Escalonando IA: Do Protótipo à Produção Confiável

A IA cruzou de demonstrações para produções com agentes que lembram, raciocinam e agem ao longo do tempo. Essa mudança desloca o problema difícil do modelo para a camada de dados. Memória durável, contexto em tempo real, recuperação e isolamento por inquilino agora precisam funcionar em escala, em um único sistema.No encontro, Lusha Chen, Gerente Geral APAC da Dify; Tony Huang, Arquiteto de Soluções da TiDB; e Sean Hong, VP de Mercado Internacional da Eagle Cloud compartilharão o que aprenderam ao levar aplicações de IA do protótipo à escala global.Por que você deve participarTalk 1: Do Hype à Produtividade — O Caminho Real para a Adoção de IA EmpresarialCada empresa quer IA. Muito menos avançaram além do piloto. Lusha analisará o que realmente separa as demonstrações das implementações: onde os projetos de IA estagnam dentro de grandes organizações, o que precisa mudar na forma como as equipes os constroem e governam, e os padrões emergentes de empresas que deram o salto da experimentação para a produtividade cotidiana.Talk 2: E Se Seu Produto Viralizar? Dentro da Arquitetura de Dados por Trás do Manus e KimiO Manus viralizou quase imediatamente após seu lançamento em março de 2025 — mas sua camada de dados não conseguiu acompanhar. O Manus teve que introduzir uma lista de espera, que logo cresceu para mais de 250.000 usuários. O Manus então migrou para o TiDB, um banco de dados distribuído, compatível com MySQL, construído para agentes de IA. Da mesma forma, o Kimi K2.6 se baseia na mesma fundação de dados.Nesta palestra, Tony abordará os desafios, os trade-offs e as lições — e por que tanto o Manus quanto o Kimi escolheram o TiDB para executar seus agentes de IA.Talk 3: De IA Sombra a Agentes Confiáveis: Governança Prática de IA com Eagle CloudÀ medida que as organizações adotam rapidamente agentes de codificação, ferramentas autônomas e IA generativa, a maioria das equipes enfrenta um ponto cego crescente: IA Sombra. Os funcionários já estão usando ferramentas não aprovadas e contas pessoais, enquanto até mesmo os agentes aprovados frequentemente operam como caixas pretas — criando riscos de vazamento de dados, conformidade e controle. Nesta sessão, compartilhamos uma estrutura prática para descobrir o uso incontrolado de IA, impor políticas e transformar ferramentas aprovadas em Agentes Confiáveis governados com identidade independente, menor privilégio e proteção em tempo de execução. Esta palestra mostra como as organizações podem agir rapidamente sem criar dívidas futuras de segurança ou regulamentação.Agenda