注意：本文包含有大量精美议题宣传图。
AI 写出的代码，怎样进入真实工程？10 月 16 日，RustChinaConf 2026 用上午三场分享与下午三条并行路线，连接模型能力、代码质量、AI 基础设施和生产实践。读懂 20 个议题之间的关系，找到值得带到现场的问题。
15 号 Workshop Day 双场地，别走错
注意：Workshop Day 安排了两个场地。
| ONES 会场 | ||
| 伊敦酒店会场 |
全天免费，报名审核制。两场地相距约 40 分钟车程，下午场次报名时按场地二选一。
Solana 专场免报名，直接来就可以。
AI 写出 Rust 之后，工程还要回答什么？RustChinaConf 首日全景
让 AI 写一段 Rust，很多开发者已经试过。真正把它放进项目，问题才逐渐展开：模型知道团队正在用的库吗？生成的 unsafe 安全说明是否成立？修改通过了测试，后续版本还会不会把同一个 bug 带回来？
再把视角转向运行中的 AI 系统：推理请求怎样流转，缓存与负载怎样平衡，多个 Agent 的文件和工作区怎样隔离？这些问题，同样需要具体的工程答案。
今年 RustChinaConf 的主题是 Rust 与 AI。10 月 16 日，我们把这两个方向放在同一天讨论：用 Rust 建设 AI 系统，也用 AI 改进 Rust 的开发方式，再把两者放回真实生产环境检验。
我们把三条路线并列，是因为 AI 带来的变化会同时落在开发过程和运行系统上。代码产出加快了，验证与维护不能缺席；Agent 开始承担更多工作，推理、数据和文件系统也需要相应的设计。生产实践提供了共同的参照，让讨论落在适用条件、工程收益和实际代价上。
上午在主会场建立共同的讨论基础，下午分成三条路线深入。接下来，我们按这一天的实际安排，看看这些问题如何展开。
上午：先把模型能力与工程要求放在一起看
上午议程从 09:30–10:15 的 GOSIM Keynote 开始（感谢 GOSIM 特别赞助）；10:15–10:25 为 RustChinaConf 开场。
10:27–10:57，Jack Huey：《Symposium：拥抱多元生态系统》。
Rust 项目 Types 团队负责人 Jack Huey 讨论一个容易被忽略的问题：模型训练得再充分，也未必知道最新语言特性、内部库和团队约定。Symposium 尝试让依赖库作者提供的工具与指导，随依赖进入 Agent 的上下文，并与现有插件系统、包注册表互通。想让 AI 用好一个生态，生态自身应该怎样把知识交给它？这是一天讨论的起点。
11:05–11:35，贺程：《Rust × AI：vivo 蓝河操作系统的架构创新与实践》。
vivo 自 2019 年起基于 Rust 研发蓝河操作系统。负责其架构设计与研发的贺程，会把讨论带入全栈系统：内核兼容层、所有权驱动的生命周期管理、多媒体与相机框架、Rust UI，以及大规模编译构建。这里值得听的，是 Rust 在长期工程中怎样组织复杂性，以及这些经验如何参与 AI 时代的操作系统研发。
11:35–12:00，唐飞虎：《月之暗面｜AI 生成 Rust 项目分析》。
月之暗面开发者关系负责人、研发工程师唐飞虎，将结合公开基准与真实仓库，分析生命周期、异步运行时边界、依赖幻觉等问题，并介绍测试优先、签名优先的人机协同流程。经历前两场之后，再看“模型实际交出了什么”，就有了更具体的判断尺度：上下文够不够，接口有没有先说清楚，生成结果该怎样验收？
12:00–14:00 为午餐时间，下午 14:00 三轨同时开始。
T1 分论坛：AI 系统要跑起来，模型之外还有哪些工程
T1｜Rust for AI：推理与数据层
T1 可以沿着两条线来听：一条关注推理请求的处理与调度，另一条关注 Agent 使用的数据与文件。两条线交织起来，才能看清 AI 产品背后的工程底座。
14:00–14:30，赵梓淇：《把 Rust 带进 vLLM：推理前端的设计与演进》。
