AiDD 北京站“AI+组织与流程”线核心议题前瞻

作者 / 来源：中智凯灵 / AiDD

——AiDD 北京站“AI+组织与流程”线核心议题前瞻

8 月 21—22 日，第 10 届 AiDD 北京站将在北京举行。 本届大会将围绕 AI+开发、AI+测试、AI+工程、AI+组织与流程、AI+业务与需求五大方向展开，集中呈现 AI 原生软件工程从技术能力、工程系统走向组织变革的一线实践。本文重点梳理“AI+组织与流程”线的核心议题。

AI 写代码、做分析、生成方案、调用工具的速度已经越来越快，但很多企业把这些能力接进组织后，得到的仍是一条熟悉的链路：产品写文档，研发等评审，测试等提测，运营等上线，管理者再从一层层汇报里确认进度。

每个岗位都可能快了一点，事情却没有更快地穿过组织。

问题不一定出在模型。真实的组织效率，取决于任务如何被定义、信息如何流转、决策在哪里发生、责任由谁承担、经验能否留下。AI 如果只被放进旧岗位、旧流程和旧考核里，局部加速很容易被交接、审批、等待与返工重新吸收。

AiDD 北京站“AI+组织与流程”线已公布 3 场论坛、11 个议题：8 月 21 日下午的“Agentic 研发流程与人机协同”，讨论流程如何从多人串行交接转向人定意图、AI 主执行；8 月 22 日上午的“Agentic 组织架构演进”，讨论组织如何从岗位驱动转向任务驱动；当天下午的“AI 人才与 AI 领导力”，讨论个人、管理者和企业如何建立新的能力与治理边界。

三场论坛连起来，回答的是同一个问题：当 AI 从辅助工具变成流程参与者，企业该怎样重新设计工作本身？

图 1：“AI+组织与流程”线从流程、组织、人才与领导力三层讨论企业 AI 转型

第一条主线：流程重构，不是给每个岗位配一个 A

从“多人交接到“人定义意图与门控、AI主执行”

【论坛一：Agentic研发流程与人机协同】（8月21日PM)

论坛主席：朱少民｜《软件工程 3.0》作者、CCF 杰出会员、AiDD 技术委员会成员

8 月 21 日下午，“Agentic 研发流程与人机协同”论坛首先从工作流入手。它关心的不是哪个岗位还能再提效 20%，而是一项任务能否从需求、设计、开发、测试到交付形成新的端到端闭环。

• 京东科技资深架构师冯伟平将在《京科研发 AI 产研新范式探索：LikeCode 产研智能交付平台》中，介绍一个已经进入金融科技真实项目的组织级样本。LikeCode Nex 的核心机制是“人定义意图与门控，AI 主执行，系统贯通全链路”。产品创意、研发交付和质量提升不再只是角色之间的文档交接，而由数字人和多 Agent 承担更多任务拆解、执行与协同，人保留关键目标、边界和验收权。

  更值得关注的是，这套平台不只追求一次任务跑通，还把需求场景、Agent 设计、Prompt、工具与 API、Memory、Knowledge 沉淀为可复用资产，并通过能力市场和数字人工厂支持复制。流程被重构之后，每次交付才可能同时留下下一次交付的起点。

  
  

• 华为产品专家彭浩的《一条指令调动整个团队：十倍效能提升拆解》，把研发协作从 Copilot、Agent 推向 Agent Team。Codebase 理解让 Agent 能进入存量系统，SDD 把自然语言需求变成可追溯的规格，Skill 把团队经验变成可复用能力，多智能体协作则让设计、代码、单元测试、系统测试与用例生成并行推进。人的工作由亲自完成每个动作，转向定义规格、沉淀技能、验收结果。

  
  

• 行云创新产品副总裁陈晓露将在《告别单人 AI 编码！软件工程 3.0 下企业团队与多智能体协作新范式》中进一步讨论企业协作。个人 AI 编码工具能支持单兵作战，但企业还要处理代码库安全、分级权限、多人协作、产品与测试等非开发角色的 AI 工作流，以及人与人、人与 Agent、Agent 与 Agent 之间的分工。研发团队按技术模块分工，可能逐步转向围绕业务需求特性组织跨角色交付。

  
  

• 阿里云产品解决方案架构师、AgentTeams 开源 Maintainer 王泉力的《AgentTeams——多 Agent 治理管控与协作平台》，则补上规模化之后的治理问题。当 Agent 成为企业资产，组织需要的不只是编排，还包括资产登记、任务管理、Sandbox 隔离、四道安全防线、端到端可观测，以及跨业务域 Agent 的协作机制。

  
  

四场议题共同指出：Agentic 流程不是“每个人继续做原来的事，只是旁边多一个助手”，而是重新决定哪些任务由 AI 主执行，哪些节点由人门控，哪些规则必须进入系统，哪些经验必须沉淀为组织资产。

图 2：传统角色串行交接，正在转向“人定义意图与门控、AI 主执行、系统贯通全链路”

第二条主线：组织重构，运行单位正在从“岗位”转向“任务”

