2026 年 4 月 16 日至 17 日 | 上海
2026 年 4 月 16 日至 17 日，AI龙虾·上海站在上海举行。来自 AI Coding、企业级 Agent、组织智能化与企业服务一线的多位嘉宾，围绕“AI 员工赋能增长”“企业级 Agent 落地”“多 Agent 协作”“AI 安全与管控”等议题，带来了一场兼具趋势判断与实战经验的深度交流。
这次上海站不是一场停留在概念层面的 AI 活动，而更像一次面向企业决策者、技术负责人和创新实践者的集体校准。无论是 AI Coding 工作流的演进，还是企业内部 Agent 平台、Token 管理、安全边界和组织协作机制，现场分享都在指向同一个趋势：
AI 正在从“个人效率工具”走向“企业级协作系统”，企业真正需要的，已经不只是会不会用模型，而是能不能管理好 AI。
一场关于“企业级 AI 如何真正跑起来”的集中讨论
本次 AI龙虾·上海站汇聚了多位来自产业一线的分享者，包括有孚网络首席 AI 科学家蒋镒珍、MindsLeap CEO Lincoln、钱拓科技董事长周忠杰、钉钉杭州区域 AI 解决方案负责人杨碧婷，以及衔远科技 AI 解决方案及交付负责人 Iris 等。
几位嘉宾虽然来自不同领域，但他们分享的核心问题高度一致：
- AI Coding 如何从“凭感觉写”走向工程化、可控化
- 企业级 Agent 如何真正进入生产环境，而不只是 Demo
- 多模型、多 Agent、多系统协作时，如何建立记忆、权限、评估与回滚机制
- 企业如何在成本、安全、效率与组织能力之间找到平衡
- 管理者如何从“亲自做事”转向“定义规则、管理 AI 协作”
从现场内容来看，这不仅是一场 AI 工具分享，更是一场关于企业组织如何进入 Agentic 时代的前瞻讨论。
蒋镒珍：AI Coding 正在从 Vibe 走向 Harness Engineering
有孚网络首席 AI 科学家蒋镒珍从 AI Coding 的工作流演进切入，系统梳理了从 Vibe Coding 到 Spec-Driven Development，再到 Harness Engineering 的三阶段路径。
他指出，早期的 Vibe Coding 虽然让开发效率看上去大幅提升，但一旦进入生产环境，问题也会被迅速放大。Skill 命中率、权限失控、低质量代码修复成本，甚至错误命令执行带来的系统风险，都会让“看起来很快”的方式变得代价高昂。
在他看来，2026 年开始主导 AI Coding 的，不会再是“凭感觉让 AI 写代码”，而是更工程化的 Harness Engineering：通过目标规划、结果评估、回滚机制、记忆共享、人类关键节点介入与边界约束，构建一个真正可控、可复用、可交接的 AI 协作系统。
这背后的信号非常明确：
企业需要的不是一个会写代码的模型，而是一套能够稳定交付结果的工程系统。
Lincoln：企业家真正要解决的，是 AI 时代的人类技能问题
MindsLeap CEO、Founders Space China CEO Lincoln 在现场分享了对 AI 趋势的最新判断。他提出，当前 AI 落地中的核心矛盾，已经不只是模型能力，而是“人类技能瓶颈”。
在这个框架下，企业管理者面对的问题不再是“要不要用 AI”，而是：
- 如何设计规则，让 AI 在系统内持续优化
- 如何构建更好的记忆与技能体系
- 如何让多个模型、多个 Agent 之间形成互评与协作
- 如何从“AI in the loop”走向“People in the loop”
他也分享了企业家 AI 俱乐部 2026 全年活动布局，进一步展示了 MindsLeap 在 AI 趋势研学、企业家社群和 AI 实战落地方面的持续推进。
Lincoln 在分享中提到一个很关键的转变：未来的软件有相当一部分将不是为人设计，而是为 AI 设计；而 Agentic 世界的重要基础设施之一，正是 CLI、Spec、Memory、Workflow 等更适合机器协作的系统能力。
周忠杰：50 亿 Token 换来的，不是概念，而是企业级 Agent 的真实经验
钱拓科技董事长、Allinone AI CEO 周忠杰带来了一个极具冲击力的数据：他们已经消耗了 50 亿 Token，去打磨真正运行在生产环境中的企业级 AI Agent。
