从“能写代码”到“能交付”：腾讯轻量云 LoopForge 多 Agent 编排实践｜AICon北京

当 Agent 真正进入企业流程，哪些工作可以交给 AI ？50 + 实战案例揭晓答案！

AI 正在从回答问题的辅助工具，走向理解目标、调用系统、完成任务的工作承担者。当 Agent 真正进入企业流程，问题不再是 “如何把 AI 做出来”，而是哪些工作可以交给 AI、结果如何验收、权限、成本与风险如何收住。随着大模型向推理、工具调用、多模态和长任务延伸，开发重心正从单次调用转向上下文、工具、执行环境与反馈回路的设计，Coding Agent 也从代码补全演进为能理解代码库、运行测试、完成复杂任务的工程协作者。OpenAI、Google Cloud、Anthropic 的最新实践共同指向一个结论：模型决定 Agent 能做什么，工程决定它能否真正进入生产、创造价值。

在这一背景下，2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 北京站正式启动。本次大会将于 12 月 18–19 日，在北京新云南皇冠假日酒店举办。本届大会以探索 A 应用边界为主题，设置 13 大技术专题，覆盖大模型后训练、推理优化、Agent 工程、知识工程、智能体评测与安全、自进化系统、AI 软件交付、原生架构及组织变革等核心方向，汇聚一线技术专家，深入分享 AI 技术突破与企业规模化落地的真实实践。

腾讯轻量云研发专家江露已确认出席 “Agentic Software Engineering｜从代码生成到软件交付” 专题，并发表题为《从“能写代码”到“能交付”：腾讯轻量云 LoopForge 多 Agent 编排实践》的主题分享。Coding Agent 正在提升代码生成效率，但当它进入团队级交付流程，新的工程问题随之出现：执行步骤不一致，实现与评审缺乏有效隔离，验证能力难以跟上并发增长，失败后也缺少清晰的恢复路径。单次任务的成功，并不等于团队获得了可持续的软件交付能力。江露团队的实践表明，除模型能力外，流程约束、验证机制与人机职责划分同样决定交付结果。

为此，江露团队构建了多 Agent 交付平台 LoopForge：以确定性 DAG 定义流程主干、节点依赖和门禁，以 Agent 完成节点内的分析与执行，并在关键决策点保留人工审批。通过可执行 SOP、实现与评审角色隔离、交付产物留存及失败重跑，将依赖单次会话表现的执行过程，转化为可验证、可追溯、可恢复的交付流程。

江露的本次分享围绕三个递进的工程问题展开：如何让单个需求按既定流程完成交付；如何在任务并发增长后，通过分层质量门禁控制变更风险；如何将交付流程延伸至生产运维，形成“巡检发现—聚类建单—自动修复—验证—人工确认合入”的闭环。江露团队基于该体系累计合入 836 个合并请求（MR），日均吞吐提升 7.8 倍，无线上故障；在 SkillHub 场景中，最近一个月完成自动修复 0 人工干预并合入的线上 Issue 超过 60 个。分享会讲清每个阶段的落地成果、推进路径和踩过的坑。

江露，腾讯轻量云专家，后台研发负责人，负责 DNS、Skillhub 等后台研发工作。2014 年先后入职百度、腾讯，在腾讯从事过 CVM、DNS、Skillhub 相关领域的研究和落地，曾获得多项公司级奖项。当前关注 AI 在个人或组织级的提效的研究与应用。

一个误区：以为让 Agent 自由编排就够了，实际在批量执行时会跳步、跑偏、中途停下

职责边界：流程、门禁和回退交给确定性编排，执行细节交给 Agent，最终判断交给人

演进总览：从 Human in the Loop（人盯过程）走到 Human on the Loop（工程托底，人只做确认）

四类节点：Agent、脚本、人工审批、子 SOP；不需要 AI 的地方就不用 AI

可回溯：节点之间通过产物交接，在途任务锁定 SOP 版本，失败后可以从指定节点重跑

效果：累计交付 200+ 个需求与 Issue，产品和后端同学跨界合入 105+ 个前端 MR

5 道门禁：单测与增量覆盖、Diff 缺陷挖掘、异构模型交叉审查、3 分钟分支环境加 E2E、产品体验走查

效果：合入 836 个 MR，无线上故障；一次通过率 54.8%，经过门禁打回和 Agent 返工后，终态成功率达到 95.4%

闭环链路：日志、K8s、慢 SQL 巡检 → 聚类建单 → 缺陷修复 SOP → MR、测试报告和根因报告 → 人工确认合入

掌握一套多 Agent 交付流程的设计方法。能够划分确定性编排、Agent 自主执行和人工审批的职责，理解节点类型、角色隔离、产物交接与失败恢复的设计要点

获得一份分层质量验证的参考清单。理解单测、变更审查、异构模型审查、分支环境 E2E 与产品体验走查各自承担的验证职责，以及验证失败后如何反馈到修复流程

建立一组评估交付体系的指标视角。使用一次通过率、终态成功率、执行耗时、端到端耗时和项目实际使用情况，识别问题主要出在需求与上下文、验证机制，还是人工协作环节

除此之外，本次大会还策划了Post-Training Engineering｜数据、奖励与模型能力塑造、大模型推理与算力调度实践、Knowledge Engineering｜让 Agent 理解企业、Multi-Agent Systems、智能体评测与生产可靠性探索、Agent Security｜身份、权限与行动安全、AgentOps｜企业 Agent 全生命周期管理、Self-Evolving Agents｜从经验学习到可控进化、Agentic Software Engineering｜从代码生成到软件交付、Personal Agent、AI 原生架构的演进与治理、AI 时代的组织重构、AI × Industries ｜产业智能化等 13 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。