Agent 开始持续写代码、调用工具、参与协作，工程还需要哪些准备？10 月 17 日，RustChinaConf 2026 从 Rust 的下一个十年聊起，沿着 GPU 与数据引擎、测量与验证、生产与协作三条路线，把 Rust × AI 推进到长期运行的真实问题。
当 Agent 开始持续工作：RustChinaConf 10 月 17 日议程全景
AI 改完代码，测试通过，任务就结束了吗？
在真实项目里，后面可能还有一轮性能回归、一次人工审批、一条迟到的外部通知。Agent 需要暂停，也需要恢复；它可能与其他 Agent 交换消息，还会接触人的数据、权限和决策。代码越来越容易生成，这些工程问题随之变得更具体。
前一篇，我们沿着 10 月 16 日的议程，讨论 AI 生成代码怎样进入真实工程。10 月 17 日，RustChinaConf 2026 将继续追问：当 Agent 开始持续工作，计算与数据怎样支撑它，产出怎样验证，人又如何看清过程、掌握边界？
这也是阅读第二天议程的一条线索。上午从生态的未来与参与者谈起；下午，Rust for AI 走向 GPU、数据引擎与软件工厂，AI for Rust 深入测量、沙箱和验证，Rust in Production 则把讨论带到设备、构建系统和人机协作。把它们连起来看，可以看到 Rust 与 AI 的相互作用，也能找到自己项目里尚未解决的那一段。
上午：Rust 的未来，由怎样的人和工具共同建设
09:30–10:15 为 GOSIM Keynote，10:15–10:20 为 Day 2 开场与钻石赞助商演讲。接下来，从炉边对话到特别演示，视角逐步落到工程与开发者身上。
10:20–10:50，Rebecca Rumbul：《炉边对话：Rust 的下一个十年》
Rust 基金会执行董事兼 CEO Rebecca Rumbul 将从 AI、安全关键领域、开源可持续与全球社区出发，讨论 Rust 的未来。一个生态还需要怎样的维护、协作与参与，才能把今天的技术选择延续下去？
10:50–11:20，吕国立：《从低延迟系统到 AI Agent：非凸科技的 Rust 开源实践》
非凸科技的案例从微秒级交易系统中的日志问题讲起：主线程怎样减少负担，通道满了该阻塞还是丢弃？吕国立将拆解异步日志库 ftlog 的取舍，再延伸到纯 Rust 金融数据 Skills 与多 Agent Claim Network。具体的运行成本，为后续讨论提供一把工程尺度。
11:20–11:40，Hunter Bown（鲸鱼哥）：《Rust：生态构建者》
Shannon Labs CEO、CodeWhale 作者 Hunter Bown 曾是一名乐队指挥。他将分享另一条进入 Rust 的路径：借助 AI 起草代码，通过类型与编译器反馈不断学习、协作。CodeWhale 的经历让人重新思考，工具的严格要求如何帮助新参与者理解项目、做出贡献。
11:40–12:10，Rik Arends：《特别演示 · 用 Makepad 可视化大型代码库与 AI Agent 活动》
Makepad 与 Cloud9 IDE 联合创始人 Rik Arends，将演示大型代码库、代码变更与 Agent 活动的可视化，以及 Makepad 的 Agent 管理系统。机器开始承担更多工作，人也需要更好的观察方式：看见它改了哪里，才能继续讨论这些修改意味着什么。
12:10–14:00 午餐后，下午三轨同时开始。
T1：从计算底层走到软件生产
T1｜启航 1 厅｜Rust for AI：GPU、数据引擎与软件工厂
这一轨可以带着一个问题来听：当更多工作交给 Agent，哪些底层能力需要重新设计，哪些工程约束需要更清楚地表达？
14:00–14:30，Nihal Pasham：《cuda-oxide：用纯 Rust 编写 CUDA Kernel》
cuda-oxide 作者、NVIDIA 工程师 Nihal Pasham，将介绍如何让 Host 与 GPU 代码共享文件和 Cargo 构建，复用 rustc 的类型与借用检查，并编译为 PTX。Rust 的检查能力进入 GPU 开发后，能覆盖哪些问题，仍有哪些边界需要开发者负责？
14:40–15:10，Heran Lin：《深入 Sail：用 Rust 重建 Spark》
