6 月 27 日 -6 月 28 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会北京站即将拉开帷幕。本次大会将汇聚 AI 前沿技术与落地实践，邀请来自腾讯、阿里、百度、字节跳动等头部大厂以及智谱、硅基流动、智象未来、声智科技等 AI 企业的 50+ 资深专家，深度探讨 AI Agent、多模态应用、推理性能优化以及 AI 在软件研发、数据分析、业务运营等场景的具体落地实践。
京东集团算法总监韩艾已确认出席并发表题为《JDAgents-R1：基于强化学习的异构多智能体联合进化算法》的主题分享。多智能体强化学习（MARL）已成为处理日益复杂任务的重要范式。然而，异构智能体之间的联合进化仍面临合作效率低与训练不稳定等挑战。为此，京东提出了一种面向 MARL 的联合进化算法框架 JDAgents-R1，该方法首次将组相对策略优化（GRPO）应用于异构多智能体的联合训练中。通过迭代优化智能体的大语言模型（LLMs）与自适应记忆机制，JDAgents-R1 实现了决策能力与记忆能力的动态均衡，并能有效减少重复推理、加快训练收敛。在通用场景以及商家定制化场景中的实验表明，JDAgents-R1 在基于更小规模开源模型的情况下，依然能够达到与大规模语言模型相媲美的性能表现。
韩艾是中国科学院与美国康奈尔大学联合培养博士，北京大学双学士。现任京东集团算法总监，京东零售数据与算法通道委员，CCF 大赛专家委员会专家、京东赛题全球发布人，QCon 大会优秀出品人和明星讲师。兼任中国科学院大学硕士企业导师、北京工业大学硕士企业导师、西安电子科技大学客座教授。在国际顶级期刊发表学术论文数十篇。专注 AI 技术创新，主持设计了 Multi-Agent Planning 算法架构并落地京东商家智能助手，擅长多 Agent 动态规划与协同训练、LLM 微调与强化学习。她在本次会议的详细演讲内容如下：
多智能体训练技术
多智能体应用案例
LLM 决策与 Memory 进化
多智能体强化学习
JDAgents-R1: 联合进化算法方案
多智能体协作
GRPO 联合训练算法技术
Memory 更新技术
电商领域落地实战
通用与垂直领域任务
商家多智能体联合进化
未来展望
多个大模型联合训练的信息通信难题：多卡多机，如何实现模型斩断与更新？
智能体 memory 进化：memory 会干扰决策质量，如何评估 memory 的增减？
多智能体联合进化的算法设计，符合复杂多智能体场景的 online learning 需要
决策与记忆机制联合更新
多智能体如何协作
多个模型训练的更新策略
除此之外，本次大会还策划了 AI Agent 构建与多场景实践、多模态实践与应用、大模型助力研发的实战经验、AI 在业务运营中的深度落地、大模型时代的数据处理与分析、AI 变革下的工程师等 10 多个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+ 资深专家在 AICon 北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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