Trae Solo+豆包Version1.6+Seedream4.0打造"AI识菜通"

Trae Solo+豆包Version1.6+Seedream4.0打造"AI识菜通"

摘要

在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型正以前所未有的深度与广度渗透进日常生活的各个场景。从智能客服到内容创作，从代码生成到图像理解，AI 正在重塑人与信息、人与服务之间的交互方式。而在餐饮这一高频、高感知的领域，语言障碍与菜单理解困难长期困扰着跨国旅行者、留学生乃至本地食客------面对一张满是陌生文字或模糊排版的菜单，如何快速识别菜品、理解其风味、并准确下单？正是在这一现实痛点驱动下，我们开发了"AI识菜通"------一款融合多模态感知、跨语言理解与生成式视觉的智能点餐助手。

"AI识菜通"的核心目标，是让用户只需上传一张任意语言的菜单图片，即可在数秒内获得结构化、本地化（中文）的菜品列表，每道菜附带精准描述与逼真图像，并支持一键加入购物车、生成可直接向服务员展示的点餐字符串。这一看似简单的流程背后，实则涉及图像识别、多语言翻译、语义理解、图像生成、状态管理与前端交互等多个技术模块的协同。而要让这些模块高效、准确、一致地工作，关键不在于单个模型的性能上限，而在于如何构建一个强大、灵活、可维护的上下文工程（Context Engineering）体系。

在本项目中，我们创新性地以 Trae Solo 作为上下文工程的核心引擎，协同 字节跳动豆包大模型 Version 1.6 （负责多语言理解与结构化输出）与 Seedream 4.0（负责高质量菜品图像生成），共同构建了一个端到端的智能点餐系统。本文将重点剖析 Trae Solo 在"AI识菜通"中的上下文工程实践，揭示其如何通过精细化的上下文设计、动态记忆管理与多轮意图对齐，显著提升整个系统的准确性、鲁棒性与用户体验。

Trae Solo

官网：www.trae.ai/solo，目前Trae Solo模式需要在官网申请体验码，感兴趣的小伙伴赶快去申请吧。

1. 从 Prompt Engineering 到 Context Engineering

过去几年，Prompt Engineering（提示词工程）被视为驾驭大模型的核心技能。开发者通过精心设计输入文本，引导模型输出期望结果。然而，随着AI应用场景从单轮问答走向多步骤、多模态、状态依赖的复杂任务（如智能客服、自动化办公、个性化推荐），静态、孤立的 prompt 已显乏力。问题在于：真实世界的任务往往具有上下文依赖性------当前操作依赖于历史行为，模型输出需与系统状态对齐，用户意图在交互中动态演化。

正是在这一背景下，上下文工程（Context Engineering） 应运而生。它不再将AI调用视为一次性的"黑箱请求"，而是将其嵌入一个结构化、可演化、可追溯的上下文空间 中。上下文工程关注的核心问题是：如何在正确的时间，向正确的模型，提供正确的上下文信息，以驱动整个系统达成目标？

2. Trae Solo：上下文工程的操作系统

Trae Solo 并非一个大语言模型，而是一个专为复杂AI应用设计的上下文编排与推理调度平台。它旨在成为AI系统的"操作系统"，负责管理任务流、维护状态、协调多模型协作，并确保上下文在全生命周期中的一致性与有效性。

Trae Solo 的核心能力可概括为以下四点：

（1）结构化上下文建模

Trae Solo 允许开发者以声明式方式定义整个应用的上下文结构。这包括：

• 输入上下文：用户上传的图像、文本、地理位置、设备类型等原始数据；
• 系统状态上下文：当前任务阶段、已提取的实体、用户选择、错误状态等；
• 模型能力上下文：各AI模型的接口规范、输入输出格式、性能边界、调用成本等；
• 领域知识上下文：预加载的行业术语、常见实体库、业务规则等。

这些上下文被组织为一个动态更新的"上下文图谱"（Context Graph），所有模块均可读写，确保信息同步。

（2）动态上下文注入与路由

在调用任一AI模型前，Trae Solo 会根据当前任务阶段与系统状态，动态组装最合适的上下文包。例如，在菜单识别阶段，它会将图像、语言先验、菜系知识、任务指令等打包发送给豆包模型；而在生成点餐字符串时，则只传递选中的菜品列表与格式要求。这种按需注入机制，既提升了模型输出的相关性，又避免了信息过载。

（3）多轮意图对齐与状态管理

用户交互是动态的。Trae Solo 内置强大的状态机与意图识别模块，能够实时捕获用户行为（如点击、取消、修改），并更新上下文图谱。更重要的是，它支持上下文回溯、分支与合并------当用户修改选择时，系统能快速撤销相关操作，而不会导致状态混乱。这种对用户意图的持续对齐，是构建流畅体验的基础。

