阿里、腾讯、百度同台拆解AICoding
当前，AI编码工具正从代码自动补全向软件工程协同体快速演进。这一转变的核心，是如何让 AI 智能体深度融入从设计、编码、测试到部署的完整工程链路，而不仅仅是生成片段代码。
在这一过程中，我们面临着几个关键的技术分水岭：
智能体架构：如何设计具备复杂任务拆解与执行能力的 Agent，使其从对话者进化为行动者？
规约（Spec）的价值：如何将模糊的自然语言需求，转化为AI与开发者之间精确、可共享的协作契约？
工程化落地：在众多工具生态（插件、IDE、CLI、云平台）中，如何构建统一、可闭环的 AI 研发流程？
GOTC 2025 “AI Coding，开发工具与研发平台智能变革论坛” 将直面这些工程挑战。我们邀请了来自阿里、百度、腾讯、MoonBit 等团队的技术专家，分享他们在构建下一代AI编码工具过程中的实践与思考。
以下是本次分论坛的详细议程：
13:30-14:00
Kode - 从模型演进看下一代Agent应用开发
来新璐，shareAI-Lab 创始人
议题简介：解析Claude Code Agent设计，从问答模型到行动链模型看不同模型范式下的AI应用工程范式，以及下一代Agent的工程开发心智。
14:00-14:30
Spec驱动开发者新范式：Qoder演进与最佳实践
泮圣伟，Qoder 技术专家
议题简介：Spec驱动开发不仅是效率的提升，更是开发者核心竞争力的升级。它迫使我们将思考聚焦于设计、逻辑与边界，而非琐碎的语法。拥抱Qoder这一新范式，掌握撰写黄金Spec的最佳实践，意味着我们正从一个被工具定义的“码农”，蜕变为用智慧定义工具的“架构师”。这不仅是技术的演进，更是一场关于开发者自我定义的深刻变革。
本次分享，将深度解读 Qoder 在Quest模式设计的理念、思考与功能演示，以及面向未来的发展趋势。
14:30-15:00
CodeBuddy：人机协作下的规约编程范式与工程效能革新
—— 从 SpecKit / OpenSpec 到 AI Coding 的开源实践与未来展望
汪晟杰，腾讯云 CodeBuddy 首席产品经理
议题简介：
一、从代码生成到工程协作：AI 开发的新阶段
AI 编程进入“上下文协作”阶段，挑战从写代码转向理解工程语义。
人机协作的关键不再是智能度，而是共享规则与约束的能力。
CodeBuddy 提出以“规约（Spec）”为核心的人机协作接口，让 AI 能参与完整的工程流程。
二、规约编程在开源生态中的落地实践：SpecKit × OpenSpec × CodeBuddy 产设研 IDE
开源社区正在通过规约化推进协作标准化与知识结构化。
SpecKit（GitHub 官方）与 OpenSpec（社区主导）的异同与协同价值。
CodeBuddy 如何基于这些规约框架构建 AI 可理解的上下文模型，实现从需求 → 代码 → 验证的自动化闭环。
三、工程效能革新与智能协作的未来展望
规约编程带来的提效路径：可验证、可复用、可演化的工程体系。
人机共创工作流的演进：从 AI Pair Programmer 到 Autonomous Contributor。
展望：以 Spec 为协作语言的智能工程生态，将成为开源创新与 AI Coding 的新底座。
15:00-15:30
文心快码智能化Coding Agent实践
杨经纬，百度 Comate AI IDE 负责人
议题简介：随着大模型技术的蓬勃兴起，各行各业正以前所未有的热情拥抱人工智能的浪潮，智能编码作为落地最快和效果最佳的场景，受到了广泛的关注。多年沉淀中，智能代码助手不断演进，研发工程师的智能编码需求也不断升级，关注重点从早期的补全，变成了预测改写以及代码智能体等。
当前行业的智能编码助手都在不约而同的向编码智能体方向发展，研发行为在逐渐向对话式编程靠拢。用户只需要输入需求，智能体就能够独立思考、拆解并执行完整任务，是当前阶段最先进的形态。
本次分享将结合百度在智能研发领域的深刻洞察、创新解决方案及丰富实践案例，剖析智能编码助手及编码智能体的上下文理解、工具链调用等技术难点及解决方案。
15:30-16:00
MoonBit 的工程实践：从游戏引擎到矢列演算
雷正宇，MoonBit社区核心贡献者
肖铭坤，PLCT Lab J139 实习生导师
议题简介：将带领大家探索基于 MoonBit 的两项工程实践：游戏引擎和矢列演算。
第一部分介绍 Selene， 一个使用 MoonBit 编写的开源 2D 游戏引擎。Selene 最初为 MGPIC 2025（MoonBit 全球编程创新挑战赛）游戏赛道选手提供入门支持，采用数据驱动与模块化设计，天然适配 AI 代码生成，使开发者能够轻松构建创意游戏原型。Selene 不仅具备出色的扩展性，还能实现高效的运行性能，从而充分展示了 MoonBit 在工程实践中的潜力。
在第二部分，我们将从编译器设计的角度重新审视矢列演算（Sequent Calculus）与计算之间的联系，展示如何将逻辑推理结构映射到程序控制流中。通过在 MoonBit 中的原型实现，我们尝试用简洁的理论构建功能强大的中间表示，探索一种以逻辑为核心的“取巧”编译器设计思路。
16:00-16:40
圆桌讨论：插件、IDE、CLI、云平台，5 问 AI Coding 工程化
一问从智能补全到智能协作：大模型嵌入 IDE、CLI、插件、云平台后，怎样才能真正“工程化”——不仅会写代码，而能融入团队的开发、调试、测试、发布全流程？
二问架构演进与接口标准：当前 AI 编程工具生态极度碎片化，是否需要建立统一的插件/IDE 智能接口标准？谁来定义这套“AI 开发协议栈”？
三问从工具到平台：当企业不再满足于“给开发者一个智能补全”，而希望把 AI 变成研发体系的一部分，新的问题出现了：如何建设数据闭环？
四问开发者体验与信任边界：如何平衡 AI 的主动建议与开发者的控制权？AI 到底应该多“懂人”，又不能越界？
五问生态与未来范式：插件、IDE、CLI、云平台的形态是否正在融合为新的“AI 编程操作系统”？谁将在这场工具变革中定义下一个主导范式？