如果你也关注 Agent、AI 搜索、多模态、工程化等话题，一定不要错过这 100+可落地的实践案例！
10 月 23 日-10 月 25 日，QCon 全球软件开发大会将在上海举办。本次大会将聚焦 Agentic AI、具身智能、强化学习框架、端侧大模型实践、多智能体协作等热门话题，以及 AI 时代下的软件研发、可观测、开源等技术实践，邀请来自腾讯、阿里、字节跳动、华为、蚂蚁集团、小红书等企业的技术专家，和来自清华大学、北京邮电大学、浙江大学的顶尖高校讲师，和你一起重构技术认知与能力边界！
阿里云算法专家李也博士已确认出席并发表题为《突破泛化瓶颈：阿里云智能运维 Agent 评测体系实践》的主题分享。大模型 Agent 在智能运维场景落地时常常遇到“做 demo 容易，泛化难”的问题。借鉴编程智能体中可验证环境的成功经验，阿里云构建了智能运维领域的可验证实验环境和高质量评测集。阿里云可观测团队对云原生应用的运行态进行了详尽的理论建模，构建了覆盖 APM/容器/云服务/操作系统/LLM 应用等领域的实验环境，设计了全面的故障注入机制，并在此基础上制作了大规模高质量的评测集。
本次分享李也博士将介绍这个实验环境并发布评测集，深入探讨如何利用评测集验证并提升基于 Agent 的智能运维算法泛化性。
<!---->李也，阿里云云原生可观测算法专家，香港中文大学计算机博士，在智能运维和数据驱动的决策方向有近 10 年科研和落地经验。主导的异常检测和根因定位等 AIOps 算法在阿里云大规模落地。在 ASPLOS、SIGMOD、WWW、VLDB、TKDE、TON 等顶会顶刊发表过多篇 AIOps 算法论文，并在这些国际会议上做报告。目前他专注于大模型 Agent 及其强化学习在智能运维场景的落地。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲
1. 智能运维泛化之痛
传统的基于规则的智能运维难泛化
受限于基础大模型能力限制，基于 Prompt Engineering 和大模型 Workflow 的智能运维在泛化性上也会遇到瓶颈
用大模型 Agent 做 demo 容易，上生产难
2. 智能运维领域的评测集介绍
评测集的规模：数据量级与场景多样性
评测集的覆盖度：跨领域的全面性
3. 如何构建高质量的评测集
在解决智能运维场景泛化性问题之前，我们需要想清楚要泛化到哪些场景
对智能运维 Agent 评测问题的理论建模——把问题边界想清楚
实验环境的架构设计和实现
构建评测集过程中踩过的坑与经验教训
4. 基于评测集的智能运维 Agent 能力提升实践
如何用评测集验证智能运维 Agent 的泛化性及其可信度
阿里云智能运维 Agent 在评测集上的表现
如何用实验环境和评测集提升智能运维 Agent 的泛化性
您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？
对系统状态的建模和故障注入的覆盖度有一定的假设
演讲亮点
工程实践：阿里云可观测团队构建 AIOps 评测集的技术实践
方法论创新：把问题想清楚——关于如何构建评测集覆盖尽可能多真实问题的深度思考
实战指南：如何用评测集验证并提升智能运维 Agent 的泛化性
听众收益
了解一个可以用于验证并提升智能运维 Agent 泛化性的高质量评测集
掌握如何用高质量评测集提升 Agent 泛化性的方法
获得构建企业级 AIOps 评测体系的实践经验
除此之外，本次大会还策划了多模态融合技术与创新应用、混沌工程与全链路压测实践、Data Infra for AI、Agentic AI、加速与反哺：AI 时代的可观测实践、Vibe Coding、端侧大模型的创新与应用、大模型推理的工程实践、AI 搜索技术的深水区、模型训练与微调、具身智能：当 AI 学会“动手思考”、大模型驱动的制造革命、AI4SE：软件研发提质增效实践、AI 重塑视觉创作体验、从“炫技”走向“实用”的 AI 产品、大模型驱动的智能数据分析等 20 多个专题论坛，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 QCon 上海站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
现在报名即可以享受 9 折优惠，单张门票立省 680 元，，详情可联系票务经理 18514549229 咨询。
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