作为 vLLM Committer 与 Rust Frontend Code Owner，赵梓淇会从聊天模板、分词、流式解析和请求生命周期出发，讨论如何沿既有进程边界渐进引入 Rust。对已有系统，如何迁移、怎样对齐跨语言行为，往往比从零重写更值得追问。
14:40–15:10，罗傅聪：《当用户不再只是人：用 Rust 构建面向 Agent 的 JSON 数据库》。
GreptimeDB 开发工程师罗傅聪，把关注点转向数据消费者的变化。当查询由 Agent 发起，Schema 需要更容易被发现，语义与查询成本需要更可预测。热路径物化、稳定字段的有界展开、运行时类型系统，都将放在这个使用场景里讨论。
15:15–15:45，David Fu：《Curvine：Rust AI 云原生文件系统》。
负责 OPPO 大数据架构演进、发起 Curvine 项目的 David Fu，将介绍如何在多云对象存储之上，用 Rust 构建分布式 POSIX 文件系统与多级缓存。这场把问题推进到存储：AI 与大数据工作负载需要的访问语义和延迟，怎样由底层系统承接？
16:00–16:30，陆扬：《缓存命中与负载均衡：SGLang Router 的 Rust 实践》。
陆扬将沿一条推理请求，拆解 Axum/Tokio 数据路径、服务发现与流式转发。缓存更匹配的实例，未必是当前最空闲的实例；取消安全、背压与共享状态也会影响服务表现。这场与 vLLM 前端形成呼应，把单个请求的处理延伸到多实例调度。
16:35–17:05，韩晓阳：《BrewFS：用 Rust 构建面向 AI Agent 的分布式文件系统》。
南京大学博士研究生韩晓阳聚焦多 Agent 工作区：共享目录容易冲突，完整复制又有成本。BrewFS 用事务元数据、S3 兼容存储和块级 overlay，让多个 Agent 共享只读基线、各自保存增量。与 Curvine 放在一起听，可以比较同样是文件系统，不同负载为何需要不同设计。
T2 分论坛：代码生成提速以后，质量怎样跟上
T2｜AI for Rust：生成、验证与质量
上午 Kimi 的分享提出“怎样评价生成结果”，T2 则继续往工作流程里走：从规格与审查，到安全契约、语言反馈，再到持续测试。每一步都在回答，团队可以把什么交给 AI，又该用什么检查它。
14:00–14:30，陈明煜：《RustBot：构建能写出商用级代码的工作流》。
华为高级工程师陈明煜将介绍规格驱动的 Rust 开发流程：从权威来源逐条提取规格，以 CI/CD、no-panic/unsafe 契约与度量设置门禁，并在阶段之间安排对抗性审计。准备把 AI Coding 引入团队的人，可以重点关注这些检查如何进入日常流程。
14:40–15:10，陈怡霖：《AI Agent 在 Unsafe Rust 注释生成和审查的应用》。
从流程进入代码细节，复旦大学研究生、Rust 与 Rust-for-Linux 贡献者陈怡霖，将展示 Agent 生成 Safety 需求与调用点注释的实践，以及基于安全标签的验证方法。一段解释看起来合理以后，还要怎样检查调用点是否真的履行了安全要求？这场把审查对象说得很具体。
15:15–15:45，Wangchong Zhou（fffonion）：《RustScript 简介》。
Kong AI Gateway 技术负责人 Wangchong Zhou 将介绍一门可嵌入 Rust 应用的类 Rust 脚本语言，讨论所有权信号、确定性内存回收，以及借助 AI 构建语言时的反馈回路。它为前两场补上另一个观察角度：工具与语言本身，能给生成过程怎样的约束和反馈？
16:00–16:30，马景贺：《AI 提速与质量兜底：RustFS 多维自动化测试实践》。
RustFS 核心贡献者马景贺会讨论一个很现实的后续问题：PR 增多以后，回归问题也可能增加，修过的 bug 还会再次出现。分享将展开本地自测、人工与 AI 审核、CI/CD、冒烟测试、手工及性能测试五重门禁。生成、审查之后，质量保障还需要在每一次迭代里持续发生。
16:35–17:05，三场闪电演讲，把讨论延伸到新的边界。