（4）错误处理与降级策略

AI模型并非100%可靠。Trae Solo 提供了完善的错误监控与降级机制。例如，若豆包模型返回格式错误，系统可自动切换至备用OCR+翻译流程；若Seedream图像生成失败，则回退至默认占位图。所有错误均被记录到上下文日志中，便于后续分析与优化。

3. 上下文工程的价值：从"能用"到"好用"

通过 Trae Solo 实施上下文工程，AI系统实现了三大跃升：

• 准确性提升：上下文提供领域知识与任务约束，显著减少模型幻觉；
• 鲁棒性增强：状态管理与错误处理机制保障系统在异常情况下仍可运行；
• 可维护性提高：上下文结构清晰，模块解耦，便于迭代与调试。

可以说，上下文工程是AI应用从"技术演示"走向"产品落地"的必经之路。而 Trae Solo，正是这条路上的强大引擎。

而 Trae Solo，正是为实现这一目标而设计的上下文工程框架。

豆包大模型接入指南

本项目所用的视觉理解大模型和文生图大模型均采用火山引擎Mass平台，分别是doubao-seed-1-6-vision-250815和doubao-seedream-4-0-250828

火山引擎Mass平台

官网：www.volcengine.com/

点击需要的AI API进入

进行快捷API 接入即可

doubao-seed-1-6-vision

doubao-seed-1-6-vision：适用于视频理解、Grounding、GUI Agent等高复杂度的场景，与Doubao-1.5-thinking-vision-pro相比，在教育、图像审核、巡检与安防和AI搜索问答等场景下展现出更强的通用多模态理解和推理能力，支持 256k 上下文窗口，输出长度支持最大 64k tokens。

下方是调用示例：

curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your api key" \
  -d $'{
    "model": "doubao-seed-1-6-vision-250815",
    "messages": [
        {
            "content": [
                {
                    "image_url": {
                        "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
                    },
                    "type": "image_url"
                },
                {
                    "text": "图片主要讲了什么?",
                    "type": "text"
                }
            ],
            "role": "user"
        }
    ]
}'

doubao-seedream-4.0

doubao-seedream-4.0基于领先架构的SOTA级多模态图像创作模型。其打破传统文生图模型的创作边界，原生支持文本、单图和多图输入，用户可自由融合文本与图像，在同一模型下实现基于主体一致性的多图融合创作、图像编辑、组图生成等多样玩法，让图像创作更加自由可控。

下方是接入示例：

curl -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your api key" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedream-4-0-250828",
    "prompt": "Generate 3 images of a girl and a cow plushie happily riding a roller coaster in an amusement park, depicting morning, noon, and night.",
    "image": ["https://ark-doc.tos-ap-southeast-1.bytepluses.com/doc_image/seedream4_imagesToimages_1.png", "https://ark-doc.tos-ap-southeast-1.bytepluses.com/doc_image/seedream4_imagesToimages_2.png"],
    "sequential_image_generation": "auto",
    "sequential_image_generation_options": {
        "max_images": 3
    },
    "response_format": "url",
    "size": "2K",
    "stream": true,
    "watermark": true
}'

项目开发

开发提示词

准备好如下开发提示词：

我要做一个AI识菜通应用。功能是：用户可以上传一张任何语言菜单图片，调用视觉理解模型doubao-seed-1-6-vision-250815，分析菜单中的内容并翻译为中文，之后进入第二个页面：点菜页面，点菜页面会将AI翻译后的中文菜单一一展示，并且用户可以点菜。每一道菜都包含它的名字、它的介绍和一张图片，图片调用doubao-seedream-4-0-250828模型的生成图片，然后用户点加号可以把这道菜加入他的购物车，最后点提交生成一个一串字符，上面写他想要点哪些菜，方便他跟服务员说他要点哪些。这个字符应该包合中文名和他元语言的名字。项目需要使用react 实现，使用 shadcn、redix 组件库。AI模型的API KEY放在local storage，通过网页右上角的齿轮按钮输入。

输入到Trae Solo对话框中

项目文档

Trae Solo会自动帮你创建两份文档，分别是需求文档和架构文档：

AI识菜通产品需求文档

# AI识菜通产品需求文档

## 1. 产品概述

AI识菜通是一款智能菜单识别与点餐应用，帮助用户快速理解任何语言的菜单内容并完成点餐。
用户只需上传菜单图片，AI即可自动识别并翻译菜单内容，生成精美的菜品图片，让用户轻松完成点餐流程。
该产品主要面向出国旅游、商务出差或在多语言环境用餐的用户，解决语言障碍带来的点餐困扰。

