论坛名称： AI 实时数据智能
时间： 9月22日 13:30-17:00
地点： 杭州国际博览中心一期 四楼 404 厅
AI 应用规模化生产的关键，正转向实时数据智能
随着 AI 应用进入规模化生产，行业关注点正从模型与算力，转向另一套更关键的系统能力：持续数据供给、实时上下文、可靠异步通信，以及多源数据到 Agent 的集成能力。
Demo 很快能跑起来，但一进入真实业务，问题就会迅速暴露：Agent 拿不到持续、实时的数据输入，关键任务缺少可追溯的运行时上下文，长任务在等待、恢复和续跑过程中很容易断链，多源业务数据也难以及时组织成可直接参与决策的依据。AI 应用能否真正进入生产，越来越取决于实时数据智能与异步通信能力能否跟上。
围绕这一方向，阿里云云原生团队正在推进一系列关键能力升级：云消息队列 Kafka 版走向流算湖一体化实时数据平台 ，日志服务 SLS 升级为运行时数据智能引擎 ，RocketMQ for AI 以百万级 LiteTopic 支撑 Agent 有状态异步通信，AgentBridge 打通多源数据到 Agent 的集成链路。
这场论坛聚焦一个具体的问题：AI 应用如何依托实时数据智能与异步通信能力，真正进入生产？
如果你关注 Agent 架构、实时数据处理、运行时数据、消息系统或者企业智能化落地，不妨来现场看看。
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六场演讲，拆解从实时数据到 Agent 的生产链路
01 一个平台，如何打通实时数据的采集、计算与沉淀？
阿里云智能集团产品专家刘尧、高级技术专家张美平将分享云消息队列 Kafka 版的升级路径。Kafka 不止于消息，而是正在走向流算湖一体化实时数据平台：既作为统一的实时数据入口，也在平台内提供实时 SQL、实时 Embedding、Streaming Agent 等原生流计算能力，并支持通过 Table Topic 原生入湖。数据进来即算、算完即入湖，一个 Kafka 正在把"采集---计算---沉淀"的实时链路收拢到同一个平台。
02 当 Agent 成为数据生产者，谁来记录并理解它的运行过程？
阿里云智能集团产品专家何晓峰将分享日志服务 SLS 如何从传统日志分析平台，升级为 Agent 时代的智能数据引擎。当 Agent 进入生产系统，对话、模型调用、工具调用，以及跨轮次、跨服务的任务过程，都在形成新的运行时数据。SLS 围绕 Session 组织运行事实，沉淀过程资产与语义层，让 Agent 的执行过程变得可理解、可追溯、可验证。
03 从 Demo 到协作平台：企业如何用实时数据驱动智能体协同？
震坤行高级架构师田军权将分享一线 AI Native 实践。面向产研场景，震坤行正在通过实时数据与异步通信驱动人与智能体协作，构建产研智能体协作平台。
04 当 Agent 开始做长时任务，异步执行为什么成了关键能力？
阿里云智能集团产品专家杨文婷将分享 RocketMQ for AI 面向 Agent 的异步通信架构演进。Agent 进入复杂任务后，系统常态不再是"同步返回"，而是等待、恢复与继续执行。围绕这一变化，RocketMQ for AI 基于 LiteTopic 支撑会话连续性、局部挂起、断点续传与按需调度，让长时任务真正跑起来。阿里巴巴 ATH 事业群 Qoder 技术专家泮圣伟也将带来 Qoder Cloud Agents 的生产实践。
05 企业真正缺的，不是更多数据，而是 Agent 可用的实时上下文
阿里云智能集团产品专家陈涛、高级技术专家沈林将分享全新发布的智能体数据集成平台 AgentBridge。企业 Agent 上生产时，难点往往不在"数据有没有"，而在于分散在多系统中的实时事实、历史记录和业务规则，能不能被组织成 Agent 可直接使用的上下文。AgentBridge 通过统一数据的理解、查询与获取，围绕业务任务组织实时业务时间线，让 Agent 基于更完整、可追溯的依据形成判断。
06 当数据分析进入日常工作，人人可用的智能分析还有多远？
阿里巴巴 ATH 事业群千问办公硬件产品设计师吴嘉程将分享千问办公如何通过 AgentBridge 连接企业多源数据。现场，AgentBridge 还将联合千问办公发布数据分析专家套件，推动智能分析进入日常工作场景。
9 月 22 日下午，欢迎来到杭州国际博览中心一期四楼 404 厅，与我们一起讨论实时数据智能如何支撑 AI 应用真正进入生产。