16:35–16:45，Allen Wyma：《为什么编译器认证很重要》。从 Ferrocene 与工业项目，看开源 Rust 如何与功能安全领域连接。
16:45–16:55，半糖：《不需要 JavaScript 的 Vue：Rust 嵌入式 UI 新探索》。以 PocketJS 为背景，讨论将受限 Vue 界面与 TypeScript 接口提前编译为原生 Rust，让类型检查和资源约束更早介入。
16:55–17:05，杨鸿奕（Archer）：《BitRouter：工作流驱动的 Agent 模型路由》。把规划、工具调用、调试等阶段分开考察，讨论如何按任务阶段选择模型，以及策略的回放与回滚。
T3 分论坛：回到生产现场，看看选择与代价
T3｜Rust in Production
T3 为这一天提供实际系统的参照。架构迁移、协议演进、客户端交付、工具链维护和开发过程留存，都是系统长期运行时绕不过去的工作。Rust 与 AI 的价值，也需要放在这些约束里理解。
14:00–14:30，王祖熙（金九）：《阿里云安全产品基于 Pingora 打造 Rust 安全网关实践》。
这场会直面迁移决策。按议题介绍，团队的裸转发测试并未显示 Rust 优于 Nginx，推动重写的是透明代理端口绑定、跨进程连接池隔离等架构约束，以及安全与扩展需求。听懂收益，也听懂成本，才有助于判断自己的系统是否适合迁移。
14:40–15:10，陆于洋：《AI 驱动自研 QUIC 网关演进：协议构建、数据优化与生产治理》。
小红书的 ROFF 网关案例，把 AI 辅助开发放进生产系统演进：将 C 语言协议栈接入 Rust，完成 unsafe 封装与 Tokio 异步化，优化数据面，并借助 LLM 定位异步运行时内存泄漏。它也与隔壁 T2 的安全审查议题形成对照：同样的边界，到了线上系统中会怎样出现？
15:15–15:45，沈金堤：《用 Rust + Iced 构建跨平台音视频客户端》。
RustPBX 开发者沈金堤将从 Iced 界面、通信协议与音视频处理讲到自动升级、诊断、性能优化及灰度发布。从服务器转向客户端，可以看到另一类完整交付：程序除了能运行，还要面对不同平台、真实设备与持续更新。
16:00–16:30，李根（rami3l）：《揭秘 Rustup：从工具链管理到生态基础设施》。
Rustup 团队负责人李根，会拆解工具链管理的核心任务与设计原则，介绍工具链切换时如何定位、启动 cargo 和 rustc。日常使用越顺手的工具，背后越值得追问：跨平台行为、本地开发和 CI 需求，怎样在长期维护中保持协调？
16:35–17:05，王永和：《使用 Rust 构建 AI Native 版本管理引擎》。
最后，GitMono 联合创始人王永和把问题带回 AI 开发过程：一次任务留下了 commit 和 CI 结果，提示词、工具调用、失败尝试与决策该如何保留？分享将介绍 Intent、Run、Decision 等对象，以及 Rust 构建的 Git 兼容客户端、monorepo 引擎和虚拟文件系统。这与上午的上下文问题遥相呼应：工程知识怎样进入 Agent，也怎样从执行过程中保存下来。
怎样把这一天听成自己的路线
下午三轨并行，可以按正在解决的问题选场：
在做推理服务、数据系统或 Agent 基础设施：优先沿 T1 听，关注请求、数据和工作区的设计边界。 在把 AI Coding 引入团队：可以从 T2 的 RustBot、unsafe 审查、RustScript、RustFS 一路听下去，最后转到 T3 的 AI Native 版本管理引擎，串起生成、检查与过程留存。这条路线各场时间不重叠。 在评估 Rust 落地或维护生产项目：优先沿 T3 听，带着迁移成本、运行故障、跨平台交付或工具链的问题来。
也别把日程里的空隙全部填满。10:57–11:05、14:30–14:40 留有走廊交流；15:45–16:00 的茶歇与 GOSIM 同步。演讲里来不及展开的细节，适合在这些时间继续聊。15:10–15:15、16:30–16:35 为转场，17:05 各厅收尾。
