4月1日-2日，2025中国生成式AI大会（北京站）「GenAICon 2025北京站」将在北京中关村东升科技园万丽酒店盛大举办。中国生成式AI大会已成功举办三届，现已成为国内人工智能领域最具影响力的产业峰会之一。
本次大会继续由智一科技旗下智猩猩、智东西共同发起，以“大拐点 新征程”为主题，计划邀请50+位重量级嘉宾同台分享和讨论，深入解构DeepSeek引发的变革狂潮，全面展示国内生成式AI重大进展。
大会主会场首日将进行开幕式、GenAI应用论坛，次日全天将进行大模型峰会；分会场则会先后组织DeepSeek R1与推理模型技术研讨会、AI智能体技术研讨会和具身智能大模型技术研讨会。其中，三场研讨会为闭门制，主要面向持有闭门专享票、贵宾通票的观众开放。
作为本次峰会的三场技术研讨会之一，AI智能体技术研讨会将在4月2日的上午进行，由主题报告和圆桌Panel两个环节组成。
目前，AI智能体技术研讨会邀请到香港大学在读博士生、CAMEL-AI OWL一作胡梦康，清华大学智能产业研究院在读博士、Agent Hospital一作李俊凯，ANP开源技术社区发起人常高伟，西湖大学 AGI 实验室 Agent 方向研究员蒋文嘉，清华大学自动化系博士研究生、Eko主要作者陆逸文5位来自学术界和工业界的青年学者和技术专家带来报告。
通用型智能体Manus实现了从“增强知识”到“增强执行”的重大突破，引发了行业的广泛关注。Manus的争议性走红不仅引发了学术界和产业界的热烈讨论，更激发了开发者的研究热情，促使国内涌现出多款开源平替产品。由CAMEL-AI开发的OWL（Optimized Workforce Learning）作为Manus最强平替之一，在GAIA基准测试中取得58.18的平均得分，位列开源框架第一，并在GitHub上已获得13,000+星标的瞩目关注。本次研讨会，OWL一作胡梦康博士将以《面向真实场景下任务自动化的多智能体协作系统》为主题，分享面向真实场景任务自动化的多智能体协作系统研究，内容涵盖框架设计、效能优化、系统扩展等关键技术。
智能体研究在垂直领域备受瞩目，“清华AI医院小镇”Agent Hospital脱颖而出成为亮点。本次研讨会，Agent Hospital一作李俊凯博士将以《基于大模型的可进化医疗智能体—Agent Hospital》为主题，从大模型与智能体融合的医疗新范式、底层认知、动态环境交互、可进化性等多个方面，带来深入讲解。Agent Hospital成功构建了一个全面的医院模拟环境，实现了医疗智能体在疾病管理全生命周期中的自主决策，该研究成果受到学界和业界的广泛关注。目前，紫荆智康公司正致力于实现Agent Hospital的应用落地。该公司开发的“紫荆AI医生”系统包括21个科室的42位AI医生，预计将于2025年上半年向社会大众开放使用。
MCP（Model Context Protocol）提供了一种标准化的方式，让大型语言模型能够无缝连接到各种外部数据源和工具，从而实现类似Manus的能力。ANP（Agent Network Protocol）是由国内团队开发的面向智能体的开源通信协议，解决了智能体身份、智能体描述、智能体发现三大难题。本次研讨会邀请到ANP开源技术社区发起人常高伟参与，并以《从MCP到智能体通信协议：ANP在智能体互联网上的探索》为主题带来报告。
现有大型语言模型驱动的GUI智能体面临决策链冗长、重复推理成本高等瓶颈。针对GUI操作缺乏”肌肉记忆”和跨应用泛化难题，西湖大学 AGI 实验室提出了分层记忆库与视觉-语义解耦架构的双重优化方案，能够将常用操作路径推理耗时缩短60%以上。在此次研讨会上，西湖大学AGI实验室Agent方向研究员蒋文嘉将以《驱动GUI智能体从智能化到高效化的实践探索》为主题进行报告分享。蒋文嘉作为AppAgentX的作者，深度参与AppAgent系列科研工作，在智能体环境交互、任务规划与执行等方面取得了重要进展。
现有的智能体大多采用端到端自治代理的黑箱模式，这种模式使得用户难以对智能体的内部决策过程进行深入了解和干预。Eko主要作者陆逸文博士将在此次研讨会上以《基于工作流的可干预 Agent 框架Eko》为主题，对Eko这一新兴智能体设计范式进行系统解读。与传统端到端自治代理的黑箱模式不同，该框架以结构化任务图实现复杂任务的规划与执行，提供生产级的干预机制，允许用户在任务执行的任意环节精细介入。
一、AI智能体技术研讨会议程
二、技术研讨会报告人及报告主题介绍
报告嘉宾：香港大学在读博士、CAMEL-AI OWL一作 胡梦康
报告主题：面向真实场景下任务自动化的多智能体协作系统
内容概要：
