CCF软件大会将探讨基于大模型的人机协作应用生成式开发、低代码与大模型结合、复杂软件理解与维护支持等热点话题。论坛将分享技术和实践经验，并举行Panel讨论进行深度思辨。议题包括替代还是共生-LLM时代的软件工程的机遇与挑战、Qoder Coding Agent的技术优化路径、BitFun 的AI Coding实践等。

🔧 大模型在软件开发中展现出卓越的代码生成、理解与修改能力，推动了软件智能化开发的趋势。

🤝 基于IDE的人机协作智能化开发将成为主流选择，Cursor和Devin等工具的成功证明了这一趋势。

🚀 本次论坛将围绕基于大模型的人机协作应用生成式开发、低代码与大模型相结合等热点话题开展技术和实践分享。

🧐 讨论将涵盖基于大模型的复杂软件理解与维护支持，以及基于Agent技术的软件智能化开发等。

🤔 Panel讨论将围绕相关话题进行深度思辨，探讨LLM之于软件工程师究竟是取而代之的“替代者”，还是并肩协作的“共生者”。

CCF软件大会 2025-10-22 08:00 上海

一、论坛介绍大模型卓越的代码生成、理解与修改能力使得软件智能化开发成为一个热点问题。然而，企业软件开发的规模和复杂性导致大模型难以实现本质性的智能提升，因此基于IDE的人机协作智能化开发将成为一种主流的选择。Cursor和Devin等工具的成功也应证了这种发展趋势。本次论坛将围绕基于大模型的人机协作应用生成式开发、低代码与大模型相结合、基于大模型的复杂软件理解与维护支持、基于Agent技术的软件智能化开发等热点话题开展技术和实践分享，并举行Panel讨论围绕相关话题进行深度思辨。

二、论坛组织委员会

彭鑫（复旦大学）

三、论坛安排日程安排：时间：11月28日星期五 14:00-17:30

地点：武汉国际会议中心 二楼荆溪厅204

论坛议程：

四、论坛报告嘉宾简介1. 报告人：茹炳晟 腾讯研究院特约研究员

题目：替代还是共生-LLM时代的软件工程的机遇与挑战

摘要：我们正身处一场由大语言模型驱动的技术变革浪潮之巅，软件工程作为数字世界的基石，首当其冲地面临着深刻的范式转移。一个核心问题萦绕在每一位从业者心中：LLM之于软件工程师，究竟是取而代之的“替代者”，还是并肩协作的“共生者”？本报告将围绕“替代还是共生”这一核心命题，展开深度剖析与前瞻探讨。报告首先将回归软件工程的本质，审视其超越代码编写的、关于复杂性管理、需求工程与团队协作的系统性学科内核。在此基础上，我们将系统性地阐述LLM为现代软件工程带来的新机遇与优秀实践，展示其如何在代码生成、缺陷检测、文档撰写、架构设计乃至需求分析等环节中，极大地提升开发效率与创造力，重塑软件开发的工作流。然而，技术的飞跃总伴随着挑战。报告将毫不避讳地探讨LLM引入的诸多挑战与应对之道，包括代码质量与安全性的隐忧、技术债的加速积累、“模型幻觉”带来的可靠性问题，以及对工程师核心能力模型的重新定义。我们将提供务实的应对策略，帮助团队在拥抱技术红利的同时，构建起可靠的质量护栏与人才梯队。最后，报告将目光投向未来，对LLM时代软件工程的展望与发展趋势进行探索。探讨软件工程师如何重新定位自身的独特价值，实现从“代码编写者”到“复杂系统驾驭者”与“AI能力策展者”的跃迁。

简介：腾讯Tech Lead，腾讯研究院特约研究员，腾讯集团技术委员会委员，中国计算机学会TF研发效能SIG主席，腾讯云架构师技术同盟入会成长主席，中国通信标准化协会TC608 云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长，中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家，复旦大学CodeWisdom团队博士生，“软件研发效能度量规范”团体标准核心编写专家，国内外各大技术峰会的联席主席、出品人和 Keynote演讲嘉宾，公众号“茹炳晟聊软件研发”主理人，二十余本计算机专业图书的作者和译者。

