火山引擎升级Agent开发工具，助力开发者提升AI生产力

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6月12日，2025火山引擎force原动力大会开发者论坛顺利召开。本次大会围绕agent开发新范式展开讨论，并发布了promptpilot、mcp servers、trae、扣子开发平台等多款升级产品及多个开源项目，构建起覆盖大模型开发全流程的工具体系，为开发者提供从prompt优化到agent落地的一站式支持。

PromptPilot：大模型应用的智能“沟通桥梁”

针对大模型应用中“需求不明确、Prompt调试效率低”等问题，火山引擎智能算法负责人吴迪在会上介绍了PromptPilot平台。该平台作为大模型与开发者之间的“智能助手”，无需技术背景，用户只需通过需求分析、问题生成、结果优化三个步骤，即可将Prompt调试效率提升300%。

“PromptPilot并不要求用户具备大模型相关知识，只要对行业和应用场景有一定理解，就能有效提升大模型的表现。”吴迪说道。

火山引擎智能算法负责人吴迪

MCP Servers：AI应用开发的“全能连接器”

为解决Agent从设计到落地过程中存在的链路断裂问题，火山引擎推出了MCP Servers——一个面向大模型生态的开放广场。

该平台已与TRAE、方舟体验中心、扣子等平台实现互通，并深度整合云服务能力，开发者可通过MCP控制火山引擎的各项云服务组件，轻松完成计算、网络、存储等环境配置，让创意快速转化为成熟产品。

TRAE：百万开发者信赖的AI原生IDE

由火山引擎联合推出的AI原生IDE TRAE，致力于借助AI技术提升全球开发者的研发效率，推动软件创新。TRAE融合了产品、工程与模型三大维度，具备代码补全（包括预测下一个补全位置和连续补全）、局部代码生成等功能；支持自然语言编程，可执行代码重构、批量修改、知识问答等复杂任务；并允许开发者在“AI主导”和“AI辅助”模式之间自由切换，找到最合适的协作方式。

会上，TRAE负责人石扬介绍称，自今年1月上线以来，TRAE的月活跃用户已突破100万。下一版本将进一步整合各类Agent与工具，实现任务流程自动化串联，逐步迈向全面支持AI全流程开发的目标。

TRAE负责人石扬

扣子开发平台：Agent的全方位管理专家

面对Agent规模化落地的挑战，扣子开发平台全面升级，成为涵盖Agent低代码开发、全代码开发、调优优化以及协同工作的全生命周期平台。扣子罗盘技术负责人王新盟介绍了平台的全新功能矩阵：

Copilot

Copilot是由微软公司开发的一款AI生产力工具，旨在通过先进的人工智能技术，帮助用户快速完成各种任务，提升工作效率。

304 查看详情

•扣子低代码开发平台：集成智能体IDE、数千个插件，并接入火山方舟知识库以及豆包、DeepSeek等主流模型，提供一系列低代码搭建能力，帮助无编码经验的开发者快速创建Agent与应用；

•开源Eino框架：提供基于Go语言的Agent构建框架，将核心模块标准化，便于全码开发者高效编写Agent程序；

•扣子罗盘：适用于各种形式的Agent调优，重点建设评测、监控、效果优化、数据迭代等功能，协助开发者持续优化Agent运行表现；

•扣子空间：引入通用型与专家型Agent，实现Agent间协作，打造高效的生产力工具，帮助用户应对实际问题。

扣子罗盘技术负责人王新盟

开源生态：推动AI Agent技术突破

会议期间，圆桌讨论环节聚焦开源技术对AI Agent发展的推动作用，深入探讨了两大开源框架，形成从技术研发到场景应用的完整链条。

•强化学习框架veRL：作为提升Agent性能的重要手段，veRL框架依托3D-Hybrid引擎、灵活的模型部署策略及主流算法集成，帮助开发者快速搭建RL模型开发流程。火山方舟已在veRL基础上进行产品化封装，提供更易用的Serverless强化学习体验。

•Deep Research框架DeerFlow：DeerFlow利用大模型进行课题研究的自主规划，自动调用网页搜索、RAG、Python执行器等工具，最终生成图文报告与播客内容。此外，DeerFlow支持通过MCP协议扩展工具生态，目前已上线于火山引擎“函数服务”，实现一键部署。

圆桌讨论

火山引擎表示，将持续推进更加开放的AI开发生态，借助低门槛的工具矩阵与开源技术体系，加速释放Agent的智能潜力。

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 2025-06-20