从这份议程里，值得带走的还有议题之间的联系：AI 要理解生态，生态需要提供上下文；AI 加快开发，工程需要更明确的验证；Agent 扩大工作规模，推理、数据和工具链也要随之调整。三条路线合在一起，让这些问题有机会被放到同一张图里讨论。
10 月 16 日，欢迎带着一个真实问题来深圳。它可以是一次反复出现的回归、一段难以审查的 unsafe，也可以是一项迟迟无法决定的架构迁移。先找到相关的分享，再与做过类似系统的人把细节聊透。
参会信息
本文对应日期：2026 年 10 月 16 日，星期五 RustChinaConf 2026 主会：10 月 16–17 日 地点：深圳南山伊敦酒店，蛇口龟山路 8 号 下午分轨：T1、T2、T3，具体厅名以现场指引为准 本文时间均为深圳当地时间（UTC+8）；现场安排及后续调整以官方最新议程为准。
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票价：399元， 扫码购票。
看好议程，带上你的问题，我们深圳见。# RustChinaConf 2026 倒计时 5 天 ！ Rust 如何支撑 AI，AI 如何改变 Rust？ 16 号议程也许会给你答案
注意：本文包含有大量精美议题宣传图。
AI 写出的代码，怎样进入真实工程？10 月 16 日，RustChinaConf 2026 用上午三场分享与下午三条并行路线，连接模型能力、代码质量、AI 基础设施和生产实践。读懂 20 个议题之间的关系，找到值得带到现场的问题。
15 号 Workshop Day 双场地，别走错
注意：Workshop Day 安排了两个场地。
全天免费，报名审核制。两场地相距约 40 分钟车程，下午场次报名时按场地二选一。
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Solana 专场免报名，直接来就可以。
AI 写出 Rust 之后，工程还要回答什么？RustChinaConf 首日全景
让 AI 写一段 Rust，很多开发者已经试过。真正把它放进项目，问题才逐渐展开：模型知道团队正在用的库吗？生成的 unsafe 安全说明是否成立？修改通过了测试，后续版本还会不会把同一个 bug 带回来？
再把视角转向运行中的 AI 系统：推理请求怎样流转，缓存与负载怎样平衡，多个 Agent 的文件和工作区怎样隔离？这些问题，同样需要具体的工程答案。
今年 RustChinaConf 的主题是 Rust 与 AI。10 月 16 日，我们把这两个方向放在同一天讨论：用 Rust 建设 AI 系统，也用 AI 改进 Rust 的开发方式，再把两者放回真实生产环境检验。
我们把三条路线并列，是因为 AI 带来的变化会同时落在开发过程和运行系统上。代码产出加快了，验证与维护不能缺席；Agent 开始承担更多工作，推理、数据和文件系统也需要相应的设计。生产实践提供了共同的参照，让讨论落在适用条件、工程收益和实际代价上。
上午在主会场建立共同的讨论基础，下午分成三条路线深入。接下来，我们按这一天的实际安排，看看这些问题如何展开。
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上午：先把模型能力与工程要求放在一起看
上午议程从 09:30–10:15 的 GOSIM Keynote 开始（感谢 GOSIM 特别赞助）；10:15–10:25 为 RustChinaConf 开场。
10:27–10:57，Jack Huey：《Symposium：拥抱多元生态系统》。
Rust 项目 Types 团队负责人 Jack Huey 讨论一个容易被忽略的问题：模型训练得再充分，也未必知道最新语言特性、内部库和团队约定。Symposium 尝试让依赖库作者提供的工具与指导，随依赖进入 Agent 的上下文，并与现有插件系统、包注册表互通。想让 AI 用好一个生态，生态自身应该怎样把知识交给它？这是一天讨论的起点。
