AI 的重心已经发生了转移——从独立的模型，转向能够推理、行动并协作的自主智能体（autonomous agents）。而在这个新堆栈的几乎每一层，开源都在承担着核心重任：开放的表格式与数据基础设施为模型供给养分，开放的智能体框架编排着推理过程，而开放协议则让智能体得以与工具以及彼此之间进行沟通。

本主题演讲将以 Apache 生态乃至更广范围中的真实项目为例——从面向 AI 就绪数据的 Apache Iceberg，到 Strands 这样的开源智能体 SDK，再到 MCP 等新兴标准——梳理一个健康的开源社区如何成为生产级智能体 AI（agentic AI）的根基。我们将探讨当智能体从演示走向生产时会暴露出哪些问题（状态、控制、可观测性），社区又是如何以开源的方式加以解决，以及开发者可以在哪些环节接入并贡献力量。

你将带着一幅清晰的现代"AI + 开源"技术栈全景图离开，并获得在此基础上进行构建——并回馈社区——的具体路径。

讲师:

Betty Zheng：资深开发者

Yubin Zheng 是一位资深的工程师，在 ICT 与数字化转型领域拥有超过 20 年的经验。她专注于构建面向真实场景的 AI 系统，工作涵盖智能体运行时设计、多智能体协同以及生产化部署。她活跃于开发者与开源社区，是云原生与 AI 领域各类活动的常邀演讲嘉宾。