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演讲嘉宾：汪卫 复旦大学 计算机科学技术学院教授、副院长
演讲主题：大模型时代的自动驾驶级运维： 数据库自治关键技术与学术实践（拟）
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演讲嘉宾：朱孙伟 咪咕视讯 研发中心技术总监
咪咕视讯架构师，AI+全栈工程师，敏捷Master
演讲主题：构建专业级智能体：垂类智能体架构演进与落地应用
议题要点及收获：
1、智能体通用架构、核心组件、技术演进分析2、垂类智能体应用要点：专业知识库、RAG避坑、MCP工具高效检索、Skills应用、平衡算力和并发策略、多智能体应用场景分析3、智能体评测与迭代 -
演讲嘉宾：高雪松 中国平安人寿保险 应用运维经理
具有17年IT领域实战经验。任职平安人寿期间先后负责非个险渠道系统及人工智能系统的运维与管理工作；统筹平安人寿云原生建设，推动应用系统全面完成容器化转型；主导平安人寿泰山智能运维平台整体设计与研发，从监控平台、自愈系统到AIOps，构建了一套全方位、智能化的运维体系。
演讲主题：金融级智能运维跃迁：平安人寿全栈信创化与云原生效能实践
议题要点及收获：
1、全栈信创环境的搭建与改造，为金融系统提供高安全可靠的基础架构2、数智化运维体系的建设，通过全链路监控、故障自愈和智能告警，显著提升运维效率和系统稳定性3、云原生技术的应用，提供可参考的金融云原生实践路径 -
演讲嘉宾：马朕 新浪微博 高级运维经理
新浪微博研发中心基础平台负责人，负责新浪微博DevOps、SRE和AIOps等方向工作，参与微博热点流量应对体系、DCP混合云平台、PaaS平台、AIOps运维体系的创立与建设。
演讲主题：新浪微博基于AI Agent驱动的人机协作运维新范式
议题要点及收获：
1、提升系统自愈能力：通过引入AI Agent实现自动检测并修复常见问题2、增强故障预测与响应效率：利用机器学习模型提前识别潜在风险点，优化应急处理流程3、改善用户体验：通过对用户行为和反馈的深入分析，快速调整服务策略4、降低运营成本：通过智能化手段精简工作流程，节省时间和资源 -
演讲嘉宾：张颖莹 阿里云 计算平台智能运维算法团队负责人
阿里云算法专家，在智能运维领域深耕8年。用产品和服务支撑计算平台MaxCompute、Flink、Dataworks、PAI等多个大数据&AI产品的智能化运维。多项研究成果被ICLR, KDD, VLDB, SIGMOD, ICDE，WWW, CIKM, ICASSP等国际顶会接收，带领团队获得ICASSP国际智能运维算法大赛冠军，同时参与阿里巴巴开源大数据运维平台SREWorks开发和中国信通院《智能运维能力成熟度模型》行业标准编写。
演讲主题：AI驱动的智能异常处置：从异常发现到根因定位
议题要点及收获：
1、阿里云大数据&AI平台在异常处置面临的核心挑战2、通用时间序列异常检测，以及基于下钻和日志聚类的问题定界3、多Agent根因定位框架，包括Agent角色设定、工具箱建设、多Agent工作流编排等4、通用异常处置平台构建，包括大模型应用部署框架、异常处置平台建设，以及线上应用效果 -
演讲嘉宾：宋鑫 去哪儿旅行 智能取数平台负责人
2022年加入去哪儿旅行，目前在基础架构下基础平台团队，主要参与负责测试环境管理、全链路压测平台。2025年开始参与AI Agent在各种实际业务场景的开发与探索。
演讲主题：从“取数工单”到“智能取数”：去哪儿网SQL Agent的落地与提效实践
议题要点及收获：
1、如何基于NLP2SQL技术设计SQL Agent，实现自然语言到精准SQL的转化2、解析突破语义理解与复杂查询生成难题的核心技术，揭秘工程实践中多表关联优化、查询纠错等方案3、AI Agent如何降低数据使用门槛，重构企业数据服务模式，并为垂直领域NLP技术落地提供可复用的方法论 -
演讲嘉宾：刘晓国 Elastic 中国社区首席布道师
新加坡国立大学硕士，西北工业大学本硕。曾就职于新加坡科技、康柏电脑、通用汽车、爱立信、诺基亚、Linaro非营利组织（Linux for ARM）、Ubuntu、LinkMotion Future、Vantiq等企业。从事过电脑设计、实时系统、手机、汽车电子、计算机操作系统、通信、云实时事件处理及大数据等行业。
演讲主题：Elasticsearch向量搜索及AI Agents开发
议题要点及收获：
1、如何使用Elasticsearch向量搜索开发智能应用2、Elastic最新的向量搜索更新：混合搜索、重排、重新计分、性能提升等3、如何使用AI Builder轻松创建智能体，结合workflows提供更精确的搜索上下文，构建自动化流程 -
演讲嘉宾：王雪 中国邮政储蓄银行 数据库专家
就职于中国邮政储蓄银行软件研发中心，参与大型项目数据库“去O”改造及数据迁移，出版书籍《PostgreSQL认证与实战》。
演讲主题：超大规模金融数据库改造：从架构到落地的全流程实战
议题要点及收获：
1、数据模型设计：立足银行业务特性与开源数据库特点，开展表结构标准化、索引体系重构2、数据架构设计：结合银行高并发、高可用、高安全要求，构建多副本、多活、读写分离、弹性扩展的分布式架构3、数据迁移经验：形成全量迁移、增量同步、数据校验、回滚保障的一体化迁移方案