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11:05–11:35，贺程：《Rust × AI：vivo 蓝河操作系统的架构创新与实践》。
vivo 自 2019 年起基于 Rust 研发蓝河操作系统。负责其架构设计与研发的贺程，会把讨论带入全栈系统：内核兼容层、所有权驱动的生命周期管理、多媒体与相机框架、Rust UI，以及大规模编译构建。这里值得听的，是 Rust 在长期工程中怎样组织复杂性，以及这些经验如何参与 AI 时代的操作系统研发。
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11:35–12:00，唐飞虎：《月之暗面｜AI 生成 Rust 项目分析》。
月之暗面开发者关系负责人、研发工程师唐飞虎，将结合公开基准与真实仓库，分析生命周期、异步运行时边界、依赖幻觉等问题，并介绍测试优先、签名优先的人机协同流程。经历前两场之后，再看“模型实际交出了什么”，就有了更具体的判断尺度：上下文够不够，接口有没有先说清楚，生成结果该怎样验收？
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12:00–14:00 为午餐时间，下午 14:00 三轨同时开始。
T1 分论坛：AI 系统要跑起来，模型之外还有哪些工程
T1｜Rust for AI：推理与数据层
T1 可以沿着两条线来听：一条关注推理请求的处理与调度，另一条关注 Agent 使用的数据与文件。两条线交织起来，才能看清 AI 产品背后的工程底座。
14:00–14:30，赵梓淇：《把 Rust 带进 vLLM：推理前端的设计与演进》。
作为 vLLM Committer 与 Rust Frontend Code Owner，赵梓淇会从聊天模板、分词、流式解析和请求生命周期出发，讨论如何沿既有进程边界渐进引入 Rust。对已有系统，如何迁移、怎样对齐跨语言行为，往往比从零重写更值得追问。
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14:40–15:10，罗傅聪：《当用户不再只是人：用 Rust 构建面向 Agent 的 JSON 数据库》。
GreptimeDB 开发工程师罗傅聪，把关注点转向数据消费者的变化。当查询由 Agent 发起，Schema 需要更容易被发现，语义与查询成本需要更可预测。热路径物化、稳定字段的有界展开、运行时类型系统，都将放在这个使用场景里讨论。
罗傅聪.png
15:15–15:45，David Fu：《Curvine：Rust AI 云原生文件系统》。
负责 OPPO 大数据架构演进、发起 Curvine 项目的 David Fu，将介绍如何在多云对象存储之上，用 Rust 构建分布式 POSIX 文件系统与多级缓存。这场把问题推进到存储：AI 与大数据工作负载需要的访问语义和延迟，怎样由底层系统承接？
David Fu.png
16:00–16:30，陆扬：《缓存命中与负载均衡：SGLang Router 的 Rust 实践》。
陆扬将沿一条推理请求，拆解 Axum/Tokio 数据路径、服务发现与流式转发。缓存更匹配的实例，未必是当前最空闲的实例；取消安全、背压与共享状态也会影响服务表现。这场与 vLLM 前端形成呼应，把单个请求的处理延伸到多实例调度。
陆扬.png
16:35–17:05，韩晓阳：《BrewFS：用 Rust 构建面向 AI Agent 的分布式文件系统》。
南京大学博士研究生韩晓阳聚焦多 Agent 工作区：共享目录容易冲突，完整复制又有成本。BrewFS 用事务元数据、S3 兼容存储和块级 overlay，让多个 Agent 共享只读基线、各自保存增量。与 Curvine 放在一起听，可以比较同样是文件系统，不同负载为何需要不同设计。
韩晓阳.png
T2 分论坛：代码生成提速以后，质量怎样跟上