LakeSail 联合创始人兼 CTO Heran Lin，把视角从计算内核转向数据引擎。Sail 通过 Spark Connect 兼容既有 PySpark 程序，以 DataFusion 与 Arrow 执行计算；分享也会涉及 Python 集成、控制面和分布式任务。对已有数据工作负载，兼容与演进同样是重要问题。
15:15–15:45，张鹏（北海）：《个人数据主权驱动的新型 Agent 协作框架》
当助理运行在不同人的私有设备上，它们怎样互联？建元科技创始人、DHttp 布道师张鹏，将介绍基于 QUIC 的连接方式，以及个人设备的身份、授权代理与访问控制。从“计算在哪里发生”继续追问，便会走到“谁掌握数据、谁允许访问”。
16:00–16:30，张汉东：《Rust 与黑灯软件工厂》
讨论随后回到软件生产本身：如何把人的意图、验收要求与机器可检查的约束连接起来？张汉东将从所有权、类型系统、显式 unsafe 与 Cargo 工具链出发，探讨 Rust 支撑 AI Coding 持续反馈的可能性。生成能力增长以后，验证能力应当怎样跟上，是这里的核心问题。
16:35–17:15，圆桌讨论：《Rust 与软件工厂》。
谁定义验收标准，怎样才算验证过，哪些决策必须留给人？这场由张汉东主持的圆桌，把这些问题留给不同工程领域的实践经验来碰撞。听完当天的具体案例，再讨论“软件工厂”，更容易分清哪些环节已经可行，哪些仍需要条件与代价。
T2：每一次自动修改，都需要可检查的依据
T2｜启航 2 厅｜AI for Rust：测量、Harness、沙箱与形式化验证
让 Agent 修改程序之后，我们拿什么判断它做对了？这一轨从一次小小的浮点取整开始，逐渐走向执行权限、形式化方法，以及长周期任务的运行状态。
14:00–14:30，Adrien Cacciaguerra：《相信我，它更快：一个浮点取整优化的故事》
CodSpeed 联合创始人兼 CTO Adrien Cacciaguerra，将带来一个值得开发者警惕的案例：浮点取整的微基准明显提速，像素不透明度却出了错。性能改善与行为正确性需要分别检查。把测量放在这条路线的起点，是因为“看起来更好”还需要证据支撑。
14:40–15:10，Michael Yuan：《一个会重写自身 Rust 代码的 RSI Agent》
WasmEdge 维护者 Michael Yuan，将介绍以 Rust 替换 Prime Agent 内核、让模型编写程序并在限权 WasmEdge 沙箱中执行的实践。生成的代码成为 Agent 自身的一部分以后，每轮修改的正确性、执行开销和威胁模型，都需要重新审视。
15:15–15:45，Gregory Terzian：《形式化 Web》
Servo 贡献者、Formal Web 开发者 Gregory Terzian，聚焦如何将形式化方法带入 Web 平台，探索可验证的组件与系统边界。它为这一天补上一个更基础的问题：希望系统遵守的性质，怎样被清楚地表达和检查？
16:00–16:30，丁盛豪（Delton）：《Rust 的交互艺术：如何利用 Rust 技术栈重塑多媒体设计工作流》
围绕 Godot CEF 与 Heron，丁盛豪将讨论 C/C++ 接口、图形音频 API 和实时线程的复杂边界，以及如何把架构约束、无 panic 策略、测试与 CI 写进 AI 开发 Harness。这里的 Harness，可以理解为持续约束、检查并反馈 Agent 工作的工程环境。
16:35–17:05，林启宁：《AI 时代的 Rust 机器验证：构建可审计的证据链》
能编译、测试通过、形式化证明完成，各自究竟说明了什么？林启宁将结合 Rust/Lean 工程，讨论反例、证明责任、规格漂移与证据交付。验证手段需要与风险和成本匹配，也需要让后来接手的人看得懂依据。
17:10–17:40，Jolestar：《让 Agent 主动推进工作：用 Rust 构建 Holon 的事件驱动 Runtime》
最后，Holon 作者 Jolestar 把时间尺度拉长：等待 CI、人工审批或 Webhook 时，任务怎样挂起并保存状态？事件到达以后，怎样安全恢复？从一轮代码修改走向持续推进工作，运行时同样需要明确的约束。
T3：让真实设备、生产团队与协作者都能参与
T3｜启航 3 厅｜Rust in Production：嵌入式、工程与 Agent 协作
系统最终会落在具体的设备与团队里。这一轨从一颗嵌入式 NPU 出发，经过依赖建设与大型项目构建，再走向人与 Agent 共同工作的空间。