随着大模型的实际应用蓬勃发展，多智能体协作系统在真实场景下的任务自动化已成为人工智能领域的重要研究前沿。本报告系统介绍面向真实场景任务自动化的多智能体协作系统研究，包括框架设计、效能优化、系统扩展等关键技术，探索为复杂任务自动化提供高效解决方案的方法与路径。本次报告，将重点介绍OWL (Optimized Workforce Learning)框架，该框架在GAIA基准测试中取得58.18的平均得分，位列开源框架第一，并在GitHub上已获得13,000+星标的瞩目关注。此外，报告探讨解决智能体系统在真实应用场景中面临的关键挑战的创新工作：(1) 高效闭环规划(Tree-Planner)，优化智能体决策路径；(2) LLM智能体环境扩展性解决方案(AgentGen与Text2World)，实现大规模场景适配；(3) 层次化管理LLM智能体上下文技术(HiAgent)，提升系统运行效率与稳定性。
报告嘉宾：清华大学智能产业研究院在读博士、Agent Hospital一作 李俊凯
报告主题：基于大模型的可进化医疗智能体—Agent Hospital
内容概要：
Agent Hospital这一项目通过构建虚拟医院环境，赋能AI医生在动态复杂场景中持续进化，目标实现医疗能力的突破性提升。本次报告，将从以下五个方面进行展开：首先，介绍大模型与智能体融合的医疗新范式。大模型是“魂”，为医疗智能体提供底层认知能力；智能体是“体”，从静态数据处理转向动态环境交互，单智能体拓展能力边界，多智能体协同解锁复杂医疗流程。其次，可进化性是AI医生的核心突破。AI医生依托虚拟医院生成无限病例，实现无标注数据自进化，诊疗能力超越人类速度。接着，将重点解读基于大模型的可进化医疗智能体Agent Hospital。之后将展望未来医疗从实体医院到人工智能医院的三大趋势。最后，将介绍该项目影响力以及对行业的启示。
报告嘉宾：ANP开源技术社区发起人 常高伟
报告主题：从MCP到智能体通信协议：ANP在智能体互联网上的探索
内容概要：
MCP自推出以来，逐渐的获得行业的广泛关注。MCP在解决模型与工具/资源连接方法的标准化上，发挥了重大的作用，能够有效降低模型获得上下文、调用工具的成本。然而，智能体互联网要求所有的智能体都能够互联互通。MCP并不是为了智能体而设计，其中心化的身份认证方案和CS的协议架构，使其并不适合用于智能体的连接、通信与协作。当前行业已经出现多个专为智能体而设计的通信协议，其中ANP（Agent Network Protocol）的设计更为前瞻、实现更为完备。ANP解决了智能体身份、智能体描述、智能体发现三大难题，基于ANP能够构建便于AI访问的数据网络。这为即将到来的智能体互联网探索了一条新的技术路线。
报告嘉宾：西湖大学 AGI 实验室 Agent 方向研究员 蒋文嘉
报告主题：驱动GUI智能体从智能化到高效化的实践探索
内容概要：
现有LLM驱动的GUI智能体面临决策链冗长、重复推理成本高等瓶颈，传统脚本化工具难以适应动态界面，而大模型虽提升泛化能力却牺牲了执行效率。针对GUI操作缺乏”肌肉记忆”和跨应用泛化难题，我们提出分层记忆库与视觉-语义解耦架构的双重优化方案：通过规则构建动态进化机制，将常用操作路径推理耗时缩短60%以上。工程实践中采用混合推理框架（规则引擎兜底+LLM决策），在复杂场景测试显示，任务完成率从传统方案的47%提升至89%，资源消耗下降40%。
报告嘉宾：清华大学自动化系博士研究生、Eko主要作者 陆逸文
报告主题：基于工作流的可干预 Agent 框架Eko
内容概要：
本次报告将探讨一种新兴的智能体设计范式——基于工作流（workflow）的可干预智能体框架 Eko。与传统端到端自治代理的黑箱模式不同，Eko 强调以结构化任务图清晰地规划和执行复杂任务，具备更好的透明性与审计性；同时，提供生产级的干预机制，允许用户在任务执行的任意环节精细介入，以确保智能体的行为始终可控且可审计。此外，Eko 还支持跨浏览器、桌面等多种运行环境的无缝部署，能够灵活整合企业私域数据，从而在生产实践中显著提高智能体的落地可靠性与安全性。基于上述特点，Eko 已经初步展现出在具身智能等领域进行任务编排的潜力，值得进一步探索。
三、报名方式
AI智能体技术研讨会将在大会次日分会场上午进行，主要向持有闭门专享票、贵宾通票的观众开放。
希望参加研讨会的朋友，可以扫描下方二维码，添加小助手“泡泡”咨询和购票。已添加过“泡泡”的老朋友，给“泡泡”私信，发送“GenAI25”即可。
除了闭门专享票、贵宾通票，大会还设有主会场观众票、主会场VIP票，在主会场的座位分布如下。有需要的朋友可以进行免费申请或购买。