2. 报告人：陈鑫 阿里巴巴资深技术专家

题目：Qoder Coding Agent的技术优化路径

摘要：随着软件开发复杂度指数级增长，传统编程模式面临效率瓶颈与协作挑战。AI智能体通过自然语言理解、代码语义分析与上下文推理能力，开创了人机对话式协同编程新范式，开发者可直接通过语音或文字与AI进行实时交互，实现需求澄清、代码生成、逻辑优化等全流程协作。彻底改变了“人机单向指令”的传统模式，让编程成为开发者与AI智能体共同进化的创造过程，推动软件研发效率与创新水平迈向新高度。本次演讲将介绍阿里巴巴最新 Qoder Coding Agent 在过去几个月的技术优化细节，如何一步一步将 Agent 技术做到世界领先。

简介：阿里巴巴资深技术专家，Qoder IDE Agent 技术负责人。带领团队积极探索 Coding Agent 能力的上限，在上下文工程、智能体架构、AI Coding企业落地等方面有丰富一线实践经验。

3. 报告人：王珩 华为技术专家

题目：BitFun 的AI Coding实践：从可靠可用到可依赖的智能IDE

摘要：AI Coding 正在从“局部补全”迈向“以 IDE 为载体的智能协作”：当代码生成能力趋于同质化，真正决定体验差异的，是可靠性、工程上下文整合与工作流落地。BitFun 认为，未来智能 IDE 的竞争将集中在三个方向：其一，IDE 将演化为承载语义上下文与开发意图的“轻量操作系统”；其二，评估维度将从单点体验指标转向工程与业务的复合价值；其三，数据闭环与隐私合规将成为长期竞争力的关键。基于这一判断，BitFun 围绕鸿蒙原生生态，构建了覆盖“创、读、写、调、快+智”五个维度的 AI Coding 能力体系——从元服务与页面生成，到 Project Insight 带来的架构级阅读体验，再到 Flow Edit 的心流编辑、Perf Insight 的智慧调优，以及 Rust 打造的高性能底座。未来，BitFun 将持续完善语义上下文图与反馈闭环，开放 Agent 与插件生态，推动从“可用”迈向“可依赖”，打造开发者可信赖的智能伙伴。

简介：人工智能技术专家与研发负责人，曾任北美TikTok与Trip.com算法负责人。长期聚焦大模型、多智能体与多模态学习，构建面向生产的训练—评测—部署一体化范式，牵引内容理解、质量控制与合规治理的体系化升级。围绕主动学习、RAG、MoE、推理优化与Agentic System形成方法论与评测基准，沉淀可扩展平台与工程规范，在鲁棒性与效率上取得可量化提升；获多项专利，积极推进产学合作与人才培养。

4. 报告人：张立理 百度技术组织委员会Web方向负责人

题目：Agent时代的软件研发工作台 - 文心快码新模式赋能智能化研发提效

摘要：介绍在严肃软件研发领域，Coding Agent产品如何通过Plan、Spec、Queue等方式加强Agent与开发者的协同，使软件研发在工程师具备掌控力的前提之下，以Agent为主导驱动，获得一流的效率提升。

简介：百度前端架构师，百度技术组织委员会Web方向负责人，百度技术学院金牌内训师。2023年起参与百度智能开发工具Comate的IDE端架构、模型提升等方面工作，对续写、生成、问答、代码智能体等软件开发环节的大模型应用有丰富经验。

5. 报告人：李萌 珊瑚智成CEO

题目：智能软件与智能软件开发技术的思考与产品化落地实践

摘要：AI时代，软件的形态、开发方法、交付方式与服务模式都在经历深刻变革。软件正从以功能为中心的“工具型系统”，迈向具备理解、分析与协同能力的“智能体系统”；开发也正从以人工编码为核心的“手工作坊式生产”，迈向以AI驱动为主的人机共创模式。本报告将围绕这一时代转型，重点分享我们在智能软件领域的思考与实践，主要包括三方面内容：一是传统软件与智能软件的区别与演化趋势，探讨软件从“功能”向“智能、协同”的演进逻辑；二是传统软件工程与智能软件工程的差异，分析AI对开发范式、工具体系及角色分工的重塑；三是传统软件服务企业与智能软件服务企业的转型方向，阐述从外包交付到持续共创的服务模式变革。最后，将结合珊瑚智成自主研发的 AnyBuilder 2.0 智能软件构建平台 的产品化与落地经验，分享我们在融合低代码、AI开发与智能软件工厂模式方面的探索与实践。

