2026 北京智源大会 / BAAI Conference

把大会变成 WeHub 的外部验证场。

这不是一张会议介绍页，也不是已经锁定的 gong 参会计划；它是 conference-copilot seed：先确认是否有人主动 cover BAAI 2026，再决定是否展开动线、目标人、问题卡和证据回填。

Priority: A 2026-06-12 — 06-13 北京 · 中关村国际创新中心（待报名确认页复核） Owner: ghy-capital State: action-candidate / provisional seed Updated: 2026-05-30 12:20 CST

一句话判断

不默认线下参会；先做一个 owner/checkpoint 判断，避免把高相关性误写成执行计划。
GO DEEPcapital / product / ecosystem

值得单独做子页，因为它命中 WeHub 的四个 founder seed。

  • App-less / harness：大会出现 agentic RL、tool-use、Rollout-as-a-Service、智能体听会伙伴，能判断真实工作流里的 agent harness 怎样被研究界/产业界理解。
  • 最大化通信带宽：Agent for Science、AI Native 教育、OPC 都在讨论人如何高带宽调用 AI，而不是只聊模型能力。
  • MSP：科研智能体、OpenManus、SciMaster、FARS 是判断“seed → MVP → evidence → next seed”的外部样本。
  • Causality：AI 自进化论坛里有因果世界理解、智能体记忆、持续学习，正好校准 WeHub 不只做表面自动化。
CHECKPOINT先判断是否 cover

第一步不是参会计划，而是确认行动锚点。

只回答：是否有人主动 cover？owner 是谁？decision deadline 是什么？

Grow only if confirmed

确认后才展开目标人、问题卡、demo/交换资产和会后 evidence memo。

真正相关的四条主线

优先级按 WeHub 方向相关性，不按大会官方热度。
P06/12 PM

AI 自进化 / Self-Engineering / Memory

主持：诸葛鸣晨；核心议题：self-improving agents、self-engineering、因果世界理解、智能体记忆。
agent memoryself-evolutioncausalityruntime

为什么相关：这是 OpenClaw / 分身系统 / MSP seed evolution 的正面验证场，也能拿到“哪些 self-improvement 是幻觉”的反方校准。

P06/13 Full day

Agent for Science / 科研智能体

刘邦、朱余韬、黄超、骆昱宇、陈思衡、孙天祥等。
long-horizon workartifactevaluationhuman-in-loop

为什么相关：科研是最像 WeHub 高价值 case 的场景：长任务、多人协作、证据产物、评估闭环、记忆复用都天然存在。

P16/13 PM

Agentic RL / Tool-use / Runtime

刘卫文 ToolACE、徐树声 AReaL、张少坤 Rollout-as-a-Service、于超 RLinf。
tool-userolloutagentic RLeval

为什么相关：判断 OpenClaw 的真实工作 trace 能不能成为训练、评估、runtime infrastructure 的一部分。

P1watch

OPC / AI Native Education / 智能体听会伙伴

新增方向：Token 经济与 OPC、AI Native 教育、智源智能体听会伙伴。
one-person companyAI educationmeeting agent

为什么相关：这些不是纯技术议题，而是人和组织边界的变化，直接关系 WeHub 的“个人分身 + 团队分身 + 数字员工”。

候选参会动线

以下只是 cover-onsite 状态下才使用的候选材料；未确认 owner 前，不构成计划。
6/12 13:30–17:30
AI 自进化论坛
必坐。重点：谷雨《The Illusion of Self-Improving Agents》、王琰《Context Engineering to Self-Engineering》、杨梦月《Causal World Understanding》、王立元《智能体记忆》、圆桌。
6/13 09:00–11:45
Agent for Science 上午
主听刘邦引导、黄超、骆昱宇与圆桌。冲突：多模态/世界模型论坛；建议会后补资料，不主坐。
6/13 13:30–14:55
Agent for Science 下午前半
重点：陈思衡 SciMaster、孙天祥 FARS。判断科研 agent 是否有真实商业化和融资样本。
6/13 15:05–17:00
转场：强化学习论坛
重点：李子牛“大模型强化学习的算力经济学”、徐树声 AReaL。若 Agent for Science 创意大赛项目质量高，可延迟转场。
side watch
具身智能 / 世界模型 / 神经科学
不作为主线，但关注“真实部署中持续学习”“机器人自我进化”“世界模型作为 agent memory / environment state”的类比价值。

