AI DevCon NYC 2026 重返布鲁克林,聚焦智能体编程规模化
AI DevCon 宣布重返纽约,将于布鲁克林 Industry City 举办为期两天的大会,面向在真实代码库中使用 AI 智能体的开发者与团队。2026 年大会聚焦将 AI 原生开发从个人扩展到团队、代码库和平台,并已开放演讲征集,议题涵盖 harness engineering、agent enablement、软件工厂等方向。
AI DevCon 宣布重返纽约,将于布鲁克林 Industry City 举办为期两天的大会,面向在真实代码库中使用 AI 智能体的开发者与团队。2026 年大会聚焦将 AI 原生开发从个人扩展到团队、代码库和平台,并已开放演讲征集,议题涵盖 harness engineering、agent enablement、软件工厂等方向。
Tessl 在伦敦举办 AI Native Dev 社区活动,聚焦现代 AI 系统在真实环境中的实际表现。NVIDIA 分享 Skip Softmax Attention 稀疏注意力方法加速长上下文 LLM 推理,Hugging Face 介绍用 Skills 和 MCP 实现模型训练自动化与模型间通信,Tessl 则分享大规模评估 AI 编程智能体的实践经验。
Tessl 两场演讲指出,多数 AI 智能体在生产环境表现不佳,并非模型有误,而是其可见数据不完整、结果缺乏度量。Rob Willoughby 认为持久回报来自智能体周边的环境——上下文、评估与验证,而非更快的工具本身;Streambased CEO Tom Scott 则称智能体受限于数据可见性,缺失的集成与延迟更新形成盲点,降低准确率与自动化率,且更清晰的业务视图往往比更大的上下文窗口更有效。
AI Native Dev 社区在阿姆斯特丹举办线下活动,Tessl 创始人兼 CEO Guy Podjarny 将发表演讲“Skills are the new Code”,主张 agent 技能应像代码一样被精心设计、针对真实行为测试并随项目版本化管理。活动由 Picnic 承办,含两场技术演讲与社交环节,并作为 HumanX 活动的会后聚会。
Tessl 创始人 Guy Podjarny 将在一场炉边对话中分享如何打造定义品类的开发者工具,以及 AI 成为软件创造核心后编程未来的变化。Guy 此前创立了开发者安全平台 Snyk,Tessl 正在构建 AI 原生开发平台,帮助开发者以全新方式创建、演进和维护软件。活动由 incident.io 主办,6:30 开放入场,7:15 后停止入场。
Tessl 将于 2026 年 5 月 13 日在伦敦 King's Cross 办公室举办 Hack Night,活动从下午 4 点持续到 8 点 45 分,由 Adam Chan、Sam Hooti 和 HackerSquad 联合主持。
Spring 创始人 Rod Johnson 将在 vJUG Connect 与伦敦 Java 社区的活动上介绍 Embabel——一个用 Kotlin 构建、与 Spring 无缝集成的 Java/Kotlin 智能体框架。
AI Native DevCon LDN 将于 6 月 1 日在伦敦 The Brewery 举行,聚焦在生产规模上构建 AI 原生系统的开发者,涵盖 agents、specs、workflows 与平台。大会设 Operate、Scale、Under the Hood 三条 track,分别覆盖 AI 编码智能体的实用模式、平台团队的组织级赋能,以及智能体系统与工具链的现场演示和技术深潜。
AI Native Dev 社区在纽约举办线下 meetup,聚焦多智能体编码带来的工程挑战。Guy Eisenkot 将分享多智能体在同一代码库并发工作时,持续引导与轨迹对齐成为核心控制难题;Sahil Deshmukh 则介绍 Tessl 如何构建自优化开发流水线,探讨 harness engineering 作为智能体工程师的新核心能力。活动由 clay.com 承办,18:00 开放入场。
Redwood Research 发布论文,实证检验两种蒸馏用于 AI 安全的思路。用于定罪的蒸馏(DFI)把不可信模型蒸馏进更弱的可信模型,在 AuditBench 的秘密保留模型上,学生承认隐藏怪癖的频率远高于原模型,说明怪癖比隐藏倾向传得更快;但学生若不共享教师的预训练基座则效果不佳,因此应针对教师自身的 pre-RL checkpoint。
