2026 年，几乎每个质量团队都在谈 AI。

Copilot、Cursor 铺满了开发者桌面，用例生成、脚本编写、缺陷定位…… 单点工具的提效故事听得越来越多。但剥开热闹的表层，一个尖锐的问题始终悬而未决：当 AI 开始接管执行环节，质量团队自身该往哪里去？

Capgemini《World Quality Report 2025-26》的数据印证了这种撕裂感：近 90% 的企业已在质量工程中试水生成式 AI，但真正实现企业级规模化落地的只有 15%。差距不在模型能力，而在组织体系 —— 多数团队仍在用 “传统流程 +AI 插件” 的方式拼凑过渡，尚未建立适配 AGI 时代的质量方法论与组织形态。

AI 不会消灭质量工作，但会淘汰大量后置、重复、人工执行型的岗位。从 “人工守门员” 到 “AI 全流程嵌入”，这条转型路径究竟该怎么走？

一场专门回答 "组织怎么转" 的技术专场

作为国内软件质量领域具有影响力的技术盛会，MTSC2026 第十五届中国互联网测试开发大会将于 8 月 15 日在深圳举行。本届大会以 “质效革新・智领未来” 为主题，设置 6 大平行技术专场，其中 AI 组织转型专场首次系统性地从方法论、工具链、组织演进、工作流重构、智能体编排五个维度，完整拆解质量团队 AGI 转型的全链路答案。

专场汇聚了蚂蚁集团、北京极智嘉等头部企业的一线实践者，所有议题均源自真实项目打磨后的沉淀，延续了 MTSC 大会一贯 “落地、务实、有深度” 的内容风格，为企业质量团队、产研体系的智能化组织转型提供完整可落地的参考范式。

以下是本场专场的五大核心议题全解析。

议题一：AGI 质量新范式：基于 SDD 的 CloudRobot AICoding 全链路研发实践 -- 蚂蚁集团（讲师：莱玥）

议题介绍：AGI 能力快速演进，但质量保障体系仍沿用传统软件工程的方法论。AI 编码在提升效率的同时，也引入了规范漂移、安全盲区、幻觉依赖、上下文丢失等风险。

本次分享以 CloudRobot AICoding 全流程实践为案例，呈现一套嵌入 AI 工作流的质量体系：以项目生命周期为主线，在需求、研发、测试、发布四阶段设置质量门禁，结合质量等级，将检查规则封装为 Skill 实现一键检查，各阶段质量准出自动化检查和可追溯。基于真实项目实践，呈现 AGI 质量落地的可行方法论。

议题二：AI 质量工具链 -- 蚂蚁集团（讲师：柒明）

议题介绍：随着 AI Coding 与智能体进入研发流程，代码产出和迭代节奏显著提升，但质量链路仍高度依赖人工经验：需求理解、测分、用例设计、API 接口自动化、UI 验收与专项巡检链路长、协同重、反馈慢，正在成为新的效率瓶颈。

本议题聚焦 AI 质量工具链建设，分享如何从 Web UI、国际化、用例生成、配置巡检等场景切入打造 Agent，再以 Skill 沉淀专家经验、Workflow 编排能力、Harness 保障可追踪可验证，推动质量从单点提效走向流程化、资产化、可信执行，并探索测试数字员工落地。

议题三：质量组织 AGI 转型：从人工守门员到 AI 全流程嵌入 -- 蚂蚁集团（讲师：玄曦）

议题介绍：AI 不会消灭质量工作，但会消灭大量后置、重复、人工执行型测试工作。质量组织的转型方向，不是 “测试人员学会用 AI”，而是 “质量标准、质量经验、质量门禁和质量证据被 AI 全流程调用”。AI 时代质量团队的价值，从发现缺陷，升级为定义质量规则、驱动智能体执行、验证过程证据、治理交付风险。

内容将围绕质量团队 AGI 转型的终极目标、四阶段演进路径、关键效能指标、落地试验田选择、组织协同机制与潜在风险展开。

议题四：软件交付新范式：从碎片化 Prompt 到结构化 AI 工作流的产研效能跃迁 -- 北京极智嘉科技股份有限公司（讲师：汪磊磊）

议题介绍：当 GitHub Copilot、Cursor 席卷开发者桌面，我们却发现一个悖论：AI 写代码的速度越来越快，但需求理解偏差、多文件协作失控、交付结果难以复现的问题依然存在。问题不在 AI 的能力，而在于我们仍在用"问答"的方式驾驭一个本质上需要 “流程” 的工作。

本次分享将介绍我们在内部落地的一套结构化 AI 工作流系统——将软件交付拆解为有明确输入输出的 DAG 阶段，让 AI 作为流水线的执行者，人只在关键节点做判断。从一句模糊的需求出发，经过故事孵化、技术设计、编码实现、测试验收，最终自动产出可合并的 MR，全程在 VS Code 内完成，无需离开 IDE。

我们会完整演示这条链路，并分享在 Remote-SSH 环境、多窗口并发、AI 输出不确定性等真实工程问题上踩过的坑和解法。

议题五：AI Agent 编排重塑质量工程：多智能体自主评估平台的架构与实践 -- 蚂蚁集团（讲师：萧邦）

议题介绍：AI 让测试点、用例、脚本和报告的生成变得更快，但真正进入质量工作后，新的问题变成：多个 AI 如何分工协作？过程如何被管理？结果是否可信？失败后能否继续推进？

本议题将围绕 CTT 的架构与实践，分享我们如何把 AI 从单点助手组织成一套质量工作流程：从任务拆解、能力选择、执行调度，到证据收集、结果复核和质量准出。分享还会结合真实流程和 E2E 案例，说明如何避免 “看起来完成”，而是让每一步都有记录、有证据、可追踪、可复盘，并讨论当前边界与后续演进方向。

为什么你不该错过这个专场

过去两年，行业讨论的重心是 “AI 能不能做测试”；而 2026 年，真正的命题已经变成 “质量团队如何在 AI 时代不被边缘化，如何融入全流程开发”。

AI 组织转型专场真实落地实践，聚焦真实组织转型中的核心命题：

• 质量体系如何适配 AICoding 的新生产方式；
• 零散的 AI 工具如何整合成可治理的质量工具体系；
• 组织架构、角色定义、考核指标该怎么调整；
• 从碎片化 Prompt 到结构化工作流，工程化路径是什么；
• 多智能体协作的质量体系如何搭建与治理。

从方法论到工具链，从组织演进到工程落地，五个议题构成了质量团队 AGI 转型的参考范式。

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