应用架构

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Elliot Chen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

字节跳动端云协同实践与思考

随着移动端传感器成熟、模型小型化与芯片算力跃升，端智能已具备落地基础。凭借其低成本、低延迟特性构筑差异化优势，已然成为头部科技企业的关键命题。

应用架构

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Aaron Yu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

利用多样化的计算平台灵活部署 AI Agent 和工具

随着Agentic AI的发展，AI智能体正在带来一场被形容为与互联网出现同等重要的技术变革。AI智能体极大的扩展了AI的能力边界。

应用架构

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Warren Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

构建企业级 AI 中枢：APISIX AI Gateway在大模型流量治理中的实践

企业拥抱 AI 浪潮，面临大模型接入混乱、安全合规风险高、多模型管理复杂、传统业务与 AI 服务割裂等核心挑战，亟需统一治理中枢。

应用架构

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Sylvan Song

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大规模AI平台建设：利用云原生高效使用GPU

在多样化的 AI 应用场景和不断演进的 AI 框架下，构建一个能够灵活支撑各类业务、实现高效 GPU 资源利用的平台，成为企业需解决的核心问题。

应用架构

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Jensen Zhang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大规模GPU容器集群故障智能诊断与自愈、稳定性建设

随着 AI 模型变得越来越复杂，上层AI 应用和框架层出不穷，对 GPU 以及大规模 GPU 集群的需求越来越高。构建大规模、稳定性的 GPU 集群成为关键问题

应用架构

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Jay Wu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

基于通用Severless计算平台构建的分布式AI系统软件实践

为了实现AI负载在云环境的高效运行，除了对模型运行性能进行优化之外，分布式系统方面的配套优化也非常重要。

LLM与智能体行业应用

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Theo Xu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

企业级垂直领域智能问数AI Agent落地实践

企业在垂直领域中构建智能问数能力时，常面临诸多挑战,如技术与业务需求难以对齐、对准确率和可解释性的高要求、领域数据稀缺、用户问题复杂多样，以及数据基础设施等。

LLM与智能体行业应用

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Flynn Huang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

AI as Service：跨越AI编程的AI原生企业编排Agent

每家企业内部有着大量独立的知识体系和系统架构，通用的智能体仅在通用办公等场景下使用，导致企业内部自研的应用基本无法使用，这意味着通用大模型同样缺乏企业内部知识库

LLM与智能体行业应用

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Brian Tao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

重构金融客服体验：大模型与多Agent协同的全场景跃迁实践

企业通过系统性解析大模型与多Agent协同技术，构建覆盖客户服务全生命周期的智能化跃迁方案，可主动实现从“单点提效”到“全链路重构”的智能体验升级。