《火山引擎升级AgenWhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91football%20jersey%20framest开发工具，助力开发者提升AI生产力》詳細劇情介紹

《 火山引擎升级AgenWhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91football%20jersey%20framest开发工具，助力开发者提升AI生产力》劇情介紹由

6月12日，火山2025火山引擎?FORCE?原动力大会开发者论坛成功举办。引擎大会聚焦?Agent?开发新范式，升级生产WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91football%20jersey%20frames升级发布了PromptPilot、发工MCP Servers、具助TRAE、力开力扣子开发平台等产品，提升以及多款开源项目，火山构建起覆盖大模型开发全链路的引擎工具矩阵，为开发者提供从?Prompt?优化到?Agent?落地的升级生产一站式解决方案。

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PromptPilot：大模型应用的发工WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91football%20jersey%20frames智能“嘴替”

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針對大模型落地中“需求表達模糊、Prompt?調試低效”等痛點，具助火山引擎智能算法負責人吳迪在會上分享了面向大模型的力開力智能解決方案平臺——?PromptPilot?平臺。該平臺如同大模型與開發者間的提升“智能翻譯官”，無需專業知識即可通過需求理解、火山問題生成、輸出優化三環節，實現?Prompt?調試效率提升300%。

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“PromptPilot?并不要求用戶擁有大模型專業知識，只要對行業領域、應用場景有一定知識儲備和判斷力，就能提升大模型的效果。”吳迪表示。

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火山引擎智能算法負責人?吳迪



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MCP Servers：AI应用开发的“超级连接器”

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為解決?Agent?從概念到落地的鏈路斷層問題，火山引擎推出大模型生態廣場?MCP Servers。

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該平臺已經與?AI?原生?IDE TRAE、方舟體驗中心、扣子等平臺打通，深度集成云服務能力，開發者可通過?MCP?控制火山引擎的云服務組件，便捷地完成計算、網絡、存儲等環境部署，更快地把一個創意變成一個成熟的產品。

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TRAE：百万开发者选择的AI原生IDE

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火山引擎協同推出的?AI?原生?IDE?產品?TRAE，致力于通過?AI?的能力幫助全球開發者提升研發效能，加速軟件創新。它將產品、工程、模型有機結合，提供代碼補全（包括預測下一個補全位置和連續補全）和局部代碼生成的核心功能；支持自然語言開發，可完成代碼重構、批量修改、知識問答等復雜任務；并能讓開發者在“AI?主導”和“AI?輔助”之間自由切換，找到最適合的協作方式。

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會上，TRAE?負責人石揚表示，自今年1月上線至今，TRAE?月活用戶已經超過了100萬。下一個版本還將整合不同的Agent?和工具，協調任務流程，實現自動串聯操作，逐步從?AI?輔助編程向支持?AI?開發全流程進階。



TRAE?負責人?石揚



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扣子开发平台：Agent的全生命周期管家

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面對?Agent?規模化落地難題，扣子开发平台全面升级，成為覆蓋?Agent?低代碼開發、全代碼開發，Agent?調優和?Agent?協作的全生命周期平臺。扣子羅盤技術負責人王新盟介紹了扣子升級后的整體產品矩陣：

?扣子低代码开发平台：提供智能體?IDE、數千個插件、并對接火山方舟知識庫以及豆包、DeepSeek?等主流模型，以一系列低代碼搭建能力，助力零代碼經驗的開發者快速搭建?Agent?和應用；

?開源?Eino?框架：提供?Go?語言版本的?Agent?搭建框架，將?Agent?開發的核心模塊提煉為標準化組件，幫助全碼開發者快速編寫構建?Agent；

?扣子罗盘：服務于任何搭建形式的?Agent?調優，側重在?Agent?評測、觀測、效果調優、數據飛輪等能力建設，幫助開發者持續迭代運行?Agent；

?扣子空间：提供通用?Agent?和專家?Agent，讓?Agent?互相協作成為生產力工具，幫助用戶解決實際問題。

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扣子羅盤技術負責人?王新盟



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开源矩阵：激活AI Agent技术生态

會上，圆桌讨论環節聚焦開源技術對?AI Agent?的突破作用，重點討論兩大開源框架，構建從技術開發到場景落地的完整鏈路。

?強化學習框架?veRL：作為提升?Agent?能力的關鍵技術，veRL?框架通過?3D-Hybrid?引擎、靈活模型放置策略及主流算法集成，幫助開發者快速搭建?RL?模型開發管線。火山方舟基于?veRL?做了產品化的封裝，提供更低門檻的?Serverless?強化學習體驗。

?Deep Research?框架?DeerFlow：DeerFlow?利用大模型進行課題研究的自主規劃，自動調用網頁搜索、RAG、Python?執行器等工具，最終生成圖文報告與播客內容。DeerFlow?還支持通過?MCP?協議擴展工具生態，目前已在火山引擎?“函數服務”?中上線，可實現一鍵部署。

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圆桌讨论



火山引擎表示，將持續拓展更開放的?AI?開發生態，通過低門檻工具矩陣與開源技術體系，加速釋放?Agent?智能價值。

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