01智能体，站上了 C 位
「智能体 / Agent」被提及 14 次，是第二名（本体 Ontology，6 次）的 2.3 倍。连同 Agentic AI、多智能体协同、Agent OS、自进化智能体，共 9 个词、30 次提及——全场共识度最高，没有之一。
大会议题关键词
从 51 条议题投稿中提炼 -- 个核心关键词 · 累计提及 -- 次 · 字号大小对应提及次数
51 条投稿，85 个关键词，152 次提及——这是一张 AI 落地的全景地图。
「智能体 / Agent」被提及 14 次，是第二名（本体 Ontology，6 次）的 2.3 倍。连同 Agentic AI、多智能体协同、Agent OS、自进化智能体，共 9 个词、30 次提及——全场共识度最高，没有之一。
同样这 30 次提及里，藏着一条清晰的进化线：从 Agent 开发、Managed Agents，到多智能体协同、任务驱动 Agent、Agent OS，再到自进化智能体（Self-Evolving Agent）。智能体正在完成三级跳——从「被调用」到「被编排」，再到「自我进化」。
24 个关键词、45 次提及，覆盖最广。需求工程、规格驱动开发（SDD）、软件架构一致性、代码定位、逆向工程、测试提效、研发效能度量——AI 正在重写研发的每一个环节。
「本体 Ontology」单列 6 次，位列全场第二。它与知识图谱、知识工程、企业知识智能、私域知识、RAG 共同勾勒出企业 AI 的下一站——从「检索得到」走向「推理得准」。
Token 工厂被两条议题专门提出，与 AI 推理优化并列。这个说法本身就说明问题——AI 正在被当作需要规模化生产的工业品，而不是实验室里的技术。竞争焦点也在转移：从「模型有多强」转向「每个 Token 有多便宜」。
Agent Infra、MCP、智能体平台、Agent 治理、数据治理、可观测性……这些词很少被高谈，却决定了上面所有畅想能否真的跑起来。AI 的竞争，正在从模型转向工程底座。
全双工语音交互、Voice Agent、多模态理解——当 AI 能听懂、看得见、说得出，人机交互的边界将被重新定义。
从 AI 原生组织、企业 AI 原生底座，到已经站上风口的 FDE（前沿部署工程师）——这个角色的走红说明了一件事：AI 落地的最后一公里，终究要靠人扎进客户的业务现场。组织与转型方向共 19 次提及，指向同一个问题：组织的形态，正在被重新定义。
供应链金融、硬件研发、原理图审查、广告创编、PLC 嵌入式、鸿蒙生态——16 个场景关键词，从互联网一直伸到制造业车间。AI 落地，正在穿透行业边界。
需求 → 架构 → 编码 → 测试 → 运维，五个环节全部有议题响应。从需求工程、架构一致性，到代码定位、缺陷分析、DevOps/AIOps——AI 不再是单点工具，而是贯穿研发全流程的基础设施。
被反复提及的「智能体」「本体」「AI4SE」已是全场共识；「Agentic AI」「SDD」「架构一致性」正在成形；而「Agent OS」「MCP」「AIDevOps」「任务驱动 Agent」才刚刚浮出水面。这三层温度，就是 AI 落地的此刻。
模型安全、数据安全、全链路质量治理与可观测性。当 AI 开始承担真正的生产任务，这三个方向决定了它能走多远。
85 个关键词、7 大方向、152 次提及——这就是本届大会的议题版图。