<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>微服务 on 庞玉栋个人博客</title><link>https://pangyd.com/tags/%E5%BE%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1/</link><description>Recent content in 微服务 on 庞玉栋个人博客</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Fri, 18 Sep 2026 18:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://pangyd.com/tags/%E5%BE%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>让 Agent 越用越强：AReaL 2.0 构建 Agent 在线强化学习闭环｜QCon上海</title><link>https://pangyd.com/post/radar-543/</link><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 18:00:00 +0800</pubDate><guid>https://pangyd.com/post/radar-543/</guid><description>&lt;blockquote>
&lt;p>&lt;strong>原文&lt;/strong>：&lt;a href="https://www.infoq.cn/article/x2FmIeCkeDYUV66BNj3g?utm_source=rss&amp;amp;utm_medium=article">让 Agent 越用越强：AReaL 2.0 构建 Agent 在线强化学习闭环｜QCon上海&lt;/a>&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>作者&lt;/strong>：QCon全球软件开发大会&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>来源&lt;/strong>：InfoQ 中国（架构）&lt;/p>
&lt;/blockquote>
&lt;h2 id="正文">正文&lt;/h2>
&lt;p>从「构建 AI」到「驾驭 AI」，100+ 实战案例拆解 AI Native 时代的工程新实践！&lt;/p>
&lt;p>推理模型持续突破能力边界，Coding Agent 深度参与研发流程，Agent Runtime、Agent Framework 快速演进……AI 正在从回答问题的模型，演变为能够自主规划、调用工具、执行任务的软件系统。AI 不再只是软件中的一个能力，而开始成为软件系统的一部分。这意味着软件工程面对的挑战也发生了变化：团队需要思考的不再只是如何训练模型、模型、部署模型 或优化 Prompt，而不是如何让具备自主能力的 AI 稳定、可信、可控地运行。模型决定 AI 能做什么，系统决定 AI 能否真正创造价值。&lt;/p>
&lt;p>在这一背景下，2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站正式启动。本次大会将于 10 月 22 日—24 日举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 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、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。&lt;/p>
&lt;p>香港科技大学助理教授袁彬航博士已确认出席 “AI Infra：算力效率决定规模化落地” 专题，并发表题为《让 Agent 越用越强：AReaL 2.0 构建 Agent 在线强化学习闭环》的主题分享。随着 Coding Agent、企业智能助手等 Agent 应用进入真实生产环境，如何让 Agent 在持续使用过程中不断提升能力，成为下一阶段的重要挑战。传统 Agent 系统产生的大量交互轨迹、工具调用记录和用户反馈通常仅用于日志分析，难以转化为模型能力提升的数据闭环。本次分享介绍 AReaL 2.0 如何构建面向 Agent 自演进的在线强化学习基础设施。方案通过 Agent 轨迹协议、数据代理层和演进控制平面，将真实业务交互转化为可训练、可回放、可治理的数据，并通过微服务化 Agent-Compute 架构，实现无需重构原有 Agent 即可接入 Online RL。在 Hermes Agent 和软件工程 Agent 场景中，该方案支持大规模并发环境、异步训练和持续优化，使 Agent 从“一次性执行系统”逐步演进为“持续学习系统”。&lt;/p></description></item></channel></rss>