云栖剧透丨AI 应用进入生产，开始拼「实时数据智能」

论坛名称： AI 实时数据智能

时间： 9月22日 13:30-17:00

地点： 杭州国际博览中心一期四楼 404 厅

AI 应用规模化生产的关键，正转向实时数据智能#

随着 AI 应用进入规模化生产，行业关注点正从模型与算力，转向另一套更关键的系统能力：持续数据供给、实时上下文、可靠异步通信，以及多源数据到 Agent 的集成能力。

Demo 很快能跑起来，但一进入真实业务，问题就会迅速暴露：Agent 拿不到持续、实时的数据输入，关键任务缺少可追溯的运行时上下文，长任务在等待、恢复和续跑过程中很容易断链，多源业务数据也难以及时组织成可直接参与决策的依据。AI 应用能否真正进入生产，越来越取决于实时数据智能与异步通信能力能否跟上。

围绕这一方向，阿里云云原生团队正在推进一系列关键能力升级：云消息队列 Kafka 版走向流算湖一体化实时数据平台，日志服务 SLS 升级为运行时数据智能引擎，RocketMQ for AI 以百万级 LiteTopic 支撑 Agent 有状态异步通信，AgentBridge 打通多源数据到 Agent 的集成链路。

这场论坛聚焦一个具体的问题：AI 应用如何依托实时数据智能与异步通信能力，真正进入生产？

如果你关注 Agent 架构、实时数据处理、运行时数据、消息系统或者企业智能化落地，不妨来现场看看。

报名地址： https://yunqi.aliyun.com/2026/agenda
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六场演讲，拆解从实时数据到 Agent 的生产链路#

01 一个平台，如何打通实时数据的采集、计算与沉淀？#

阿里云智能集团产品专家刘尧、高级技术专家张美平将分享云消息队列 Kafka 版的升级路径。Kafka 不止于消息，而是正在走向流算湖一体化实时数据平台：既作为统一的实时数据入口，也在平台内提供实时 SQL、实时 Embedding、Streaming Agent 等原生流计算能力，并支持通过 Table Topic 原生入湖。数据进来即算、算完即入湖，一个 Kafka 正在把“采集—计算—沉淀”的实时链路收拢到同一个平台。

02 当 Agent 成为数据生产者，谁来记录并理解它的运行过程？#

阿里云智能集团产品专家何晓峰将分享日志服务 SLS 如何从传统日志分析平台，升级为 Agent 时代的智能数据引擎。当 Agent 进入生产系统，对话、模型调用、工具调用，以及跨轮次、跨服务的任务过程，都在形成新的运行时数据。SLS 围绕 Session 组织运行事实，沉淀过程资产与语义层，让 Agent 的执行过程变得可理解、可追溯、可验证。

03 从 Demo 到协作平台：企业如何用实时数据驱动智能体协同？#

震坤行高级架构师田军权将分享一线 AI Native 实践。面向产研场景，震坤行正在通过实时数据与异步通信驱动人与智能体协作，构建产研智能体协作平台。

04 当 Agent 开始做长时任务，异步执行为什么成了关键能力？#

阿里云智能集团产品专家杨文婷将分享 RocketMQ for AI 面向 Agent 的异步通信架构演进。Agent 进入复杂任务后，系统常态不再是“同步返回”，而是等待、恢复与继续执行。围绕这一变化，RocketMQ for AI 基于 LiteTopic 支撑会话连续性、局部挂起、断点续传与按需调度，让长时任务真正跑起来。阿里巴巴 ATH 事业群 Qoder 技术专家泮圣伟也将带来 Qoder Cloud Agents 的生产实践。

05 企业真正缺的，不是更多数据，而是 Agent 可用的实时上下文#

阿里云智能集团产品专家陈涛、高级技术专家沈林将分享全新发布的智能体数据集成平台 AgentBridge。企业 Agent 上生产时，难点往往不在“数据有没有”，而在于分散在多系统中的实时事实、历史记录和业务规则，能不能被组织成 Agent 可直接使用的上下文。AgentBridge 通过统一数据的理解、查询与获取，围绕业务任务组织实时业务时间线，让 Agent 基于更完整、可追溯的依据形成判断。

06 当数据分析进入日常工作，人人可用的智能分析还有多远？#

阿里巴巴 ATH 事业群千问办公硬件产品设计师吴嘉程将分享千问办公如何通过 AgentBridge 连接企业多源数据。现场，AgentBridge 还将联合千问办公发布数据分析专家套件，推动智能分析进入日常工作场景。

9 月 22 日下午，欢迎来到杭州国际博览中心一期四楼 404 厅，与我们一起讨论实时数据智能如何支撑 AI 应用真正进入生产。