相比“AI 能做什么”的泛泛讨论，这一分享更强调企业落地中的真实账本与真实踩坑。他现场展示了 HR 招聘 Agent、需求分析 Agent、企业 Token 管理 Agent 等多个已经落地的应用场景，也分享了 BossClaw 这样的企业级 Agent 调度平台如何统一管理不同角色、模型与任务。
在他的框架里，企业级 AI 落地的本质并不是采购一个工具，而是构建一套能够持续运转的工作流系统，其中包括数据接入、权限管理、知识组织、模型调度、成本可视化，以及结果校验与闭环优化。
这也是为什么他反复强调，“50 亿 Token 换来的不只是产品，还有大量只有在一线才会知道的经验”。
杨碧婷与 Iris：AI 不只是助手，而是企业自动驾驶系统的一部分
来自钉钉和衔远科技的两位分享嘉宾，则从企业业务场景和组织协作角度，展示了企业级 AI 应用的另一种路径。
杨碧婷重点介绍了钉钉悟空在企业中的落地方式。她展示了 AI 如何连接店铺经营分析、供应商风控、合同履约、自动采购、电商选品、制造业工艺分析、项目管理和组织知识沉淀等一系列真实业务环节。尤其值得关注的是，企业不只是“让 AI 干活”，而是在构建一个具备权限、审计、安全与调度能力的 AI 执行系统。
Iris 则把视角拉到了更完整的企业 AI 原生平台建设。她介绍了 Frontis AI 专家团如何覆盖生产研发、供应链决策和市场营销等关键业务环节，也展示了企业 AI 自动驾驶系统背后的平台能力，包括专家资产中心、记忆系统、Skill Injector、模型路由和 Agent Runtime 等模块。
这类分享释放出的信号很明确：越来越多头部企业，已经不再把 AI 当作一个外挂能力，而是在构建自己的 AI 原生基础设施。
现场实战：会员在当天就完成了第一个与 AI 共创的项目
除了主题分享，上海站更重要的一部分，是让会员真正动手，把“听懂 AI”变成“开始和 AI 一起做项目”。
在现场，MindsLeap 联合创始人雨思带领大家安装龙虾，并一步一步带大家启动第一个项目。对于很多第一次真正上手 Agent 工具的会员来说，这不是一次简单的软件安装，而是一次从“旁观者”转向“参与者”的关键跨越。
当天就有会员在现场完成了自己第一个和 AI 共创的小项目。
有人做出了自己的个人网站，有人搭出了小型应用原型，还有会员在完成项目后直接进行了现场分享。这样的过程非常有代表性，因为它让大家亲眼看到：AI 不只是一个聊天窗口，它已经可以成为一个真正的协作伙伴，帮助普通创业者、管理者和团队成员在很短时间内把想法变成可见的成果。
这也是 AI龙虾活动特别重要的价值所在。它不只是传递前沿观点，更是在真实场景中帮助大家迈出第一步，让更多人第一次获得“我也可以和 AI 一起做出东西”的直接体验。
上海站带来的一个清晰结论：AI 的竞争，正在进入系统战
如果把 AI龙虾·上海站几位嘉宾的内容放在一起看，会发现他们虽然切入点不同，但最终都在回答同一个问题：
企业怎样才能把 AI 从“好像很强”变成“稳定可用、可管理、可放大的新型生产力”。
现场的共识已经非常清晰：
- AI 正在从工具变成协作对象
- 企业级落地本质上是系统工程
- 安全、权限和审计是前提，不是补充项
- 真实业务场景比概念演示更重要
- 企业家和管理者必须亲自进入 AI 协作流程，而不是只做旁观者
- 多 Agent 协作、模型路由、记忆系统与工作流编排，正在成为下一阶段的标准能力
从这个意义上说，AI龙虾·上海站的价值，不只是带来了几场精彩分享，更帮助参会者更早看清：未来企业的 AI 竞争，不会停留在单点工具选择，而将是一场关于组织能力、系统设计与执行闭环的长期竞争。
写在最后
AI龙虾·上海站让我们看到，2026 年的企业 AI 讨论已经明显进入下一阶段。
大家不再只问“哪个模型更强”，而开始更具体地讨论：
- 如何让 AI 真正参与业务
- 如何让多个 Agent 协作起来
- 如何把成本、安全与效率一起纳入管理
- 如何让企业从试点走向规模化落地
这也是 MindsLeap 持续推动企业家 AI 俱乐部、AI 研学与实战交流的重要原因。因为真正的转型，不会只发生在工具层，而会发生在认知、流程、组织和行动方式的整体升级之中。
AI龙虾·上海站只是一个开始。接下来，更多围绕 Spec-Driven Development、Agent 组织、企业级 AI 管理与行业落地的深度交流，还会继续展开。
关于 MindsLeap 心智悦动
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