当前位置：首页 > news >正文

火山PromptPilot ，支持api sdk构建AI应用开发

news 2025/9/23 10:25:17

在上周，我不惜舟车从重庆来到北京，参加火山引擎开发者大会时，我接触到了一个令人印象深刻的产品——PromptPilot。这是一个功能极其强大的提示词优化平台，它的出现让每个人都有可能打造出卓越的AI应用。

出于好奇，我深入体验了这个平台的各项功能，并将使用心得整理成了一篇详细的文章。如果你对具体的操作方法感兴趣，可以参考我之前写的这篇：PromptPilot AI 肉眼般的视觉感官，又一款工作提效工具

此篇我写了一个图片视觉理解的case，对于批量图片的视觉理解能力让我感到非常惊艳，对应toB场景非常实用。

构建AI应用时痛点

然而，在实际的开发工作中，我发现大部分开发者在构建AI应用时都会遇到一些共同的痛点：

产品上线后缺乏有效的数据反馈渠道
提示词的优化完全依赖个人经验，效果难以量化
评估标准各不相同，持续改进变得困难
数据收集成本居高不下，优化周期被拉长

尽管PromptPilot为我们提供了强大的提示词优化能力，包括调试、批量优化等丰富功能，但这些操作都必须在平台界面上手动完成，无法实现自动化流程，这在一定程度上限制了其应用场景。

toC场景可以调用PromptPilot Sdk

就在上周，我有幸再次受邀参加了PromptPilot的线下发布会。令我惊喜的是，我注意到平台界面上新增了一个API Key的配置选项，说明它能够支持API 的调用了。

支持创建、查看、管理您的 API Key。API Key 是用户通过 API/SDK 调用PromptPilot服务的重要凭证。

打开并登录 API Key管理页面，获取key。提供了 Python 、 Go 和 Java 的 SDK ，方便使用对应编程语言快速调用/集成方舟的模型服务。

在这里插入图片描述

AgentPilot SDK 价值及优势

AgentPilot SDK 为开发者提供工具、接口和资源，简化应用开发流程，帮助开发者在构建 Agent 时，以低侵入，灵活的方式集成 PromptPilot 的核心功能，为 Agent 赋能。

SDK 的核心价值：通过自动化的探查（Probing）手段，低成本地获取高质量反馈数据，进而构建高效且可持续的模型优化闭环。这一闭环能够赋能 Agent，使其更好地适配 Scaling Law。

降低数据采集成本
助力 Agent 适配 Scaling Law

具体而言，用户可以以低侵入灵活的方式将 PromptPilot 内部原子能力自由组合，通过 SDK 提供的工具、接口和资源，简化应用开发，让开发者可快速集成 PromptPilot 的核心功能，包括但不限于：

在这里插入图片描述

基于易用，模块化，易扩展，开放的设计原则，尽可能保证：

低侵入性（易用）：对于用户已有 Agent/Workflow 代码，通过修改几行代码就可以实现本文列举的功能，集成简单。
模块化：可以单独或者任意组合使用，比如上文提到的评估，回流，反馈，prompt优化等模块。
易扩展和开放性：支持多种 AI 模型/接口，多种模态数据，无缝支持通用开源框架（比如LiteLLM, LangChain, LlamaIndex等开源LLM/Agent应用开发框架），并且易于通过已有功能扩展使用场景。

PromptPilot Sdk快速上手

安装 SDK 并设置相关环境变量

# 安装最新SDK
pip install -U agent-pilot-sdk# 指定AGENTPILOT_API_KEY，AGENTPILOT_API_URL，和AGENTPILOT_WORKSPACE_ID
# NOTE: 如未配置环境变量，也可在每个接口主动传入参数api_key, api_url, 或workspace_id
export AGENTPILOT_API_KEY=yyyyyyyy-yyyy-yyyy-yyyy-yyyyyyyyyyyy
export AGENTPILOT_API_URL=https://prompt-pilot.cn-beijing.volces.com
export AGENTPILOT_WORKSPACE_ID=ws-zzzzzzzzzzzzzz-zzzzz# 可选步骤：用于方舟推理服务的API_KEY, 如果不使用方舟模型推理服务，可以不设置
# NOTE: 下面大部分SDK功能不需要方舟推理服务的API Key也可使用
export ARK_API_KEY=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

AGENTPILOT_API_KEY的获取

复制上面讲到的api key即可。
workspace_id 的获取

在 PromptPilot 页面切换到某个个人或团队空间后，顶部 URL 可以看到 “workspaceId=ws-zzzzzzzzzzzzzz-zzzzz” 开头的字样， ws-zzzzzzzzzzzzzz-zzzzz 即为当前 workspace_id。
task_id的获取

展开左侧“Prompt 调试” -> 选择某一任务类型比如 “文本理解” 任务 -> 点击上方 “+” 号新建任务。任务建好后，点击“任务名”可以看到“任务信息”弹窗，获取该任务的task_id，也可以从顶部 URL 截取。

详细接口列表

详细请参考：https://www.volcengine.com/docs/82379/1587837

如视觉理解

对于视觉理解任务，你还需要指定每一个变量的类型。

import agent_pilot as apprompt_version = ap.create_task(name="test_visual_task",task_type="MULTIMODAL",prompt=[{"role": "user","content": "根据文字 {{text_var}} 和配图 {{image_var}}，写一个小故事。"}], variable_types={"text_var": "text",       # 变量名：变量类型"image_var": "image_url", # 变量名：变量类型}, model_name="doubao-seed-1.6-250615",criteria="这是一个视觉理解任务的评分标准，5分制，1分表示完全错误，5分表示完全正确",api_key=None,api_url=None,
)print(prompt_version)

如果成功，你将看到一个PromptVersion打印出来

task_id='ta-20250912130823-sPbH4' version='v1' messages=[{'role': 'user', 'content': [{'type': 'text', 'text': '根据文字 {{text_var}} 和配图 '}, {'type': 'image_url', 'image_url': {'url': '{{image_var}}'}}, {'type': 'text', 'text': '，写一个小故事。'}]}] variable_names=['text_var', 'image_var'] model_name='doubao-seed-1.6-250615' temperature=1.0 top_p=0.7 criteria='这是一个视觉理解任务的评分标准，5分制，1分表示完全错误，5分表示完全正确' prompt='根据文字 {{text_var}} 和配图 '

AgentPilot SDK潜力无限

自动化的路径确实充满想象空间！AgentPilot SDK让我们能够在多个领域实现突破性应用。

主要应用方向：