T2｜AI for Rust：生成、验证与质量
上午 Kimi 的分享提出“怎样评价生成结果”，T2 则继续往工作流程里走：从规格与审查，到安全契约、语言反馈，再到持续测试。每一步都在回答，团队可以把什么交给 AI，又该用什么检查它。
14:00–14:30，陈明煜：《RustBot：构建能写出商用级代码的工作流》。
华为高级工程师陈明煜将介绍规格驱动的 Rust 开发流程：从权威来源逐条提取规格，以 CI/CD、no-panic/unsafe 契约与度量设置门禁，并在阶段之间安排对抗性审计。准备把 AI Coding 引入团队的人，可以重点关注这些检查如何进入日常流程。
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14:40–15:10，陈怡霖：《AI Agent 在 Unsafe Rust 注释生成和审查的应用》。
从流程进入代码细节，复旦大学研究生、Rust 与 Rust-for-Linux 贡献者陈怡霖，将展示 Agent 生成 Safety 需求与调用点注释的实践，以及基于安全标签的验证方法。一段解释看起来合理以后，还要怎样检查调用点是否真的履行了安全要求？这场把审查对象说得很具体。
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15:15–15:45，Wangchong Zhou（fffonion）：《RustScript 简介》。
Kong AI Gateway 技术负责人 Wangchong Zhou 将介绍一门可嵌入 Rust 应用的类 Rust 脚本语言，讨论所有权信号、确定性内存回收，以及借助 AI 构建语言时的反馈回路。它为前两场补上另一个观察角度：工具与语言本身，能给生成过程怎样的约束和反馈？
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16:00–16:30，马景贺：《AI 提速与质量兜底：RustFS 多维自动化测试实践》。
RustFS 核心贡献者马景贺会讨论一个很现实的后续问题：PR 增多以后，回归问题也可能增加，修过的 bug 还会再次出现。分享将展开本地自测、人工与 AI 审核、CI/CD、冒烟测试、手工及性能测试五重门禁。生成、审查之后，质量保障还需要在每一次迭代里持续发生。
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16:35–17:05，三场闪电演讲，把讨论延伸到新的边界。
16:35–16:45，Allen Wyma：《为什么编译器认证很重要》。从 Ferrocene 与工业项目，看开源 Rust 如何与功能安全领域连接。
Allen Wyma.png
16:45–16:55，半糖：《不需要 JavaScript 的 Vue：Rust 嵌入式 UI 新探索》。以 PocketJS 为背景，讨论将受限 Vue 界面与 TypeScript 接口提前编译为原生 Rust，让类型检查和资源约束更早介入。
半糖.png
16:55–17:05，杨鸿奕（Archer）：《BitRouter：工作流驱动的 Agent 模型路由》。把规划、工具调用、调试等阶段分开考察，讨论如何按任务阶段选择模型，以及策略的回放与回滚。 杨鸿奕（Archer）.png
T3 分论坛：回到生产现场，看看选择与代价
T3｜Rust in Production
T3 为这一天提供实际系统的参照。架构迁移、协议演进、客户端交付、工具链维护和开发过程留存，都是系统长期运行时绕不过去的工作。Rust 与 AI 的价值，也需要放在这些约束里理解。
14:00–14:30，王祖熙（金九）：《阿里云安全产品基于 Pingora 打造 Rust 安全网关实践》。
这场会直面迁移决策。按议题介绍，团队的裸转发测试并未显示 Rust 优于 Nginx，推动重写的是透明代理端口绑定、跨进程连接池隔离等架构约束，以及安全与扩展需求。听懂收益，也听懂成本，才有助于判断自己的系统是否适合迁移。