加州卫生保健服务部(DHCS)在 Databricks 平台上构建了行为健康公共县情档案,将全部 58 个县的行为健康数据汇聚到一处,服务近 4000 万加州居民。
Sierra 发布 Personal Agent Protocol(Poppy)草案,并公布新增 35 家设计伙伴,包括 OpenAI、Visa、Mastercard、PayPal、Target、Walmart 等。
推荐理由:协议草案给出了个人智能体与商家协作的五个构建模块,可据此判断现有网站与 API 的接入方式。
Asana 借助 Codex 中的 GPT-6 Astra,在测试中让其浏览器智能体成本降低 76 倍、速度提升 5 倍,从而为客户提供能力更强的模型。
TinyFish 将其 web-native 模型的训练、评估与生产部署统一到 Databricks 上,用 AI Runtime 跑 GPU 后训练、MLflow 做评估、Model Serving 做线上服务。
Postman 的 Agent Mode 基于 Amazon Bedrock 运行,为 4000 万开发者提供跨 API 测试、文档、发现与实现的 AI 原生工作方式。
Amazon Bedrock 9 月新增 OpenAI 的 Astra、Sol、Luna 系列模型,其中 GPT-6 Astra 支持最高 100 万输入 token,GPT-6 Astra Ultrafast 提供最高 6 倍推理加速、300 tokens/秒。
Databricks 提出以联邦式数据交换解决美国国防供应链可见性缺失:各承包商在本地治理自有数据,仅向指定接收方发布经版本化、质量校验的成本与定价证据,无需接入 ERP 或建立中央仓库。该方案基于已开源的 OpenSharing 协议,可扩展至超 20 万家供应商,并复用 CSDR、FlexFile、DD Form 1921 等既有合同报告义务。
Sophos 使用 OpenAI 的 Daybreak 将网络威胁调查时间缩短 96%,并自动化处理 52% 的 MDR 案例,同时保留人工监督。
vLLM 宣布已支持 NVIDIA Vera Rubin NVL72,在 AgentX 上以 MiniMax M3 达到每 GPU 最高 7.84 倍于 GB200 的吞吐,在 150 TPS 约束下吞吐提升 5.18 倍。
推荐理由:vLLM 官方给出 Rubin 平台的早期适配状态与实测吞吐数据,可据此判断新硬件上的部署准备度。
LegalOn 将 Codex 每日预估成本降低 65%,同时保持开发速度。其做法是按任务匹配 Astra、Sol 和 Luna 模型,并对预算进行策略性管理。
Databricks 在 Unity Catalog 推出 Workday Data Connect 联邦连接器公开 Beta,通过 Lakehouse Federation 让数据团队零拷贝直接查询 Workday Data Cloud 中的 HR 与财务数据。
Databricks 在博客中介绍 Lakebase Postgres 的数据库分支能力,可在不到一秒内分支整个数据库,无论其大小,采用 copy-on-write 让分支共享父分支数据、仅在分叉时占用额外存储,并支持 scale-to-zero 使空闲分支不产生计算成本。
开发者正用 GPT-6 Astra 等前沿 AI 模型配合 NVIDIA Omniverse 库,通过自然语言指令构建仿真应用。仓库仿真在 80 台传送带、40 个机械臂和 800 个箱子场景下以全高清 30 帧每秒运行两分钟,机械臂完成 640 次成功放置;另有机器人线缆布线、CAD 转 SimReady 资产、人形机器人仓库模拟器及自动驾驶测试等案例。
Midjourney 正在 alpha.midjourney.com 测试图像生成的 Thinking Mode,用户可在任务 lightbox 中点击 "Rerun (Thinking)" 运行。测试显示该模式有助于提升提示词准确性、排版和连贯性。Midjourney 表示未来可能将其作为通用的 thinking 模式,或在任务完成后"增加更多思考"的方式推出。
Midjourney 在 alpha.midjourney.com 上线共享文件夹,可通过用户名邀请 Collaborators 或 Viewers,也可用链接分享并设置私有、链接可见或全员可贡献,图片仍保留在各创作者自己的历史中。
