2026年QCon全球软件开发大会上海站将于10月22日至24日举行，这次的主题是AI时代的工程实践。飞猪技术专家王浩男会带来一场演讲，聊聊他们怎么用超级流程重构需求交付，搞出一个AI Native交付大脑。
大会来了，聊的全是AI落地
这次QCon上海站一共策划了20个专题论坛，像Loop Engineering、Agent创新实践、AI Infra、AI Native架构这些方向都有覆盖。100多位专家到现场分享，内容从底层基础设施到上层业务应用，基本把AI工程实践里大家关心的环节都串起来了。
王浩男和他要讲的交付大脑
王浩男在飞猪做技术专家，有12年前端和跨端研发经验。这些年他主要研究跨团队协同提效、跨端工程化，还有AI在用户侧和需求交付里的应用。这次他带来的AI Native交付大脑，核心思路是把需求交付链路拆成三个阶段：需求对齐、编码实现、测试验收。Agent作为流程主导，把各个环节串起来。
为什么叫“超级流程”？传统需求交付靠人拉人、群里反复确认，信息分散还容易漏。交付大脑把流程本身变成可编排的超级流程，让AI Agent按预设规则推进，减少无效沟通和等待。
真实案例里踩过的坑
王浩男的演讲提纲里有几个重点：组织级提效依赖流程而非工具、交付大脑怎么构建超级流程、端到端Loop的工程实现，还有真实案例的效果展示。他不只讲理念，也把实践里遇到的两个关键问题抛了出来。
第一个问题，多角色共享Spec确实能减少信息差，但所有人都看同一份文档，可能让决策变慢。他们的解法是按影响面定向拉人，不是所有相关人都要在每个环节出现。
第二个问题，AI自动循环需要预设完成条件和人工接管点。如果没设这些边界，Agent可能在没有明确终态的情况下反复尝试，算力烧了，结果却没出来。
AI落地和上云是同一件事
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FAQ
Q: 飞猪AI交付大脑适合所有团队吗？
A: 不一定。它更适合需求链路长、角色多、沟通成本高的团队。如果团队小、流程简单，直接用轻量工具可能效率更高。
Q: 为什么要预设AI的完成条件和人工接管点？
A: 如果让Agent无限循环，容易在没有明确目标时重复尝试，既浪费算力又拖时间。设定完成条件和人工接管点，能在关键节点及时纠偏，避免空转。
Q: 这套方案能直接复制到其他公司吗？
A: 核心思路可以借鉴，但具体流程和Agent编排要结合自身业务。你得先梳理现有交付链路，找出瓶颈，再决定哪些环节交给AI主导，哪些需要人来决策。
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