王祖熙（金九）.png
14:40–15:10，陆于洋：《AI 驱动自研 QUIC 网关演进：协议构建、数据优化与生产治理》。
小红书的 ROFF 网关案例，把 AI 辅助开发放进生产系统演进：将 C 语言协议栈接入 Rust，完成 unsafe 封装与 Tokio 异步化，优化数据面，并借助 LLM 定位异步运行时内存泄漏。它也与隔壁 T2 的安全审查议题形成对照：同样的边界，到了线上系统中会怎样出现？
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15:15–15:45，沈金堤：《用 Rust + Iced 构建跨平台音视频客户端》。
RustPBX 开发者沈金堤将从 Iced 界面、通信协议与音视频处理讲到自动升级、诊断、性能优化及灰度发布。从服务器转向客户端，可以看到另一类完整交付：程序除了能运行，还要面对不同平台、真实设备与持续更新。
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16:00–16:30，李根（rami3l）：《揭秘 Rustup：从工具链管理到生态基础设施》。
Rustup 团队负责人李根，会拆解工具链管理的核心任务与设计原则，介绍工具链切换时如何定位、启动 cargo 和 rustc。日常使用越顺手的工具，背后越值得追问：跨平台行为、本地开发和 CI 需求，怎样在长期维护中保持协调？
李根（rami3l）.png
16:35–17:05，王永和：《使用 Rust 构建 AI Native 版本管理引擎》。
最后，GitMono 联合创始人王永和把问题带回 AI 开发过程：一次任务留下了 commit 和 CI 结果，提示词、工具调用、失败尝试与决策该如何保留？分享将介绍 Intent、Run、Decision 等对象，以及 Rust 构建的 Git 兼容客户端、monorepo 引擎和虚拟文件系统。这与上午的上下文问题遥相呼应：工程知识怎样进入 Agent，也怎样从执行过程中保存下来。
王永和.png
怎样把这一天听成自己的路线
下午三轨并行，可以按正在解决的问题选场：
在做推理服务、数据系统或 Agent 基础设施：优先沿 T1 听，关注请求、数据和工作区的设计边界。 在把 AI Coding 引入团队：可以从 T2 的 RustBot、unsafe 审查、RustScript、RustFS 一路听下去，最后转到 T3 的 AI Native 版本管理引擎，串起生成、检查与过程留存。这条路线各场时间不重叠。 在评估 Rust 落地或维护生产项目：优先沿 T3 听，带着迁移成本、运行故障、跨平台交付或工具链的问题来。
也别把日程里的空隙全部填满。10:57–11:05、14:30–14:40 留有走廊交流；15:45–16:00 的茶歇与 GOSIM 同步。演讲里来不及展开的细节，适合在这些时间继续聊。15:10–15:15、16:30–16:35 为转场，17:05 各厅收尾。
从这份议程里，值得带走的还有议题之间的联系：AI 要理解生态，生态需要提供上下文；AI 加快开发，工程需要更明确的验证；Agent 扩大工作规模，推理、数据和工具链也要随之调整。三条路线合在一起，让这些问题有机会被放到同一张图里讨论。
10 月 16 日，欢迎带着一个真实问题来深圳。它可以是一次反复出现的回归、一段难以审查的 unsafe，也可以是一项迟迟无法决定的架构迁移。先找到相关的分享，再与做过类似系统的人把细节聊透。
参会信息
本文对应日期：2026 年 10 月 16 日，星期五 RustChinaConf 2026 主会：10 月 16–17 日 地点：深圳南山伊敦酒店，蛇口龟山路 8 号 下午分轨：T1、T2、T3，具体厅名以现场指引为准 本文时间均为深圳当地时间（UTC+8）；现场安排及后续调整以官方最新议程为准。
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