简介：北京大学计算机软件与理论博士、浙江大学计算机博士后。人工智能领域连续创业者，长期专注于智能软件与人机融合智能商业探索。曾任方正集团“方正国际合伙人”首席成员。现任清华长三角研究院孪生数智与信息交互技术研究中心副主任、珊瑚智成CEO，致力于以智能软件与智能开发技术推动企业数智化落地，推出了AnyBuilder、职阅、珊瑚礁等智能平台以及智能软件工厂服务，形成覆盖业务、构建与运营的一体化企业数智化体系。

6. 报告人：王翀 新加坡南洋理工大学博士后

题目：知识视角下的软件开发上下文工程

摘要：近年来，大模型及其智能体在代码生成、缺陷修复等软件开发任务中取得了显著进展，并在多种基准测试中展现出强劲性能。然而，在真实的企业级开发场景中，尤其面对复杂且不断演化的私有代码库，软件系统往往存在高层设计视图缺失、历史决策依据丢失等问题，从而引发知识与上下文获取困难。本报告将从知识的角度出发，系统分析企业级软件开发中“上下文工程”的核心挑战与现有方法的不足，并介绍一些初步探索成果和未来研究方向。

简介：分别于2018年和2023年在复旦大学获得学士与博士学位，现为新加坡南洋理工大学博士后研究员。他的研究聚焦于智能化软件工程，致力于将大模型、智能体、知识图谱等前沿智能技术应用于软件开发与维护实践中。他的多项研究成果发表于ICSE、FSE、ASE、TSE、TOSEM等国际顶级会议与期刊，并担任ICSE、FSE等会议的程序委员会委员。曾获上海市计算机学会优秀博士论文奖与IEEE TCSE杰出论文奖等荣誉。

7. 报告人：户保田 哈尔滨工业大学（深圳）教授

题目：基于多模态大模型的智能体研究

摘要：该报告将介绍和探讨多智能体协作场景的建模方法，多智能体系统中复杂任务分解与分配，多智能体的冲突解决和决策合成，并重点介绍电影智能体，内容创作和设计的可控多智能体系统等工作。

简介：博士，哈尔滨工业大学（深圳）教授，博导，国家优青，中国中文信息学会大模型与生成专委会秘书长。主要从事大模型与智能体方面的研究，发表NeurIPS/ACL/ACM MM/KDD/IEEE Transactions等顶级学术会议或期刊论文100余篇，单篇一作最高引用1700+。主持包括国家自然科学基金、深圳市基础研究、企业合作项目十余项。担任IJCNLP-AACL2023程序委员会联合主席（Program Committee Co-Chair），Neural Networks编委，多个顶级学术会议包括ACL、EMNLP、IJCAI的领域主席(AC)和高级程序委员会成员(SPC)。

五、论坛组织委员会简介1. 论坛主席：彭鑫 复旦大学计算与智能创新学院副院长、教授

简介：复旦大学计算与智能创新学院副院长、教授，国家级高层次人才计划入选者。中国计算机学会（CCF）杰出会员、软件工程专委会副主任、开源发展委员会常务委员，中国汽车工程学会汽车基础软件分会副主任，《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编（Co-Editor），《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》、《Empirical Software Engineering》、《Automated Software Engineering》、《软件学报》等期刊编委。2016年获得“NASAC青年软件创新奖”，2023年入选上海市东方英才拔尖项目，2024年获得“中创软件人才奖”。主要研究方向包括软件智能化开发、AI原生与云原生系统、泛在计算软件系统、智能汽车及工业软件等。研究工作多次获得IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖、ICSM最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖、IEEE TCSE杰出论文奖等奖项。担任2022年与2023年CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft）组织委员会主席与程序委员会共同主席，以及ICSE、FSE、ASE、ISSTA、ICSME、SANER等会议程序委员会委员。

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