面对多语言内容规模增长、交付周期压缩和质量要求提升，传统 TMS 与单点 AI 翻译已难以满足企业级本地化生产需求。本内容将围绕下一代 TMS 的架构定位、核心能力与落地实践展开，探讨 AI Agent 如何深度嵌入翻译流程，完成任务理解、自动规划、多智能体协作、术语与记忆复用、风格控制、格式保护、自动质检和结果回传。结合 YiCAT Agent 的实践，分析 AI 如何从单一翻译工具升级为可控、可追踪、可恢复、可交付的智能生产节点，为企业构建人、语言资产、AI 与流程协同的智能化多语言生产体系提供参考。
本次分享聚焦基于 CLI 的文档开发实践，依托 OpenCode CLI 命令行能力，自主设计定制化 Skill 能力体系。通过联动标准化文档模板与统一风格规范，搭建完整的规范化文档生成链路，实现技术文档的智能重构转写与结构化标准产出。探索轻量化、可复用的技术文档高效生产落地路径，为企业文档开发标准化流程建设提质赋能。
25年华为昇腾、鲲鹏全面开源，支持用户自主的深度挖潜和自定义开发，共建生态的背景，我们构建了面向开源类的信息体系和智能化写作能力，通过文档系统设计、写作机制，开放协作的定义和建设，同时引入AI实现文档的智能化生成、质检和门禁等能力，显著提升开源类信息的开发质量和效率，满足广大开发者共建生态需求。其中，基于AI实现文档的智能化生成、质检和门禁的实践经验，各类开源社区的文档建设过程中可参考适配。
错误信息是软件与用户沟通的关键触点，其表达质量直接影响问题解决效率和用户满意度。然而，传统的错误信息管理存在系统性问题：开发者使用技术术语编写，用户难以理解；内容分散在代码各处，缺乏统一管理；多语言翻译质量不稳定，术语不一致；用户查找和获取信息路径复杂低效。这些痛点本质上反映了技术内容管理体系的缺失。
本演讲提出一套系统化方法论，覆盖错误信息完整生命周期：
• 内容设计：建立用户中心的信息架构和写作标准，将技术语言转译为可理解、可操作的用户语言
• 智能生产：利用AI自动识别代码中的错误源，结合上下文智能生成符合技术写作规范的友好表述
• 专业本地化：构建领域术语库和翻译记忆库，确保多语言内容的准确性和一致性
• 高效交付：通过智能知识库实现自然语言查询和个性化诊断建议
该方法论已通过实践验证，可为技术传播团队提供可落地的智能化转型参考。
技术写作者常常耗费大量时间在重复性任务上，例如从缺陷跟踪系统中提取信息、跨平台重新编排内容格式，以及让文档与多个系统保持同步。模型上下文协议（MCP）是一个用于将AI助手连接到企业工具的开源标准，它为此提供了一个实用的解决方案。
本次分享将通过一个真实案例——自动化生成发布说明——来介绍MCP。我们将探讨MCP是什么、它是如何工作的，以及为什么技术文档人员应该关注它。通过一个实际的演示，我们将剖析实施基于MCP的自动化所涉及的关键决策：在现有服务器与构建自定义服务器之间如何选择、如何平衡自动化与人工审核，以及如何衡量实际节省的时间与投入的精力。
与会者将了解到如何针对自己的重复性任务评估MCP的应用价值，在哪里可以找到现成的MCP服务器，以及如何迈出利用AI实现文档自动化的第一步。
在LLM等AI技术飞速发展的当下，技术产品迭代迅速，然而配套产品文档的编写、维护与使用模式却进展相对缓慢。传统方法虽能有限提升效率，但在面对复杂产品时，文档从业者仍需深入理解产品技术细节与庞大的文档架构，才能准确查找和修改内容，导致文档维护效率面临显著瓶颈。
为解决这一问题，我们借助LLM强大的文本生成能力、嵌入模型的语义检索技术，以及具备主动思考与执行能力的智能体（Agent），研发了一套面向技术文档的AI多智能体解决方案。该方案针对文档同步、审核校对、运营维护等环节中的痛点，推动其向自动化与智能化转型，从而使文档从被动固化的资产，转变为能够自动审校、持续演进的“主动”资源。
在AI重塑技术写作方式的今天，大语言模型（LLM）的“事实性幻觉”问题——如内容虚构、张冠李戴、过度润色——已成为阻碍其在高准确性场景下规模化应用的核心瓶颈。
本议题提出技术文档工程师正向“模型上下文工程师”演进的新角色范式：不再仅撰写文本，而是系统性地构建、优化和管理模型生成所依赖的可信上下文。
本议题不仅系统剖析技术文档生成中幻觉的深层成因，更聚焦于这一新角色的能力模型与方法论。提出“知识-生成-验证”三层抗幻觉架构，阐述系统性地构建、优化和管理模型的输入上下文，辅以验证反馈机制，实现抗幻觉闭环的方法论。
1. 构建AI驱动的知识飞轮体系：打通”用户声音洞察; 知识生产; 知识沉淀; 场景应用”的全流程，解决传统知识管理中的断链问题。
2. 标准化知识飞轮流程：制定知识需求管理、分类分级等标准化流程，确保知识资产系统化沉淀。
3. 开发AI辅助工具平台：应用AI智能检索突破知识管理时效性限制，实现知识资产的自动化流转。
4. 分场景闭环管理机制：通过跨部门协作与场景化运营，形成可复制的知识管理范式。
工程团队常常需要在文档质量与开发效率之间艰难取舍。手动编写文档往往会造成流程瓶颈，而内容过时又会造成知识断层，增加技术支持成本。本次分享将探讨一种切实可行的方法：将 AI 智能体直接集成到现有的工程工作流中。
演讲者将分享亲身实践经验，介绍如何在软件开发生命周期内构建并部署 AI 智能体。内容涵盖从概念验证到可投入生产的完整开发过程，展示 AI 智能体如何与版本控制系统联动、响应代码变更，并在不打断既有团队流程的前提下，持续输出一致、可靠的结果。
参会者将了解智能体开发的技术基础，包括与大语言模型的 API 集成、事件驱动架构设计，以及基于 GitHub Actions 的 CI/CD 流水线自动化。同时，演讲也将深入讨论认证处理、错误恢复、输出质量控制以及边界场景管理等关键实施挑战。
本次分享重点强调实用型集成模式，帮助文档类 AI 智能体成为工程工作流的有力补充，而非额外负担。演讲者还将探讨如何识别合适的自动化场景、设定合理预期，并衡量智能体的实际效果。
参会者将获得可直接落地的实践经验，用于在自身工程组织中评估、构建并部署 AI 智能体。
随着生成式 AI 从被动的聊天机器人演进为主动的智能体，技术文档工程师的角色正从内容生产者转向信息架构师。本演讲将介绍一种前沿、以隐私为先的工作流——基于模型上下文协议（MCP）的自动化文档审查系统（Automated Documentation Reviewer）。
我们将演示一个“文档即代码（Docs-as-Code）”的流水线：自主智能体将持续监控文档库，充当持续运行的初级编辑。与依赖云端、存在知识产权泄露风险的工具不同，该工作流将“数据主权”放在首位，采用 DeepSeek R1 等本地模型及其他前沿模型在本地运行，确保敏感技术数据始终留在企业防火墙之内。
该架构支持边缘部署，并可通过标准 API 接口，选择性集成部署在企业服务器上的大型模型。
本次分享将为企业提供一套实现高速、合规、安全的文档工程实践指南，在摆脱第三方 API 依赖的同时，持续提升技术写作与文档质量标准。
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