2026 年 8 月 1 日，我们在上海举办了 「AI 从 Demo 到生产｜Agent 与 AI Native 应用的工程实践」线下活动。
这次邀请到了来自记忆张量、PPIO、Zion 和 FastGPT 的四位嘉宾。
嘉宾围绕当时正在做的实践展开：AI 怎么形成长期记忆、多个模型怎么配合、Vibe Coding 怎么跨过后端这道坎，以及 Agent 怎样执行任务。下文记录的是本次分享与现场演示。
现场的提问也比预想中更加积极。几场分享结束后，不少朋友依然围着嘉宾继续交流，原本安排的休息时间，也很自然地变成了另一场讨论。
让 AI 记住的，不只是聊天记录
第一场分享来自记忆张量，由 Memmy 研发负责人宗玥带来：
《让所有 AI 都记得同一个你：Memmy 与 MemOS 的记忆架构和工程实践》
我们每天可能会同时使用 Cursor、Claude Code、Codex 和各种 Agent，但工具一换，很多事情又要从头解释。
宗玥分享的 Memmy 与 MemOS，关注的并不只是“保存历史聊天”，而是让 AI 记住一个任务是怎么推进的：之前做过哪些决定、哪里失败过、最后如何恢复，以及哪些经验以后还能继续使用。
按宗玥在本次分享中的介绍，任务记录可以从原始轨迹逐步整理为策略、场景认知和可以重复调用的 Skill。
当然，AI 记得越多，也不代表一定越好。错误记忆怎么修正、不同用户和项目的数据怎么隔离、历史内容中的风险怎么处理，同样是记忆系统真正投入使用前必须解决的问题。
不只选模型，还要让模型组队
第二场分享由 PPIO AI 云项目工程师陈嘉琪带来：
《更聪明的 Token，更便宜的智能：PPIO 智能模型网关实践之道》
陈嘉琪在分享中提出了一个很有意思的概念：Token 智能密度。
简单理解，就是同样花出去一个 Token，能不能得到更好的结果。
陈嘉琪在分享中介绍的第一种办法，是让多个模型一起参与。不同模型分别给出判断，再提取共识、发现分歧，最后融合成一个答案，有点像同时请了几位擅长不同方向的专家一起会诊。
分享中介绍的第二种办法是智能路由。
她描述的路由思路是：翻译、润色和格式转换等任务交给较轻量的模型，深度研究、代码工程和复杂决策则使用能力更强的模型。
重点并不是一味选择最便宜的模型，而是把合适的任务交给合适的模型，让效果和成本都更合理。
Tim 没有只讲 Vibe Coding，他直接现场做了
第三场分享由 Zion 开发者生态负责人覃貌 Tim 带来：
《拯救被后端绊住的 Vibe Coding 开发者》
现在用 Cursor、Codex 做出一个页面已经越来越快，但页面背后的数据库、接口、鉴权、AI Agent 和业务逻辑，依然很容易变成一个看不见、也不敢随便修改的黑盒。
Tim 在本次分享中介绍了通过 Zion Plugin，让 Coding Agent 操作 Zion 可视化后端的方案。
他介绍的流程从产品需求出发，配置数据库表、权限、AI Agent 和行为流，再生成前端代码并进行接口联调。
这场分享最有现场感的部分，是 Tim 直接进行了一次 Vibe Coding 演示。
他现场搭建了一个 AI 饮食助手：输入食物或上传图片后，系统会调用 AI 分析卡路里、生成建议、把结果写入真实数据库，同时触发飞书通知。
当现场输入“一碗螺蛳粉加炸蛋加冰可乐”时，系统很快给出建议：今晚最好去操场跑圈。
大家一边笑，一边看着前端、数据库、Agent 和行为流真正跑了起来。相比提前录制的 Demo，这种现场直接操作，也更直观地展示了 Vibe Coding 如何从“做出页面”继续走向一个完整应用。
Agent 不只需要思考，还需要一套真正的执行环境
最后一场分享由 FastGPT 解决方案负责人 Rowan 带来：
《让 Agent 真正工作起来：从模型、记忆到可交付应用》
Rowan 的分享重点放在 FastGPT Agent V2。
传统工作流适合路线明确的任务：先完成 A，再执行 B，最后到达 C。但很多真实任务的执行路径并不能提前完全确定，需要根据中间结果不断调整。
按照 Rowan 在分享中的介绍，Agent V2 先理解目标、制定计划，再调用工具执行，并根据中间结果调整计划、继续尝试。
Rowan 介绍的执行方案为每个会话配置独立的 Linux 沙箱，涵盖运行 Python、Node.js 和 Shell、读取和修改文件、安装依赖，以及根据执行结果继续处理任务。
与此同时，会话状态、执行中断和任务恢复也需要被管理。
毕竟，真正影响交付的往往不是 Agent 能不能开始，而是任务执行到一半出错以后，它还能不能接着完成。
台上在分享，台下也没有闲着
当天的提问和交流贯穿了整个下午。
有人关心多个 Agent 之间怎样共享记忆，有人追问混合模型和智能路由的实际效果，也有人拿着自己正在开发的产品，现场和嘉宾讨论后端、工作流和 Agent 架构。
到了休息时间，大家也没有真正散开。有人继续围着嘉宾交流，有人互相介绍正在做的项目，也有人刚认识不久，就已经开始交换联系方式。
对一个社区活动来说，这些发生在演讲之外的交流，同样是非常重要的一部分。
感谢与活动资料
感谢宗玥、陈嘉琪、覃貌 Tim 和 Rowan 四位嘉宾，以及主办、合作伙伴、志愿者和带着问题与项目来到现场的每一位参与者。