北京
12月15日到16日，QCon AI纽约2026大会将在新泽西州纽波特的威斯汀酒店举办，地点距离下曼哈顿仅一站PATH列车。大会注册通道现已开放。
这不是一场讨论“要不要用AI”的会议。议程委员会主席、红帽AI高级首席软件工程师兼架构师埃德尔·伊格纳托维茨明确，大会的目标受众是已经拥有AI系统在生产环境中运行的高级软件工程师、架构师和工程负责人。伊格纳托维茨在今年早些时候也曾担任QCon AI波士顿站的主席。
与他一同把关议题的还有两位委员会成员：谷歌员工软件工程师兼生成式AI搜索技术负责人张菲，以及Thoughtworks技术首席顾问、《InfoQ播客》制作人兼联合主持人韦斯·赖斯。
议程委员会为会议划定了六个核心议题，每一项都直指工程师们将AI功能推过演示阶段、真正接入真实流量后会撞上的那堵墙。
第一个议题是长时间运行代理的运行时设计。当一个代理需要连续工作数小时甚至数天，状态该由谁持有？出现故障如何恢复？人工审批的边界在哪里？这些都将在“代理运行时设计”环节被逐一拆解。
上下文工程、评估与可观测性同样在列。当模型的行为不再能靠“感觉”判断，如何建立系统的评测标准，如何看清生产环境中AI的真实表现，直接决定了系统是愈用愈好，还是缓慢退化。
MCP与工具访问将被单独讨论。代理需要调用的外部工具越多，权限越复杂，通信协议和访问控制的稳健性就越关键。
利用工具的代理零信任安全作为一个独立议题出现。当代理具备了代表用户执行任务的能力，传统安全模型已经不够用了——你不能假定一个联网的、能操作工具的代理始终是可信的。
最后是推理成本与延迟。当用户规模上来，每一次API调用的开销和响应时间，会因为规模化而被急剧放大。这不是预算表上的数字游戏，而是直接影响架构取舍的工程约束。
委员会的审稿标准在整个行业里不算常见。他们审查每一份提交的演讲提案时，只看两件事：演讲者是不是真的在生产环境里跑过这些系统和模型，以及他愿不愿意把失败案例讲出来。被选中的演讲全部由委员会定向邀请，主议程不插入任何赞助商演讲或产品推介。
这种“从业者主导”的模式是InfoQ在过去二十多年里一直坚持的做法。2026年全球仅有两场QCon AI活动，纽约站是继波士顿站之后的第二场。
正式日程之外，大会留有充足的时间让与会者与演讲嘉宾以及其他工程师深入交流。你可以针对代理边界怎么定、评测方案怎么设计、安全策略怎么落地、成本怎么精细控制这些具体决策，直接问那些已经踩过坑、跑过生产流量的人。
首批演讲嘉宾阵容预计在八月公布，十月份会放出一个初步日程，完整议程将在十一月初上线。更多信息和注册细节可在QCon AI纽约站官网查询。
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