摘要：4月16日-4月18日，QCon 全球软件开发大会"将在北京举办。北京大学智能系硕士，10余年NLP算法研究和落地经验。他在本次会议的详细演讲内容如下：演讲提纲汽车之家AI助手Agent架构设计智能体平台与生态建设：面向汽车行业的智能体生态平台，包括SOP编排、行业MCP工具、生态子Agent等RAG与KAG结合的知识检索架构：多源数据处理与质量判别流程，满足深度逻辑推理和业务准召要求汽车之家AI助手多Agent设计：记忆、看选、买车、用车等子Agent设计方案2. 层次评测体系建设多层次评测架构设计：应用层、组件层、模型层、知识层四层评测架构评测指标体系：分层评测指标与业务价值指标从标注到自动化的评测流程：从主观评测到客观评测再到持续优化的完整流程演进3. 基于多阶段强化学习的优化流程非参数优化策略：提示词优化、记忆机制设计和工具描述优化等策略单Agent强化学习策略：从产品定义回复的标准答案到业务真实反馈的多阶段优化流程多Agent协同训练方法：Reward设计与多Agent强化学习训练框架性能优化4. 智能体性能与成本优化模型推理性能优化：模型蒸馏、量化、投机采样、MTP等方法Agent端到端相应速度：工具合并、工具/Agent并行以及思考长度优化这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

从「AI For What」到「Value From AI」，100+可落地实践案例打通AI实战最后一公里！

4月16日-4月18日，QCon 全球软件开发大会"将在北京举办。本届大会锚定 Agentic AI 时代的软件工程重塑，聚焦Agentic AI、多智能体协作、算力优化、技术债治理、多模态和AI 原生基础设施等前沿话题，邀请来自腾讯、阿里、百度、华为、蚂蚁、小米、网易等企业技术专家，带来百余项真实落地案例，系统性分享前沿洞察与实战干货，以技术共创探索 AI 落地新路径。

汽车之家算法平台部负责人马宝昌已确认出席 “Agentic Engineering"” 专题，并发表题为《汽车之家 AI 助手多 Agent 设计与多阶段优化策略"》的主题分享。随着汽车之家AI助手的快速发展，多Agent架构成为提升系统智能化水平的关键技术。然而，多Agent系统面临协同效率低、训练复杂度高、优化策略单一等挑战，限制了AI助手的规模化应用。本次演讲将重点介绍汽车之家AI助手的多Agent设计架构及多阶段优化策略，通过真实业务数据和可复现的技术方案，展示如何通过多Agent协同和分阶段优化提升AI助手的决策能力和用户体验，推动汽车之家AI助手从单一功能向智能生态演进。

马宝昌，目前作为汽车之家大模型负责人，主要负责汽车行业大模型落地方面的工作。北京大学智能系硕士，10余年NLP算法研究和落地经验。他在本次会议的详细演讲内容如下：

演讲提纲汽车之家AI助手Agent架构设计智能体平台与生态建设：面向汽车行业的智能体生态平台，包括SOP编排、行业MCP工具、生态子Agent等RAG与KAG结合的知识检索架构：多源数据处理与质量判别流程，满足深度逻辑推理和业务准召要求汽车之家AI助手多Agent设计：记忆、看选、买车、用车等子Agent设计方案2. 层次评测体系建设多层次评测架构设计：应用层、组件层、模型层、知识层四层评测架构评测指标体系：分层评测指标与业务价值指标从标注到自动化的评测流程：从主观评测到客观评测再到持续优化的完整流程演进3. 基于多阶段强化学习的优化流程非参数优化策略：提示词优化、记忆机制设计和工具描述优化等策略单Agent强化学习策略：从产品定义回复的标准答案到业务真实反馈的多阶段优化流程多Agent协同训练方法：Reward设计与多Agent强化学习训练框架性能优化4. 智能体性能与成本优化模型推理性能优化：模型蒸馏、量化、投机采样、MTP等方法Agent端到端相应速度：工具合并、工具/Agent并行以及思考长度优化这样的技术在实践过程中有哪些痛点？数据需求：高质量多Agent协同反馈数据获取成本高计算成本：多Agent并行训练的成本高系统复杂度：多模块（比价Agent、推荐Agent、服务Agent）协同训练的工程复杂度高演讲亮点RAG+KAG结合技术：多Agent知识检索架构，应对复杂场景检索多阶段多Agent强化学习策略：基于多阶段Reward设计的强化学习训练流程听众收益掌握多阶段强化学习训练方法：学习从产品定义到在线优化的完整训练流程了解多层次评测体系建设：应用-组件-模型-知识的全方位评测方法论

除此之外，本次大会还策划了Agentic Engineering"、多模态理解与生成的突破"、记忆觉醒：智能体记忆系统的范式重塑与产业落地"、具身智能与物理世界交互"、Agent Infra 架构设计"、AI 重塑数据生产与消费"、AI 原生基础设施"、AI 驱动的技术债治理"、小模型与领域适配模型"、大模型算力优化"、Agent 可观测性与评估工程"、AI for SRE"等20多个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的100+资深专家在QCon北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

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