一、案例背景
（一）行业背景：大模型竞赛进入”深水区”
2026年，以大语言模型（LLM）为代表的人工智能技术已走过技术验证阶段，进入规模化商业落地的关键时期。模型参数规模不断突破，推理成本持续下降，开源生态日益繁荣。然而，正如AICon大会主办方所指出的那样：”当模型能力逐渐成为行业共识，真正的竞争力已从模型能力本身，转向围绕模型构建可规模化的智能系统；从单点能力提升，转向系统工程与组织级落地能力。”
这一转变在电商、本地生活、直播等强交互、高并发场景中尤为显著。以智能客服为例，传统基于规则和FAQ（常见问题解答）的交互系统正加速向生成式大模型驱动的智能Agent（智能体）代际升级。但Agent从Demo走向生产环境，面临着效果、时延与成本三重约束交织的复杂工程挑战。
（二）企业概况：快手的AI商业化探索
快手科技（01024.HK）是中国领先的内容社区和社交平台，以短视频和直播为核心业务形态。截至2026年，快手日活跃用户数已突破4亿，电商GMV（商品交易总额）规模位居行业前列。在”信任电商”模式的驱动下，快手平台上聚集了海量中小商家和多元化消费群体，用户与商家之间的互动频次极高，这对平台的智能交互基础设施提出了严苛要求。
邱慧现任快手（杭州）AI互动方向负责人，全面负责AI Agent在快手电商场景的业务落地。她曾成功主导快手电商智能客服从传统FAQ模式向生成式大模型的代际升级，此前在网易和蚂蚁集团深耕智能客服算法与视频多模态内容理解领域，在ICLR、ACL、EMNLP等国际顶级学术会议发表多篇论文，兼具学术深度与工业落地经验。
（三）事件缘起：AICon深圳大会的技术分享
2026年8月21日至22日，AICon人工智能开发与应用大会在深圳举办，聚焦AI基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能等关键方向。邱慧在会上发表了题为《智能互动Agent在快手商业场景的落地实践》的主题演讲，系统分享了快手商业互动Agent在”高并发、高变化场景下的大模型高效推理”方面的技术探索与实践经验，揭示了商业Agent落地中的核心矛盾、解决路径与未来方向。
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