记录 TDS 团队成员在行业峰会、开发者大会和生态论坛中的分享与思考，将真实业务场景转化为可复用的工程能力。
2026年9月16日，腾讯大前端技术委员会联合多个业务团队及外部专家，共同举办了"跨端开发与 AI 演进"技术分享活动。大前端技术委员会会长、TDS 总经理邱俊在开场致辞中，回顾了 Kotlin 语言十五年来的发展历程，并对跨平台技术取得的成果给予肯定。同时，他梳理了 Kuikly 开源一年半以来的成长路径，并分享了其在腾讯的首次业务落地案例，指出跨端与 AI 的融合是重要的发展趋势。此外，邱俊还介绍了 Kuikly 在工具链、AI 插件及 Design to Code 工程闭环等方面的实践，并倡议更多业务接入，共建生态。
2026年9月16日，Kuikly 客户端开发专家李翰雄、陈振华在"腾讯Kuikly生态日 x Kotlin 15周年"活动上分享《为 Kuikly 打造 AI 友好的 D2C & Inspector 工具》，介绍 D2C 读取 Figma 结构生成可持续开发代码的五层影响因素，以及 Inspector 通过统一视图描述（UVD）在编译期记录源码调用点、运行时采集高层组件语义，解决组件身份与源码位置丢失难题，为 AI 精准定位、自动化测试与自主交付奠定基础。
2026年9月，腾讯高级工程师李景华受邀参加"QECon 全球软件质量&效能大会"，发表《Marvis 智能助手的质量保障体系实战》主题分享。围绕 AI 办公智能体的多端、多场景特性，本次分享提炼出三类典型质量挑战：迭代节奏快、系统兼容性复杂、任务执行效果难评判。对应给出"产运 / 研发 / 测试 / 运维"四方协同的质量保障方案：以项目知识库为底座，落地 BDD 与 TDD 双流开发模式，并搭建 LangGraph + MCP 驱动的 E2E 智能测试架构 与覆盖模型对比、专项能力、回归、性能、安全等多维度的自动化评测体系。通过基础质量、模型质量、专项质量三层指标持续牵引改进，把"做得好不好"变成可量化的考题，为 AI 产品的稳定交付提供体系化抓手。
2026年8月，Bugly 负责人胡旭受邀出席在深圳举办的"鸿蒙生态大会 HEC·2026"。作为华为生态的重要合作伙伴，Bugly 深度参与鸿蒙平台建设，基于对鸿蒙原生能力的持续适配与共建，打造了行业领先的鸿蒙应用监控体系，覆盖崩溃、性能、卡顿等全维度质量数据采集与分析，为鸿蒙开发者提供端云一体的应用质量保障能力。
2026年8月，SmartRun 负责人陈佳受邀出席在深圳举办的"鸿蒙生态大会 HEC·2026"，分享了腾讯端服务灵玑(SmartRun)聚焦鸿蒙应用真机验证的效率痛点，打通部署、操控、测试、验证全流程，推动应用测试从人工操作向自动化、智能化升级，并结合云真机规模化验证及鸿蒙发布实践，助力开发者提升应用开发与发布效率，让应用"上鸿蒙，上得好"。
2026年8月，腾讯 Answerbit 产品负责人张润鹏受邀做客"腾讯云 AI 研习社"直播，在微信视频号带来主题分享《GEO 实战：让品牌被 AI 认识并推荐》。面对流量从"用搜索引擎"迁移至"直接问 AI"的行业变化，他系统拆解了 Answerbit 的 GEO 工作闭环——预置问题、每日提问、曝光分析、优化建议，并现场演示了提问监测、品牌曝光看板、竞品占位、一键周报等实操场景，帮助品牌方在元宝、豆包、千问、文心等 AI 入口以合规、可衡量的方式被看见。
2026年8月，腾讯高级工程师张健受邀参加"TiD 质量竞争力大会"，发表《用例生成自进化：AI 驱动的测试用例质量持续进化实践》主题分享。他指出，AI 生成测试用例的真正难点不在于"能不能生成"，而在于如何在真实工程中落地、持续可用、且越用越好。围绕这一命题，他系统拆解了从规则约束到自动化的六个演进阶段，循序渐进地指导 AI 产出更可靠、可维护的测试用例，让用例体系具备自我进化的能力。
