QCon上海10月举办，卡奥斯余锦泽分享工业Agent语义记忆治理

2026年QCon全球软件开发大会·上海站将于10月22日至24日举办，大会聚焦Harness AI时代的工程实践，围绕AI Native架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，探索AI从能力到系统、从实验到生产的真实路径。

卡奥斯COSMOPlat工业智能首席科学家余锦泽博士已确认出席“Agent自主进化：从记忆到持续学习”专题，并发表题为《Agent的记忆不在对话里：把企业数仓沉淀为可治理的共享语义记忆》的主题分享。余锦泽为东京大学博士，深耕工业视觉、数字孪生与具身智能，以第一通讯作者发表顶会顶刊论文29篇，第一发明人授权专利29项，曾获日本机器人大奖、泰山产业领军人才。

余锦泽指出，业界记忆框架的主线是跨会话记住用户，Mem0、Zep、Letta/MemGPT等主要解决对话与交互流中的记忆问题。但工业多智能体更缺的是“这家企业的数据语义”——指标的分子分母、同一工单号在不同表里的多种写法，这些语义不在对话流里，而藏在数仓表结构、建表代码与工艺文档中，且没有外键、命名晦涩。

他特别强调，写错的记忆比遗忘更危险。学界正在讨论记忆污染问题，企业场景的代价则是口径错账。实测显示，只注入实体与关系、不带指标口径时，回答正确率反而低于完全不注入，模型会更自信地选错表。因此企业语义记忆是需要治理的资产，应做到写入有裁决、冲突有消解、经验能沉淀、错误可撤销。

本次演讲将分享把企业数仓沉淀为多智能体共享语义记忆的工程路径：写入侧由大模型只提议、真实数据裁决、证据分级入库；冲突用时间轴校验、双源融合与对抗评审消解；使用侧按对象锚定动态构建上下文；教训沉淀为可插拔提示词组件与回归断言。大会覆盖九大关键技术方向，汇集百个产业级实战案例，适合AI工程师、平台架构师、MLOps工程师参与。