8月13日-14日,网易智企「AI实战派」·AI Coding技术决策闭门研讨会接连落地深圳、广州两城。

40余家知名企业、60余位AI负责人、AI架构师、研发负责人齐聚现场,围绕AI Coding工程化落地、Agent生产应用、老系统AI改造等一系列企业AI实践中的关键问题展开深入交流。现场讨论高度聚焦于两个共同问题:

 

当AI Coding已经“会写代码”,企业如何进一步实现可控交付?

 

当Agent已经“一次可用”,如何真正进入生产并持续创造业务价值?

 

围绕这两大议题,网易智企·云商AI技术负责人冯旻伟、智能化资深产品经理南岘娥连续坐镇两场闭门会,从一线实践出发,分享企业AI从Demo走向生产过程中面临的真实挑战与解决思路。

 

01.AI Coding:从“会写代码”到“可控交付”

 

活动中,网易智企·云商AI技术负责人冯旻伟带来了《AI Coding:从会写代码到可控交付》的主题分享。

 

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网易智企·云商AI技术负责人 冯旻伟

 

冯旻伟首先抛出了一个问题:“Demo变快以后,生产系统为什么没有一起变简单?”AI Coding正在快速降低代码实现成本,但业务边界、系统依赖、异常处理、长期运维和合规审计等问题并没有因此消失。

 

因此,AI Coding解决的是“跑起来”,而企业真正需要解决的是“扛得住”围绕这一问题,冯旻伟介绍了从Prompt Engineering、Context Engineering到Harness Engineering的演进趋势:企业关注的重点,正在从“如何让AI写得更好”,转向“如何构建一个让AI稳定工作的工程环境”

 

现场,他还以“退款接口”为例:AI可以快速写出退款流程,但面对接口超时、重复退款等异常情况,真正决定系统是否安全的,依然是业务规则与工程体系

 

AI可以加速实现,但不能替企业承担系统责任。在老系统改造、自研与购买等企业实际决策问题上,他也强调,企业需要关注的并不只是开发效率和成本,更要明确长期的工程、治理与运营责任

 

02. 企业级Agent:从“一次可用”到“持续创造价值”

 

《从一次可用,到持续创造业务价值》的分享中,网易智企·云商智能化资深产品经理南岘娥则将视角从研发延伸到业务。

 

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网易智企·云商智能化资深产品经理 南岘娥

 

她指出,如今做出一个Agent已经不难,真正的挑战是:企业敢不敢让Agent进入真实业务。从Demo走向生产,Agent需要面对真实用户、业务规则和系统接口,同时还要解决权限、安全、稳定性、人机协同以及上线后的持续运营问题。

 

对此,她总结了Agent落地的“四敢”:敢上线、敢交办、敢放量、敢长用。现场,她分享了一个典型案例:某企业机器人解决率已经达到94%,但进一步分析发现,大量商品咨询只是让用户下载300多页的产品手册,客户依然找不到真正需要的答案,导致二次进线率偏高。团队重新拆解商品咨询场景并优化Agent能力后,业务指标得到明显改善。

 

这个案例也说明:Agent的价值,不只是“回答了多少”,而是“真正解决了多少业务问题”。在此基础上,南岘娥进一步分享了Memory、Benchmark、AI智能巡检、全链路回溯等能力,强调Agent上线并不是终点,只有通过持续观测、评测和优化,才能让每一次使用都沉淀为下一次进化

 

03. 从“能不能用”,走向“能不能长期用”

 

两场闭门会的交流环节同样聚焦企业一线问题。与会嘉宾围绕AI Coding工程化落地、Agent进入生产后的成本与效果平衡、老系统AI改造、Agent从Demo到生产放量等问题展开深入交流。

 

 

不同企业带着不同业务场景来到现场,但讨论最终指向了同一个共识:企业AI落地已经过了讨论“能不能用”的阶段,正在进入“谁来负责、如何长期负责”的深水区。

 

AI Coding需要从“会写代码”进一步走向可控交付Agent需要从“一次可用”进一步走向持续创造业务价值。这也正是网易智企·云商持续探索的方向。

 

在AI Coding侧,以Harness为核心的工程方法,帮助企业将AI带来的开发速度转化为可控的交付能力;在Agent侧,Agent Studio围绕权限、风控、调度、稳定性、可观测与持续运营等共性能力,为Agent规模化落地提供支撑。

 

AI真正进入企业生产之后,下一阶段比拼的,不只是“AI能做什么”,更是企业能否让AI稳定地做、规模化地做,并持续把它做得更好未来,网易智企将持续深耕技术研发与场景落地,助力更多企业跳出AI落地误区,提升效率,实现商业增长。

 

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网易智企AI实战派8月课程预告海报.jpg

 

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