2026年8月，TestMate 测试智能体负责人张晔受邀参加"TiD 质量竞争力大会"，发表《构建 AI Coding 的质量反馈闭环：测试智能体的工程化实践》主题分享。他指出，AI Coding 正在重塑质量反馈：AI 加速了变更节奏，行为反馈却相对滞后，交付质量面临挑战，因此质量反馈必须从"人消费"推向"Agent 消费"，通过一系列 Harness 工程让 Agent 更好地理解反馈。在所有 Sensor 中，行为级 Sensor 是质量反馈栈中最难闭环的一层，其核心要验证的是用户目标是否完成。测试智能体即行为 Harness，从真实 GUI 中提取可回流的质量反馈；TestMate 作为跨平台的行为 Harness 基础设施，在真实环境中验证用户目标是否达成，并将结果转化为可回流的反馈。目前测试智能体已不止于 Demo，已在多个业务落地，解决了一系列现实挑战。
2026年7月，腾讯高级工程师张超受邀参加"TiD 质量竞争力大会"，发表《AI 评测质量工程进化》主题分享。面对 AI 应用大量涌现的时代，他介绍了如何系统评估 AI 应用的质量，以及 EvalMate 作为工程化的 AI 评测体系如何解决 AI 评测的四大痛点。通过四个阶段的持续演进，EvalMate 构建起数据引擎、能力引擎与效率引擎，三者相互反哺形成质量飞轮。EvalMate 并非一次性的评测工具，而是以标准化流水线与数据闭环，把 AI 质量保障从人工项目制升级为可复用、可持续进化的工程基础设施。
2026年6月，腾讯端服务质效技术负责人张晔受邀参加"AICon 全球人工智能开发与应用大会（上海站）"，发表《测试智能体驱动质量工程新范式》主题分享。他指出，随着 AI Coding 与研发智能体重塑软件生产流程，质量保障的边界已从单纯验证代码正确性，扩展至覆盖意图表达、生成过程与智能体行为的全链路，推动传统测试向 AI 原生质量体系演进。测试智能体并非单一模型，而是由多模型协同、端侧工具编排、执行反馈与治理机制共同组成的自主质量执行系统，能在 Web、移动端、桌面端等多环境中完成理解、规划、感知、执行、判定与恢复的全流程闭环。针对落地中的认知稳定性、GUI 感知准确性、动作执行可靠性等核心挑战，腾讯业务实践探索出了更现实的工程化路径。该体系标志着质量工程正从脚本驱动迈向目标驱动、从单点自动化走向多模型协同，最终构建具备持续感知、验证、反馈与演进能力的新型质量保障范式。
2026年6月，Bugly鸿蒙项目负责人庄驰晖受邀参加"2026华为开发者大会"并发表主题分享。他介绍了Bugly基于Performance Analysis Kit打造行业领先的鸿蒙故障采集与分析能力的实战经验。依托对鸿蒙原生能力的深度适配，Bugly构建了端云一体化的监控框架，致力于为鸿蒙开发者提供最专业的应用质量保障服务。
2026年6月，Kuikly资深架构师陈龙受邀出席"2026华为开发者大会"并发表主题演讲。他分享了"鸿蒙动态化跨端框架Kuikly的技术演进"，宣布其正从高性能框架升级为面向HarmonyOS NEXT的AI原生跨端技术底座。基于Kotlin/KMP与C-API渲染方案，Kuikly实现了"一码五端"（Android、iOS、HarmonyOS Next、Web、小程序）的原生级体验。配合设计稿转码、迁移Agent等智能化工具链，系统级提升研发效能。
2026年5月，腾讯高级工程师李景华受邀参加"QECon 全球软件质量&效能大会"，发表《基于 LangGraph 的通用智能测试实战》主题分享。他用大模型智能体替代僵化脚本，让一套框架适配 6W+ 款业务逻辑各异的应用与游戏。核心突破在于以 LangGraph 编排 DeepSeek 决策模型，配合 RAG、Skills 与 Tools 自主完成登录、页面特征检测和用例执行，攻克了行业公认的三类测试难题。方案已在集成测试、定期巡检与上架前检测三类场景落地，并以执行稳定性、检测准确率、人工替代作为衡量智能体价值的关键指标。
2026年5月，腾讯端服务高级工程师刘琮玮受邀出席“第9届 AiDD AI+研发数字峰会”，并发表题为《AI原生知识库及其实践与应用》的主题演讲。他指出，随着大模型能力持续突破，知识缺口正成为制约AI应用效果的关键瓶颈，而知识库则是连接大模型与真实世界的重要基础设施。围绕“AI原生知识库”这一理念，他系统阐释了以AI能力为核心的知识工程体系，并分享了团队在知识库建设、应用及规模化落地方面的实践经验。在知识库建设方面，他介绍了“筑基石—炼真金—结智网”的分层建设体系，以及创新的基于知识地图的无向量检索方案；在知识库应用方面，他分享了“Skill—Gate—Navigator—Executor”分层查询架构，该架构已支撑知识库在多个场景落地，并在多个研发领域的AI应用中取得显著成效。最后，他进一步阐述了对知识库价值的思考：在AI时代，知识库不仅是保障模型应用效果的关键，也是连接人与AI的重要桥梁，更将成为AI时代不可或缺的基础设施之一。