候选目标人地图

这是素材池，不是待执行社交名单；只有确认 cover 后才筛成 P0。
诸葛鸣晨 / Recursive
Coding Agents、RSI、Neural Computer、Internalized Runtime。
Ask
外部 runtime 与 internalized runtime 的边界是什么？Agent-as-a-Judge 怎样避免自证循环？
谷雨 / NeoCognition
The Illusion of Self-Improving Agents。
Ask
最常见的 self-improving agent 假象是什么？什么证据才算真？
王琰 / 腾讯混元 Frontier
无限长记忆模型架构；Context Engineering → Self-Engineering。
Ask
长期记忆是模型架构问题，还是系统工程问题？
杨梦月 / Bristol
因果、世界模型、强化学习。
Ask
开放世界里的因果理解如何评估？agent 能否从 action trace 学 causal model？
黄超 / 香港大学
LightRAG、AutoAgent、AI-Researcher、开源 agent 生态。
Ask
开源 agent 从 star 到真实留存的断点在哪里？
骆昱宇 / 港科大广州
OpenManus、Agentic Data System。
Ask
Agentic Data System 和个人/团队工作记忆系统的边界在哪里？
陈思衡 / 上海交大
SciMaster，科研智能体。
Ask
科研 agent 的评估是论文产出、实验复现、还是 workflow 节省？
孙天祥 / Analemma
FARS，多智能体自动化科研系统；有融资信号。
Ask
科研 multi-agent 的客户是谁？付费理由是什么？
刘卫文 / 上海交大
ToolACE、工具调用模型。
Ask
tool-use 真正瓶颈是模型、schema、权限、安全，还是任务分解？
徐树声 / 蚂蚁 AReaL
Agentic RL Framework。
Ask
真实用户任务 trace 是否能成为 agentic RL 数据？

和 WeHub 未来相关什么？

把会议主题翻译成 WeHub 的产品/融资/合作问题。
产品方向
OpenClaw 是否应更明确表达为 agent collaboration runtime：记忆、工具、权限、任务、反馈、artifact、seed evolution 的闭环。
首个高价值 case
Agent for Science 可能比泛办公更适合早期证明 WeHub：任务长、产物明确、专家愿意付费、评估更清楚。
资本叙事
如果大会证明 agent memory / self-engineering / OPC 是主流趋势，WeHub 叙事可从“工具集合”升级为“AI-native collaboration infra”。
合作入口
科研智能体、开源 agent 项目、tool-use/RL 框架、智源生态都有潜在合作点；优先找能看 demo、能给反驳、能共创 case 的人。
反证风险
如果现场共识是 self-evolution 仍高度虚假，WeHub 需避免过度包装“自进化”，改强调 human-in-loop 的可审计闭环。
组织形态
OPC / AI Native 教育 / 智能体听会伙伴，都在验证未来个人和小团队如何通过 agent 放大能力，这是 WeHub 的叙事母题。

候选问题卡

问题卡先作为 seed 保存；确认 cover 后再选 3–5 个真正使用。
  • 你认为现在 self-improving agent 最大的幻觉是什么？如果要证明它是真的，最小证据是什么？
  • 长期任务中的 agent memory 应该存在于模型参数、context、external memory、tool trace，还是环境状态？
  • 一个能把协作过程沉淀成 seed / skill / workflow 的系统，你会把它归类为 agent runtime、org infra、AI IDE，还是 knowledge system？
  • 科研智能体当前最可靠的 delivery 是什么：综述、假设、实验、数据分析、论文写作，还是项目管理？
  • 真实个人工作环境里的 action trace，对 agentic RL / evaluation 有价值吗？最大隐私和权限障碍是什么？
  • 如果未来出现 One-Person Company，最缺的 infra 是模型、工具、市场、记忆、信用，还是协作网络？

来源与待补

公开页只放 public-safe 内容；内部项目库在 ghy-capital workspace。

待补清单

  • 完整 24 场平行论坛列表
  • 主论坛 CEO / 创始人 / 投资人名单
  • 闭门会、晚宴、社群、会后 side event
  • 如果进入 cover-onsite：再筛 P0 人物的论文/项目/开源链接
  • 如果进入 cover-onsite：再准备 30 秒介绍与 3 分钟 demo
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