从「构建 AI」到「驾驭 AI」，100+ 实战案例拆解 AI Native 时代的工程新实践！
将于 10 月 22 日—24 日举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
在这一背景下，2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站正式启动。本次大会将于 10 月 22 日—24 日举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
月之暗面研发工程师/开发者关系负责人唐飞虎已确认出席 “AI 驱动的软件工程” 专题，并发表题为《Kimi 现代高速开源治理的 AI Native 实践》的主题分享。AI Coding 让代码生产速度大幅提升，但 Issue、PR、合规、安全等治理环节仍依赖人工，逐渐成为研发效率的新瓶颈。
她本次分享将结合 Kimi Agent Harness 在开源场景的实践，介绍开源治理智能体 Mira 如何把 AI 从“发现问题”推进到“解决问题”：自动完成 Issue 分诊、PR Review、依赖与许可证扫描、安全漏洞响应，并通过渐进式授权、人机协同和全链路审计，让 Agent 真正进入生产治理流程。
分享将重点拆解从通用 Agent 到垂直治理 Agent 的工程实践，以及如何解决“敢不敢让 AI 动手”这一核心问题，并通过真实治理数据展示 Agent 对响应效率、维护者负担和治理质量的实际提升，探讨 AI Native 时代开源治理的新范式。
唐飞虎是前谷歌工程师，Kimi 大模型研发，开发者关系负责人。她在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲
1. 开源治理的新瓶颈
AI Coding 提速后，治理为什么反而成为瓶颈
Issue、PR、合规、安全的人工治理困境
2. 从 Agent Harness 到 Mira
Agent 如何进入真实开源生产环境
Issue / PR / CI / SBOM 等数据如何接入
从只读诊断到自动执行的渐进式授权
3. Mira 核心实践
Issue 自动分诊与响应
PR Review 与合并辅助
许可证、依赖与漏洞治理
从发现问题到自动修复 PR 的闭环
4. AI 怎么做到“敢动手”
人机协同审批
权限分级
全链路审计与回放
自动化边界如何定义
5. 真实数据与未来
治理效率、响应时间、维护者负担的变化
从“AI 辅助治理”走向“AI Native 治理”
前沿亮点
让 Agent 真正动手治理开源项目：不止分析和告警，而是直接分诊、Review、修复、验证
解决 Agent 生产落地最大的信任问题：通过渐进式授权 + 人机协同 + 全链路审计，让 AI “敢做事、做错可追溯”
从发现问题到闭环解决：打通 Issue、PR、CI、SBOM、安全情报，形成真正的治理闭环
真实生产数据验证：不是 Demo，而是用实际治理效率和维护者负担数据验证 Agent 价值
听众收益
学会一套 Agent 进入真实生产系统的工程方法：权限、审批、审计、可观测
了解 AI 如何从“发现问题”走向“自动解决问题”
获得一套可迁移的 AI Native 治理范式，用于研发、运维、安全等其他 Agent 场景
除此之外，本次大会还策划了Loop Engineering、千行百业 Agent 创新实践、Agent 自主进化：从记忆到持续学习、Agent as a Service、Vibe Coding 时代的新质量债、理性驾驭 AI 的 SRE 可靠性工程、金融 AI Native工程实践：从研发提效到业务破局、AI Infra：算力效率决定规模化落地、AI Native 架构等 20 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+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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