14:00–14:30，Bart Massey：《极致本地：嵌入式 NPU 上的 AI 与 Rust》
波特兰州立大学计算机科学副教授、Rust Embedded Working Group 成员 Bart Massey，将介绍利用 AI 分析驱动与 C 头文件、生成裸机 Rust 封装的探索，并分享唤醒词检测等示例。当 AI 进入低成本 MCU，资源限制会怎样影响实现路径？
14:40–15:10，陈梓立（tison）：《生产缺什么，就给 Rust 造什么》
ScopeDB 联合创始人陈梓立，将以 Asyncband、DataSketches、Fastrace 等实践，讨论直接采用依赖、向上游贡献或自行实现的选择，也会讲到 Agent 任务拆分、产出评审与依赖风险。AI 改变开发成本之后，长期维护的账仍然要算。
15:15–15:45，范颂颂：《企业级 Rust 扩展：Rust 项目规模扩大会发生什么》
Incredibuild 亚太区解决方案总监范颂颂，将讨论 crate 增多、依赖变复杂、CI 负载上升时，怎样保持构建效率。代码生成得更快，团队也需要及时得到编译与测试反馈，这正是规模化工程中的实际约束。
16:00–16:30，Kevin Boos、Gregory Terzian：《Robrix A2App：人与智能体的 Matrix 协作空间》
两位讲者将基于 Rust 原生 Matrix 客户端 Robrix，探索人和 AI Agent 如何在同一个空间中通信、处理任务并集成应用。开发者工具之外，协作界面本身也在发生变化。
16:35–17:05，Lobo Xu：《mq9：为 AI Agent 构建邮箱式异步通信基础设施》
Agent 会离线，也会等待人的审批。RobustMQ 作者 Lobo Xu，将介绍以 Mailbox 为核心、构建于 NATS 之上的 mq9，讨论消息持久化、离线恢复与消费方式。它和隔壁 Holon 的分享可以对照着听：消息如何留下来，任务又如何继续往前走？
17:10–17:40，杨学成：《Arkret：用 Rust 构建人与 AI 的可信协作基础设施》
Salvo 与 Palpo 的作者杨学成，将把焦点放在人与 AI 的权限关系上：谁可以看见数据，哪些操作需要确认，权限收回后会发生什么？Arkret 从身份、权限、隐私与操作记录出发，讨论如何让协作过程始终有据可查。
按自己的问题，选一条能连起来的路线
三轨并行，不必每个方向都追。可以先确定最想带回项目的答案。
关注 AI 基础设施与软件生产：沿 T1 听 GPU、Sail、DHttp，再参加张汉东的分享与圆桌，观察计算、数据和工程约束如何相互关联。 准备让 Agent 承担更多开发任务：优先沿 T2，从性能正确性、沙箱与验证方法，一直听到 Holon 的长周期运行。 正在建设人机协作系统：15:15 在 T1 听 DHttp，16:00 转到 T3 听 Robrix，16:35 继续听 mq9，17:10 再按关注点选择 T3 的 Arkret，或 T2 的 Holon。这条路线各场时间不重叠。
有一个选场细节值得提前记下：T1 圆桌持续到 17:15，与 17:10 开始的 Holon、Arkret 重叠 5 分钟。若想完整听后一场，需要提前取舍。
14:30–14:40 为走廊交流，15:45–16:00 为茶歇；15:10–15:15、16:30–16:35 以及 T2/T3 的 17:05–17:10 留作转场。17:40 起引导前往启航 1 厅，17:45–17:50 为闭幕演讲，随后致谢、散场。
从上午的生态讨论，到下午的运行与协作，第二天始终有一个共同的问题：我们希望交给机器的工作，怎样变得可理解、可检查、可持续？不同讲者给出的是各自领域里的实践与探索，值得带着真实需求去比较，也值得当面追问尚未解决的部分。
10 月 17 日，欢迎来深圳，把这些问题继续聊下去。
参会信息
本文对应日期：2026 年 10 月 17 日，星期六 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 启航 1 厅、T2 启航 2 厅、T3 启航 3 厅 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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