火山引擎晋nt 开发开发者提高级 Age工具，助力产力 AI 生-戚而科讯网

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行。引擎大会聚集 Agent 开发新范式，晋级具助晋级发布了 PromptPilot 、发工MCP Servers 、力开力TRAE 、提高纽扣开发渠道等产品，生产以及多款开源项目，火山构建起掩盖大模型开发全链路的引擎东西矩阵，为开发者供给从 Prompt 优化到 Agent 落地的晋级具助一站式处理方案。

PromptPilot：大模型使用的发工智能“嘴替” 。

针对大模型落地中“需求表达含糊、力开力Prompt 调试低效”等痛点，提高火山引擎智能算法负责人吴迪在会上共享了面向大模型的生产智能处理方案渠道 —— PromptPilot 渠道。该渠道好像大模型与开发者间的火山“智能翻译官”，无需专业常识即可经过需求了解、问题生成、输出优化三环节，完结 Prompt 调试功率提高 300%。

“PromptPilot 并不要求用户具有大模型专业常识，只要对职业范畴、使用场景有必定常识储藏和判断力，就能提高大模型的效果。”吴迪表明。

▲ 火山引擎智能算法负责人吴迪。

‎ 。

MCP Servers：AI 使用开发的“超级连接器”。

为处理 Agent 从概念到落地的链路断层问题，火山引擎推出大模型生态广场 MCP Servers 。

该渠道现已与 AI 原生 IDE TRAE 、方舟体会中心、纽扣等渠道打通，深度集成云服务才能，开发者可经过 MCP 操控火山引擎的云服务组件，快捷地完结核算、网络、存储等环境布置，更快地把一个构思变成一个老练的产品。

TRAE ：百万开发者挑选的 AI 原生 IDE。

火山引擎协同推出的 AI 原生 IDE 产品 TRAE ，致力于经过 AI 的才能协助全球开发者提高研制效能，加快软件立异。它将产品、工程、模型有机结合，供给代码补全（包括猜测下一个补全方位和接连补全）和部分代码生成的中心功用；支撑自然言语开发，可完结代码重构、批量修正、常识问答等杂乱使命；并能让开发者在“AI 主导”和“AI 辅佐”之间自在切换，找到最适合的协作方法。

会上，TRAE 负责人石扬表明，自本年 1 月上线至今，TRAE 月活用户现已超过了 100 万。下一个版别还将整合不同的 Agent 和东西，和谐使命流程，完结主动串联操作，逐渐从 AI 辅佐编程向支撑 AI 开发全流程进阶。

▲ TRAE 负责人石扬。

‎。纽扣开发渠道：Agent 的全生命周期管家。

面临 Agent 规模化落地难题，纽扣开发渠道全面晋级，成为掩盖 Agent 低代码开发、全代码开发，Agent 调优和 Agent 协作的全生命周期渠道。纽扣罗盘技能负责人王新盟介绍了纽扣晋级后的全体产品矩阵：

・纽扣低代码开发渠道：供给智能体 IDE 、数千个插件、并对接火山方舟常识库以及豆包、DeepSeek 等干流模型，以一系列低代码建立才能，助力零代码经历的开发者快速建立 Agent 和使用；
・开源 Eino 结构：供给 Go 言语版别的 Agent 建立结构，将 Agent 开发的中心模块提炼为标准化组件，协助全码开发者快速编写构建 Agent；
・纽扣罗盘：服务于任何建立方式的 Agent 调优，侧重在 Agent 评测、观测、效果调优、数据飞轮等才能建造，协助开发者继续迭代运转 Agent；
・纽扣空间：供给通用 Agent 和专家 Agent ，让 Agent 相互协作成为生产力东西，协助用户处理实际问题。

▲ 纽扣罗盘技能负责人王新盟。

开源矩阵：激活 AI Agent 技能生态。

会上，圆桌评论环节聚集开源技能对 AI Agent 的打破效果，要点评论两大开源结构，构建从技能开发到场景落地的完好链路。

・强化学习结构 veRL：作为提高 Agent 才能的关键技能，veRL 结构经过 3D-Hybrid 引擎、灵敏模型放置战略及干流算法集成，协助开发者快速建立 RL 模型开发管线。火山方舟根据 veRL 做了产品化的封装，供给更低门槛的 Serverless 强化学习体会。
・Deep Research 结构 DeerFlow：DeerFlow 使用大模型进行课题研讨的自主规划，主动调用网页查找、RAG 、Python 执行器等东西，终究生成图文陈述与播客内容。DeerFlow 还支撑经过 MCP 协议扩展东西生态，现在已在火山引擎“函数服务”中上线，可完结一键布置。