数联科技第1期Tech Day，一场技术人的思想破界

随着AI从内容生成工具逐步走向能够自主推进任务的智能体，从模型能力到任务执行，AI究竟还需要跨越多少距离？

在内部技术分享环节，数联科技黄子恒以《走近DeepSeek Harness，探索AI落地的更多可能》为主题，从工程实践视角切入，带领大家走近AI模型之外的运行系统。他认为，同一个模型换一套benchmark，排名就会变化，差距的本质在于框架的调度能力。Harness正是释放大模型实际价值的关键。

本次分享介绍了Harness的插件化机制。在执行循环的8个节点挂载插件，既能实现危险命令拦截、明文密钥替换、工具执行管控等安全能力，也能扩展长上下文压缩、读图等功能。他还谈到智能体的自我迭代与结果校验。智能体可以自主改进代码，保留有效版本，丢弃无效版本。评判结果则不能只看单一分数，需要多智能体互查、反例检索、机器校验和人工终审层层把关。

AI时代，企业真正的竞争力来自哪里？

在行业专家分享环节，碧桂园服务集团副总裁、CTO赵晓光以《从AI Ready到AI Native》为主题，结合企业数字化转型与AI落地实践，分享了企业迈向AI原生组织的路径与思考。

赵晓光认为，AI落地的瓶颈往往不在模型，而在数据工程和组织能力。围绕这一判断，他从Data Ready、System Ready、Business Ready和Org Ready四个维度展开。数据层面，要在理解业务逻辑的基础上做深度治理，只做知识库向量化是弯路。系统层面，要从业务逻辑出发改造系统，把REST API简单包装成MCP只是“Agent Washing”。业务层面，要深入理解行业，借助本体建模帮助智能体读懂业务。组织层面，研发人员用智能体辅助编码，业务人员也要学会自己取数。在他看来，AI时代真正改变的不只是技术，更是以人机分工为基础的组织方式。

Unity中国技术副总裁、CTO左瑞文围绕AI Native研发实践展开主题分享，从研发团队的真实探索出发，带来关于AI驱动软件工程变革的思考。

他指出，AI编程能力很强，但在大型复杂工程里，AI写代码的速度远超人工审阅的速度，也可能误改关键代码。为此，团队要把人工审核集中在设计方案环节，方案确认后，由多个智能体分工完成编码、测试与校验，人只看最终的校验结论。他还分享了Skill开发的经验—Skill需要配套自动化测试来保证结果稳定，并随着模型升级持续优化、精简，避免成为负担。

本次Tech Day串联起AI技术从底层工程、研发体系到产业应用的多个维度。不同领域的经验在这里交汇，不同视角的思考在这里碰撞，也为大家理解AI时代的技术变革提供了更加丰富的启发。

面向未来，数联科技将持续营造开放、共享、创新的技术交流氛围，推动技术经验沉淀与前沿成果交流，让更多创新想法在实践中生根，让AI技术与物流产业场景加速融合。

下一期Tech Day，我们不见不散！