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(dá)模糊、Prompt?調(diào)試低效”等痛點，具助火山引擎智能算法負(fù)責(zé)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(fā)者間的提升“智能翻譯官”，無需專業(yè)知識即可通過需求理解、火山問題生成、輸出優(yōu)化三環(huán)節(jié)，實現(xiàn)?Prompt?調(diào)試效率提升300%。

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“PromptPilot?并不要求用戶擁有大模型專業(yè)知識，只要對行業(yè)領(lǐng)域、應(yīng)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(fù)責(zé)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(tài)廣場?MCP Servers。

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該平臺已經(jīng)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(wù)能力，開發(fā)者可通過?MCP?控制火山引擎的云服務(wù)組件，便捷地完成計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等環(huán)境部署，更快地把一個創(chuàng)意變成一個成熟的產(chǎn)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(xié)同推出的?AI?原生?IDE?產(chǎn)品?TRAE，致力于通過?AI?的能力幫助全球開發(fā)者提升研發(fā)效能，加速軟件創(chuàng)新。它將產(chǎn)品、工程、模型有機結(jié)合，提供代碼補全（包括預(yù)測下一個補全位置和連續(xù)補全）和局部代碼生成的核心功能；支持自然語言開發(fā)，可完成代碼重構(gòu)、批量修改、知識問答等復(fù)雜任務(wù)；并能讓開發(fā)者在“AI?主導(dǎo)”和“AI?輔助”之間自由切換，找到最適合的協(xié)作方式。

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會上，TRAE?負(fù)責(zé)人石揚表示，自今年1月上線至今，TRAE?月活用戶已經(jīng)超過了100萬。下一個版本還將整合不同的Agent?和工具，協(xié)調(diào)任務(wù)流程，實現(xiàn)自動串聯(lián)操作，逐步從?AI?輔助編程向支持?AI?開發(fā)全流程進(jìn)階。

TRAE?負(fù)責(zé)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(guī)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(fā)、全代碼開發(fā)，Agent?調(diào)優(yōu)和?Agent?協(xié)作的全生命周期平臺。扣子羅盤技術(shù)負(fù)責(zé)人王新盟介紹了扣子升級后的整體產(chǎn)品矩陣：

?扣子低代码开发平台：提供智能體?IDE、數(shù)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(jīng)驗的開發(fā)者快速搭建?Agent?和應(yīng)用；

?開源?Eino?框架：提供?Go?語言版本的?Agent?搭建框架，將?Agent?開發(fā)的核心模塊提煉為標(biāo)準(zhǔn)化組件，幫助全碼開發(fā)者快速編寫構(gòu)建?Agent；

?扣子罗盘：服務(wù)于任何搭建形式的?Agent?調(diào)優(yōu)，側(cè)重在?Agent?評測、觀測、效果調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)飛輪等能力建設(shè)，幫助開發(fā)者持續(xù)迭代運行?Agent；

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

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扣子羅盤技術(shù)負(fù)責(zé)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(huán)節(jié)聚焦開源技術(shù)對?AI Agent?的突破作用，重點討論兩大開源框架，構(gòu)建從技術(shù)開發(fā)到場景落地的完整鏈路。

?強化學(xué)習(xí)框架?veRL：作為提升?Agent?能力的關(guān)鍵技術(shù)，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(fā)者快速搭建?RL?模型開發(fā)管線。火山方舟基于?veRL?做了產(chǎn)品化的封裝，提供更低門檻的?Serverless?強化學(xué)習(xí)體驗。

?Deep Research?框架?DeerFlow：DeerFlow?利用大模型進(jìn)行課題研究的自主規(guī)劃，自動調(diào)用網(wǎng)頁搜索、RAG、Python?執(zhí)行器等工具，最終生成圖文報告與播客內(nèi)容。DeerFlow?還支持通過?MCP?協(xié)議擴展工具生態(tài)，目前已在火山引擎?“函數(shù)服務(wù)”?中上線，可實現(xiàn)一鍵部署。

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圆桌讨论

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

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