开发者正用 GPT-6 Astra、Claude Fable 5 等前沿模型驱动 NVIDIA Omniverse 库,通过自然语言指令构建仿真应用。NVIDIA 团队展示了人形机器人仓库仿真、自动驾驶测试、数字孪生传感器校验、Robo Olympics 机器人运动测试等项目,其中 Unitree G1 人形机器人在 100 次仿真试验中有 64 次成功跨栏。
生物医学影像的真正瓶颈在数据而非模型:医院数据锁在 PACS 中,跨机构协作受异构数据与治理流程制约。EXAM 研究中 20 家机构以联邦学习共享模型权重而不移动患者数据,模型 AUC 平均提升 16%、泛化性提升 38%。影像格式横跨 DICOM、全切片病理与 OCT,研究档案已达 PB 级。
NVIDIA 给出用前沿 AI 模型为机器人仿真创建 SimReady 资产的 5 步流程,基于 NVIDIA Omniverse 库,并遵循 SimReady Foundation 规范、由 NVIDIA 智能体技能引导。该流程用于把 CAD 资产转换为 OpenUSD 并完成验证,开发者需在测试机器人行为前配置和校验材质、碰撞几何、关节及其他物理属性。
Incarna 借助 Amazon Bedrock AgentCore payments,让 AI 智能体按次向 BlockRun 支付模型推理费用,把接入 x402 支付支持的工作从数月缩短到数天并投入生产。
作者用 FastVideo 的 FastH3 V2 checkpoint 配合四步采样、稀疏注意力 VSA、ClipProj 小文本编码器、INT8 剪枝 checkpoint。
推荐理由:作者把单张 RTX 5090 上跑实时视频的七项优化逐条拆开,可迁移到其他视频模型的推理部署。
NVIDIA KGMON 团队在 KDD Cup 2026 Data Agents 竞赛中获得第二名,其系统核心思路是让智能体的 harness 更小、更清晰、更易验证。该竞赛要求智能体针对数据库、CSV 和 JSON 文件、散文文档、PDF 及简报视频等异构数据源回答自然语言问题。
Tessl 在 AI Native DevCon London 的分享指出,AI 编码智能体让 PR 数量增加,但审查环节反而成为新瓶颈,根源在于缺乏验证层。其方案是把产品意图写成可执行规格,由规划智能体拆解需求、多个验证智能体并行逐条检查预览环境,并同时结合规格与代码(而非仅看 diff)来判定实现是否符合意图。
NVIDIA Dynamo 提出以统一的会话级 ID 把请求级服务基础设施改造成程序感知系统,支持会话感知路由、共享 KV cache 索引和跨 vLLM、SGLang 的程序化缓存迁移。
推荐理由:原文给出会话级 ID、追踪回放与调度策略的完整设计,可据此理解智能体推理服务栈的改造路径。
AWS 发布基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 EKS 的多租户参考架构,让多个团队共享同一 GPU 集群。
OpenAI 捣毁了两起借助 AI 开展的影响力行动,这些行动利用假记者和一家智库散布地缘政治信息。
Pollo AI 借助 GPT-5.6、GPT-6 Astra 和 GPT-Image-2.5,帮助创作者把创意转化为精细图像和电影级视频广告。
Oracle 在招聘、工程和运营环节借助 ChatGPT Work 与 Codex,把专家知识转化为快速、可重复的工作流,将原本数天的工作缩短到几分钟。
Sierra 更新其模型系列并推出 fleming-1,可在通话进行中实时分析来电者语音,判断对方是否为 AI 智能体。该模型默认偏保守,避免误标真人,识别结果只作提示,由企业自行决定如何处理这类来电。fleming-1 可与任何基于 Sierra 构建的语音智能体配合使用,开启即可生效;此前 Sierra 还宣布了面向个人智能体的开放标准 Personal Agent Protocol。
GitHub Next 提出在 CI 和 CD 之外增加第三根支柱 Continuous AI,即由仓库事件或定时触发的自动化 AI 工作流,用于持续文档、代码改进、triage 和故障分析。
Sakana AI 的日本定制 LLM「Sakana Namazu」被医疗 AI 公司 Iris 旗下的医生循证检索工具 Evidence Finder 采用,负责比较、整合文献并生成回答。