余锦泽将在沪分享企业Agent语义记忆治理

2026年QCon全球软件开发大会上海站计划于10月22日至24日举办，主题聚焦Harness AI时代的工程实践，议题覆盖AI Native架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等方向，预计汇集100多个产业级实践案例。

卡奥斯COSMOPlat工业智能首席科学家余锦泽博士将参加“Agent自主进化：从记忆到持续学习”专题，并带来《Agent的记忆不在对话里：把企业数仓沉淀为可治理的共享语义记忆》演讲。他提出，主流Agent记忆框架更多关注跨会话记住用户偏好，而工业多智能体真正缺少的是企业数据语义，例如指标口径、工单号在不同表中的多种写法，以及隐藏在数仓、建表代码和工艺文档中的关系。其实测显示，若只注入部分语义而缺少指标口径，正确率可能低于完全不注入。

演讲将重点介绍企业语义记忆的工程化路径：写入侧由大模型提出候选，真实数据负责裁决；记忆按对象、关系、事件、指标、动作、场景六类组织，并区分数据验证、人工断言和缺口等证据等级。对于冲突关系，可通过时间轴校验、双源融合和对抗评审处理；未通过取值重叠度、父键唯一性、列名依据等判据的内容，只能进入候选或缺口清单。

在使用侧，多智能体共享同一套语义记忆，但写权限统一收口，所有自然语言写入都需转化为带类型的受治理操作，经预览、人审后落盘并支持回滚。上下文构建则按问题锚定对象，沿已验证关系召回子图，再挂载指标口径和术语，避免全图注入带来的成本与上下文长度压力。答案需要展示指标口径、出处表列和血缘入口，若实体未命中记忆则应明确拒答。

余锦泽还将讨论持续学习闭环，包括将建模经验沉淀为可插拔提示词组件，把时序假象、人工断言冒充验证、存而不用等问题固化为接口签名、采样窗口判据、消费方审计清单和回归断言。错误记忆不做简单删除，而是通过降级候选、版本快照和一键撤销兼顾修订与审计。

他目前任卡奥斯工业智能首席科学家，拥有东京大学博士学位，研究方向包括工业视觉、数字孪生和具身智能；以第一或通讯作者发表顶会顶刊论文29篇，并以第一发明人获授权专利29项。大会同期还将设置Loop Engineering、千行百业Agent创新实践、Agent as a Service、AI Infra、金融AI Native工程实践等20个专题论坛。