Six Sessions at QCon AI Boston 2026 That Take Productionizing AI Seriously

QCon AI Boston 2026 中认真对待 AI 生产化的六个演讲 - InfoQ

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[InfoQ 首页](https://www.infoq.com/ "InfoQ 首页")[新闻](https://www.infoq.com/news "新闻")QCon AI 波士顿 2026 的六个严肃对待 AI 生产化的会议

[AI、ML 和数据工程](https://www.infoq.com/ai-ml-data-eng/ "AI、ML 和数据工程")

QCon 旧金山（11 月 16-20 日）：深度技术会议。改变你思维方式的同行交流。

QCon AI 波士顿 2026 的六个严肃对待 AI 生产化的会议

2026 年 5 月 21 日 3 分钟阅读

作者

• Artenisa Chatziou

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QCon AI 波士顿 2026（6 月 1-2 日在波士顿大学 George Sherman Union 举行）还有两周就要开始了，门票几乎售罄。完整日程包含 40 多个会议。下面重点介绍的六个会议都围绕同一个紧迫挑战：演示之后的 AI 工程是什么样子，当团队花了两年时间发现原型中哪些部分无法支撑时。

[在智能体时代保持 ChatGPT 的速度](https://boston.qcon.ai/keynote/boston2026/keeping-chatgpt-fast-agentic-era?utm_source=infoq&utm_medium=referral&utm_campaign=newspost_may21_qaiboston26)

Martin Spier，OpenAI ChatGPT 性能工程师

在这个第一天的主题演讲中，Martin Spier 将挑战一个普遍误解：AI 应用延迟不仅仅是 GPU 问题。

单个用户请求可能经过客户端工作、对话加载、上下文组装、标记化、路由、推理、流式传输和可观察性。其中任何一个层级都可能成为瓶颈。

问题的后半部分较新。智能体编码让团队能够更快交付，这也意味着性能回归可能会更快积累。Martin 将介绍 OpenAI 如何将性能工程推向智能体操作调查，使用智能体可以直接读取的遥测和工具。

[LinkedIn 的上下文工程：我们如何使用 MCP 为 AI 智能体构建组织上下文层](https://boston.qcon.ai/presentation/boston2026/context-engineering-linkedin-how-we-built-organizational-context-layer-ai?utm_source=infoq&utm_medium=referral&utm_campaign=newspost_may21_qaiboston26)

Ajay Prakash，LinkedIn 高级首席软件工程师

编码智能体开箱即用效果很好，直到它们必须在特定公司内部做实际工作。

它们不知道你的服务。它们不知道你的内部框架。它们不知道哪些数据系统重要，哪些工作流程是标准的，或者哪些约定是在多年的工程实践中建立起来的。

Ajay Prakash 的演讲探讨了 LinkedIn 如何通过 CAPT（基于 MCP 的 AI 代理上下文层）来解决这个问题。架构很重要，但更有用的部分可能是组织部署的故事：当 LinkedIn 尝试在整个工程团队中推广 MCP 时发生了什么，哪些方面最初不起作用，以及系统是如何演进的。报告的结果包括 70% 更快的问题分类和 500 多个社区贡献的技能。

[代理工具套件：控制平面、不变量和生产 AI 代理的审批边界](https://boston.qcon.ai/presentation/boston2026/agent-harness-control-planes-invariants-and-approval-boundaries-production?utm_source=infoq&utm_medium=referral&utm_campaign=newspost_may21_qaiboston26)

Vinoth Govindarajan，OpenAI 技术人员

Vinoth Govindarajan 的演讲在会议议程中有着最清晰的立场：代理可能看起来是自主的，但可靠性来自于模型周围的工具套件。

这个工具套件包括控制平面、会话状态、单写入器执行、限流、工具边界、审批路径和可审计性。这些都不是模型特性，而是系统层面的考虑。

该演讲使用 OpenClaw 作为案例研究，但底层思维模型是可以移植的：事件进入系统，按会话重新加载状态，约束执行，限制工具，并且每个重要操作都留下审计轨迹。

[构建代理型 AI 产品的可重用评估框架](https://boston.qcon.ai/presentation/boston2026/building-reusable-evaluation-frameworks-agentic-ai-products?utm_source=infoq&utm_medium=referral&utm_campaign=newspost_may21_qaiboston26)

Susan Chang，Elastic 首席数据科学家

Susan 的团队已经在线上运行面向用户的 AI 代理近两年时间。这段时间很重要，因为目前流传的大多数生产代理故事都不超过六个月。

这次演讲涵盖了她的团队的评估方法、他们构建的用于在其他生成式 AI 产品中复用的集中式评估框架，以及从评估反馈到产品改进的循环。如果你还在弄清楚哪种评估模式对应哪种故障模式，这个演讲值得参加。

[在 DoorDash 构建生成式 AI 平台](https://boston.qcon.ai/presentation/boston2026/building-genai-platform-doordash?utm_source=infoq&utm_medium=referral&utm_campaign=newspost_may21_qaiboston26)

Siddharth Kodwani，DoorDash AI 基础设施技术负责人，和 Swaroop Chitlur，DoorDash 机器学习平台高级工程师/工程经理

DoorDash 的平台故事始于一个熟悉的故障模式：每个团队都开始重建相同的 LLM 基础设施。

重试逻辑。降级机制。成本跟踪。提示词版本控制。批量处理。这些都不是产品本身，但都是必要的。

这个演讲探讨了 DoorDash 如何将这些工作整合到共享平台组件中，包括 LLM 网关、批量推理平台和代理网关。有趣的问题不仅是这些系统是如何构建的，还有什么时候共享基础设施有帮助，什么时候它会成为另一层开销。

[从提示到生产：大规模工程化自主软件开发生命周期](https://boston.qcon.ai/presentation/boston2026/prompt-prod-engineering-autonomous-sdlc-scale?utm_source=infoq&utm_medium=referral&utm_campaign=newspost_may21_qaiboston26)

Andrew Swerdlow，Roblox 软件高级总监

更多生成代码并不自动意味着更快的软件交付。

这就是本次演讲要解决的问题。AI 编码工具可以增加产出，但生产软件仍然需要审查、迁移、维护、测试和安全发布。Roblox 的方法是将 SDLC 本身视为需要重新设计的系统，让自主代理处理代码库迁移和维护工作。

该演讲介绍了示例对齐（Exemplar Alignment），这是一种让代理基于专家工程判断的方法。更难的问题是许多团队很快都会面临的问题：当代理生成代码时，但人类仍需负责生产结果时，你如何衡量质量？

QCon AI 波士顿 2026 于 6 月 1-2 日在波士顿大学 George Sherman Union 举行。完整日程和注册信息可在 boston.qcon.ai 获取。

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#### Artenisa Chatziou

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