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Agentic AI 时代，软件工程如何被重塑｜QCon北京2026即将开幕
QCon全球软件开发大会·2026北京站4月举办，以“Agentic AI时代的软件工程重塑”为主题。大会有主题演讲探讨Agentic AI边界，设多个专题解析工程化核心，还关注AI向物理世界延伸，讲师分享一线实践经验。
“边说边思考”，Mini-Omni-Reasoner 开创实时语音推理新范式
Mini - Omni - Reasoner将推理能力引入大型语音模型，开创“边说边思考”范式，实现实时语音推理与交互。推出Spoken - Math - Problems - 3M数据集，经四阶段生成流程构建。训练采用分阶段策略，性能超基础模型。
黄仁勋100万亿预言兑现！易鑫Voice Agent落地，汽车金融迎效率革命
2024年GPT - 4o问世后，Voice Agent创业公司涌现，但通用方案在金融等场景「水土不服」。易鑫深耕汽车金融，自研工业级Voice Agent系统，采用Model + Harness方法论，实战数据亮眼，还将向泛金融领域延伸。
行业迎来大洗牌！4万 Agent 挤进一个机柜，AI Infra 要如何构建？
当 AI 从聊天机器人变为 Agent 后，AI 基础设施逻辑改变。浪潮信息副总经理赵帅判断，Agent 迫使 AI 基础设施重新分工，带来新的 CPU 计算需求。企业需关注资源分配、成本控制、系统重构等问题。
AI实践｜基于 Spring AI 从0到1构建 AI Agent
本文是基于Spring AI构建AI Agent的实践分享。该项目集成RAG、Function Calling等核心能力。文章从六个核心模块剖析其架构与实现，涵盖配置、访问方式，还介绍各模块工作机制、代码及应用场景。
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。
Mamba核心作者新作：取代DeepSeek在用的注意力机制，专为推理打造
Mamba核心作者Tri Dao团队提出GTA和GLA两种专为推理定制的注意力机制，在减少KV缓存用量、保持模型质量的同时，显著提升解码速度，优化长上下文推理能力。
静态稀疏已死：Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代
文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题，先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏，后重点阐述全新的Flux Attention，它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由，解决了算法与硬件的矛盾，在多方面实现突破。
Agentic AI的第三种范式来了，16家机构提出「伴身智能体」
16家海内外高校与科研机构的22位研究者提出ComBodied Agents新范式，它围绕人的长期状态与主体性构建。论文给出闭环技术框架与评测标准，还提到研究难点与风险，也为产品实践提供指导。
“交互式Scaling”：增加Agent与环境交互的深度和频率来提升性能
在AI发展中，商业研究Agent是“黑箱”，开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0，提出“交互扩展”提升性能，在多基准测试表现出色，也指出了当前版本的局限。