从金字塔式分工到任务驱动的人机协同

【论坛二：Agentic组织架构演进】（8月22日AM）

论坛主席：韩炳涛｜中兴通讯人工智能首席专家、AiDD 技术委员会成员

流程一旦改变，组织结构就很难完全不动。

8 月 22 日上午，“Agentic 组织架构演进”论坛把问题从一条交付链路推向组织设计：当一个人可以驾驭多个 Agent，传统的部门边界、岗位定义、管理层级和激励方式是否仍然适配？

• 北极星技术负责人、原京东技术总监王栋将在《AI 时代的组织重构：从“金字塔”到“蜂巢”的研发组织演化》中，讨论“职能分工 + 多层管理 + 项目制小组”为什么开始失效。蜂巢式组织把 3—5 人全栈小组作为能够独立完成“需求—开发—交付—运营”的最小单元，每个单元配置多个 Agent，人随项目流动，管理层级压缩，组织通过复制可独立运转的单元扩张，而不是继续加层级、堆人数。

  这个变化会同时推高多个角色的责任。产品经理不再只写文档，还要快速形成可验证原型；工程师不只写代码，还要管理 Agent；中层管理者不再主要分配任务和传递信息，而要提供目标、资源、裁决与能力支持。招聘、晋升、薪酬与激励如果不跟着调整，新组织很容易被旧制度拉回原位。

• AI+数字化转型专家宗刚的《组织不动，AI 白动：AI 时代组织调整的一套打法》，从落地节奏切入。他将企业 Agent 价值分为工具层、场景层、编排层与决策中枢，并把 L2 到 L3 视为一道组织坎：AI 从单点使用走向跨部门编排，需要围绕业务指标重构用户旅程、业务流程和岗位责任。

  其 60 天路线把组织变革压缩成一个可启动的试点：前 15 天选场景、成立跨职能 AI 领导小组并设定资源预算；15—40 天跑通一个跨部门编排闭环，重新明确人和 Agent 的责任；40—60 天沉淀组织 Skill、调整激励并准备横向复制。它提醒企业，组织调整不必从一张宏大的新架构图开始，可以先从一条真实流程和一个业务结果开始。

• Inspire AI 产品总监钟健鑫将在《Agentic 组织演进：从“人驱动”到“任务驱动”的新范式》中，提出“人 + Agent 军团”的组织形态。策略 Agent、执行 Agent、治理 Agent、协同 Agent 围绕任务分层工作，动态本体提供跨部门共享的业务语义和上下文，Agent 的“选育用留”则把数字劳动力纳入全生命周期管理。

  这里真正变化的，是组织的基本运行单位。过去先有岗位，再把任务分给人；Agentic 组织更可能先识别目标和任务，再动态组合人员、Agent、知识、工具与治理规则。组织不再只管理人头和汇报关系，还要管理任务池、Agent 资产、权限边界、运行证据与业务结果。

8 月 21 日上午，Inspire 英湃科技 SVP 肖然的主旨演讲《从金字塔到沙漏：AI 如何重构企业组织形态》还会提供另一种观察：顶层战略判断更加集中，中间知识工作者被 AI 增强，底层重复执行被自动化。无论是蜂巢、任务驱动还是沙漏，指向的都不是简单减员，而是重新定义哪些能力必须由组织内部掌握，哪些工作可以交给 AI，中层管理者怎样从信息中介转向意义构建与结果治理。

第三条主线：人才升级，不是再办一轮工具培训

从“会用 AI”到“会编排工作、沉淀能力、承担结果”

【论坛三：AI人才与AI领导力】（8月22日PM)

论坛主席：包季真｜AI × 产业数字化战略顾问、前钉钉 AI 产品负责人

组织和流程发生变化后，人才标准也会改变。8 月 22 日下午的“AI 人才与 AI 领导力”论坛，把讨论落到个人工作台、管理者行动和领导力边界。

• 《决胜 B 端》作者、B 端产品专家杨堃将在《从产品经理到 AI 超级个体：专属 AI 工作台构建与产研协同升级》中，拆解产品经理如何通过分层记忆、Context、专业 Skill、数据与成果管理搭建专属 AI 工作台。产品经理不再只提交需求文档，还可以完成分析、方案和可执行原型，让产研协同从“文档交接”走向“成果共创”。

  这里的“超级个体”并不是一个人无限加班，而是把个人经验组织成可持续调用的数字能力。工作台与具体智能体工具解耦，知识、记忆、Skill 和成果可迁移，个人能力才不会随着一次会话或一个产品版本消失。

• 紫驰网络 CEO 汤琳宏的《CEO 不需要懂代码：45 天带 300 人落地企业级智能体的实战手册》，提供了一个管理者亲自推动转型的样本。一个没有技术背景的 CEO，从业务视角梳理切入点，用 45 天完成智能体中心从 0 到 1，再通过三层培训、激励机制和考核挂钩，推动 300 人团队从抵触走向使用。这个案例的重要性不在“45 天”本身，而在领导者是否亲自建立优先级、资源和组织承诺。