26年5月，腾讯大前端技术委员会会长、TDS 总经理邱俊在"大前端技术领域研讨会"上指出，AI时代的前端领域正经历从"工具变革"到"生产方式重构"的范式转移。为此，他分享了"大前场（Frontline）"的理念，将前端从研发链路上的一个工位升级为产研全链路的价值交付阵地，并明确表示将全力推动该理念在 TDS 的工程落地。此外，邱俊强调，AI 并不会削弱基建的重要性；相反，稳固的组件、框架及一体化基建，正是 AI 实现可靠生成的基石。
2026年5月，TDesign 技术负责人陈宇扬受邀参与"2026 TDW 腾讯设计周" 并发表主题分享《让设计系统"可被 AI 真理解"》，介绍了近两年针对大模型带来的变化 TDesign 做出的建设，包括设计和研发资产的一致性改造、设计-研发还原工具的研发和如何让设计系统 AI 理解调用等方向，让 TDesign 设计系统和相关研发资源可以更好地被 AI 使用。
2026年4月，无极专家工程师吕洋受邀参加"全球运维大会GOPS（深圳站）"，并围绕《后AI编程时代的开发平台演进》进行分享。针对企业AI Coding落地难的"技术断层"痛点，他展示了无极基于多智能体协同解决复杂研发需求的创新实践。依托成熟的平台基座能力，无极构建了"托管式AI开发平台"，彻底打通了从创意到上线的"最后一公里"。
2025年11月，测试智能体TestMate负责人张晔受邀参加"第8界AI+研发数字峰会"，并围绕《规格驱动·多端落地：跨平台 Agent 系统设计》进行分享。针对多样化业务场景，他提出了以"稳定契约不变式"为核心的架构方案，通过将 Web/PC/移动端的差异下沉至适配层，构建了可复用、可审计的跨端执行框架。
2025年10月18日，优测负责人余淼受邀参加"GOPS全球运维大会（上海站）"，并围绕大模型时代的测试工具平台建设进行分享。她结合腾讯PCG质量保障体系现状，介绍了智能用例生成、基于视觉理解的UI自动化测试、缺陷预测、自动化日志分析以及性能测试调优等LMM创新应用的建设思路、成果和业务侧的实际落地经验，为研发测试团队的测试工作开展和测试工具建设提供了思路和参考。
2025年12月，D3 World 负责人赵翼鹏受邀参加 "SIGGRAPH Asia 2025" 并发表主题分享。他介绍了基于 Web 技术实现高品质、高性能 3D 体验的探索实践，展示了将 3DGS（高斯泼溅）技术与 Web 平台深度结合，实现秒级加载、渐进式渲染与高帧率流畅体验的技术方案。通过将 3D 体验作为轻量化组件嵌入各类应用与小程序，D3 World 致力于让高品质 3D 内容突破平台壁垒，真正触达每一位用户。
2025年9月，AiSee专家工程师罗家润受邀参加"2025 CSDI中国软件研发创新科技峰会"，并作了《大模型驱动：亿级MAU产品用户反馈处理流程的智能化升级》的主题分享。针对传统反馈处理"被动低效"的痛点，他展示了如何通过大模型将处理模式重构为全量、智能的洞察决策引擎。
2025年9月15日，优测负责人余淼受邀参加"2025 CSDI中国软件研发创新科技峰会"，并围绕大模型赋能测试进行分享。她介绍了以需求为纲构建需求知识库、解析PRD文档生成结构化测试要点，通过大模型驱动多语言测试用例的自动转换，利用AI视觉大模型识别界面元素自动推理生成自动化测试脚本，并引入自动化判例固化与自动化回归，覆盖全业务细分分支，帮助测试从业者减负，建立智能测试闭环。
灵玑
UBox
TEDi
Fiber
TDesign
无极
Kuikly
Hippy
D3 World
MMKV
WCDB
RAFT
无界
优测
Rightly
TestMate
EvalMate
Shiply
FUE
Bugly
AiSee
Answerbit
图灵盾