• 包季真的《从“中台”到“前线”：技术管理者的 FDE 跃迁》，把技术部门的角色从“接需求、做工具”推向“读生意、进现场、带落地”。当企业经验可以被 AI 运行，技术管理者不能只负责平台供给，还要连接业务目标、场景、数据、智能体交付和持续运营，成为企业 AI 落地的组织接口。

• AOE Tech CEO 谭少卿将在《Agent-Native：当企业跨过 SaaS，当市场消融 B 与 C》中讨论另一个治理变化：员工会自发引入消费级 Agent 处理工作，企业采用 AI 的路径不再完全来自自上而下采购。领导者的任务将从“批准一个工具”转向界定 Agent 生态：哪些上下文可以访问，哪些能力可以调用，哪些成果可以进入正式流程，如何让自下而上的创新不突破安全与责任边界。

  
  

四场议题把“人才升级”从工具熟练度推进到了三个更深层次：个人能否搭建自己的 AI 工作系统，管理者能否把技术带到业务前线，领导者能否为人和 Agent 共同工作的组织设计规则。

企业真正需要的，不是一批会写提示词的人，而是一批能够定义任务、组织上下文、编排 Agent、验证结果、沉淀 Skill，并对业务结果负责的人。

图 3：AI 超级个体通过 Memory、Context、Skill、数据成果与权限治理构建可持续工作台

赛道核心价值：覆盖 Agentic 研发流程、多人多 Agent 协同、组织形态重构、任务驱动、人机混合编制、AI 超级个体、FDE 跃迁与 Agent-Native 领导力，帮助企业把个人 AI 提效转化为可运行、可治理、可复制的组织能力。

三场论坛连起来，组织变革才形成闭环

如果只看其中一场论坛，很容易得到一张局部答案。

只改流程，不改组织，跨角色协作仍会被部门边界和旧考核拉回去；只画新组织架构，不改变任务、系统与门控机制，蜂巢或沙漏也可能停在概念图上；只培训个人使用 AI，不提供场景、资产、权限和激励，超级个体很难复制成团队能力。

把三场论坛连起来，才能看到一条完整路径：

- 流程层先把业务意图、AI 执行、人工门控和验证反馈连成闭环；

- 组织层围绕任务动态组合跨职能人员与专业 Agent，重画责任与决策边界；

- 人才层让个人建立 AI 工作台，让管理者进入业务前线，让领导者设计 Agent 生态；

- 运行结果再沉淀为场景、Spec、Memory、Knowledge、Skill、工具和治理规则；

- 下一条流程、下一个团队不再从零开始。

测试线讨论 AI 自主行动后如何建立可信交付，开发线讨论 Agent 如何进入可持续工程系统，“AI+组织与流程”线则继续追问：谁来定义任务，谁来授权，谁来验收，谁来为业务结果和组织学习负责？

这三条线共同构成企业 AI 落地的一套连续系统。工具能力决定“能不能做”，工程体系决定“能不能稳定做”，组织与流程决定“能不能规模化地做对”。

不同角色，应该带着什么问题来听？

如果你是 CTO、技术 VP 或企业 AI 转型负责人，可以重点关注蜂巢、任务驱动、Agent-Native 与 60 天转型路线。需要带走的问题是：组织里哪一条链路最值得先改，哪些能力必须内部化，哪些决策必须由人保留？

如果你是研发负责人或工程效能负责人，可以重点关注 LikeCode、SDD、Agent Team 与 AgentTeams。核心问题不是工具覆盖率，而是需求、开发、测试、发布之间，哪些交接可以被系统贯通，哪些经验可以沉淀为组织资产。

如果你是中层管理者，可以重点关注岗位重定义、FDE 跃迁和新的激励方式。当信息汇总和任务分配被 AI 压缩，管理者的价值会更多转向目标澄清、资源配置、冲突裁决、人才发展和结果责任。

如果你是产品、业务或运营负责人，可以重点关注 AI 超级个体、可执行原型和人机协同工作台。需要思考的是：怎样把业务意图直接变成可以验证的成果，而不是继续把模糊需求交给下一个角色解释。

如果你是一线工程师或专业人员，可以重点关注 Context、Skill、多 Agent 协同和结果验收。未来的专业能力不只体现在亲手完成多少动作，也体现在能否把经验变成 AI 可执行、团队可复用、组织可治理的能力。

 峰会独家彩蛋：不止于听，更重在“练”与“连”

参会指南
 时间：2026年8月21日（周五）- 8月22日（周六）
 地点：北京·希尔顿逸林酒店
 查看完整日程：https://aidd.vip/2026bj
 适合谁参加？
 正在探索AI研发落地路径的技术管理者/架构师
 希望用智能体重构研发流程的工程师与测试专家
 关注垂直行业智能化转型的产品与业务负责人
 寻求前沿技术合作与生态连接的创业者与投资人
 渴望掌握AI原生工程方法论的高校研究者与学生

扫码报名，抢占智能研发时代先机！
与80+实战专家面对面，解锁60+硬核议题，连接1000+行业同行者