## 2. 核心功能

### 2.1 用户角色

本产品无需用户注册，所有功能对所有用户开放。

### 2.2 功能模块

我们的AI识菜通应用包含以下主要页面：

1. **首页**：菜单上传功能、应用介绍、导航菜单
2. **点餐页面**：菜品展示列表、购物车管理、订单生成
3. **设置页面**：API密钥配置、应用设置

### 2.3 页面详情

| 页面名称 | 模块名称   | 功能描述                              |
| ---- | ------ | --------------------------------- |
| 首页   | 菜单上传区域 | 支持拖拽或点击上传菜单图片，显示上传进度和预览           |
| 首页   | 应用介绍   | 展示应用功能特色和使用说明                     |
| 首页   | 导航栏    | 包含设置按钮和应用标题                       |
| 点餐页面 | 菜品列表   | 展示AI识别的菜品信息，包含中文名称、原文名称、描述和AI生成图片 |
| 点餐页面 | 购物车    | 显示已选菜品数量和总览，支持增减数量                |
| 点餐页面 | 订单生成   | 生成包含中文和原文的点餐清单字符串                 |
| 设置页面 | API配置  | 输入和保存Doubao API密钥                 |
| 设置页面 | 应用设置   | 语言偏好、主题设置等基础配置                    |

## 3. 核心流程

**主要用户操作流程：**

1. 用户进入首页，点击或拖拽上传菜单图片
2. 系统调用视觉识别AI分析菜单内容并翻译为中文
3. 跳转到点餐页面，展示识别结果和AI生成的菜品图片
4. 用户浏览菜品，点击加号将心仪菜品加入购物车
5. 确认选择后，生成包含中文和原文的点餐清单
6. 用户可将清单展示给服务员完成点餐

```mermaid
graph TD
    A[首页] --> B[上传菜单图片]
    B --> C[AI识别处理]
    C --> D[点餐页面]
    D --> E[浏览菜品]
    E --> F[添加到购物车]
    F --> G[生成点餐清单]
    A --> H[设置页面]
    H --> I[配置API密钥]
```

## 4. 用户界面设计

### 4.1 设计风格

* **主色调**：现代蓝色 (#3B82F6) 和温暖橙色 (#F59E0B)

* **辅助色**：中性灰色系 (#6B7280, #F3F4F6)

* **按钮样式**：圆角设计，悬停效果，阴影层次

* **字体**：中文使用思源黑体，英文使用 Inter 字体，主要字号 16px

* **布局风格**：卡片式设计，顶部导航，响应式网格布局

* **图标风格**：线性图标，统一的视觉语言，支持深浅主题

### 4.2 页面设计概览

| 页面名称 | 模块名称 | 界面元素                       |
| ---- | ---- | -------------------------- |
| 首页   | 上传区域 | 虚线边框的拖拽区域，上传图标，进度条，图片预览卡片  |
| 首页   | 导航栏  | 应用Logo，标题，设置齿轮图标按钮         |
| 点餐页面 | 菜品卡片 | 圆角卡片，AI生成图片，菜名标题，描述文本，加号按钮 |
| 点餐页面 | 购物车  | 浮动购物车图标，数量徽章，侧边栏展开面板       |
| 设置页面 | 配置表单 | 输入框，保存按钮，状态提示，分组设置项        |

### 4.3 响应式设计

应用采用移动优先的响应式设计，完美适配手机、平板和桌面设备。在移动端优化触摸交互体验，确保按钮大小适合手指操作。

4.4 API调用示例

doubao-seedream-4-0-250828调用示例如下

curl -X POST <https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/images/generations> \

-H "Content-Type: application/json" \

-H "Authorization: Bearer your api key" \

-d '{

"model": "doubao-seedream-4-0-250828",

"prompt": "Generate 3 images of a girl and a cow plushie happily riding a roller coaster in an amusement park, depicting morning, noon, and night.",

"image": [" <https://ark-doc.tos-ap-southeast-1.bytepluses.com/doc_image/seedream4_imagesToimages_1.png> ", " <https://ark-doc.tos-ap-southeast-1.bytepluses.com/doc_image/seedream4_imagesToimages_2.png> "],

"sequential_image_generation": "auto",

"sequential_image_generation_options": {

"max_images": 3

},

"response_format": "url",

"size": "2K",

"stream": true,

"watermark": true

}'

doubao-seed-1-6-vision-250815调用示例

curl <https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions> \

-H "Content-Type: application/json" \

-H "Authorization: Bearer your api key" \

-d $'{

"model": "doubao-seed-1-6-vision-250815",

"messages": [

{

"content": [

{

"image_url": {

"url": " <https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg> "

},

"type": "image_url"

},

{

"text": "图片主要讲了什么?",

"type": "text"

}

],

"role": "user"

}

]

}'

AI识菜通技术架构文档

# AI识菜通技术架构文档

## 1. Architecture design

```mermaid
graph TD
    A[用户浏览器] --> B[React前端应用]
    B --> C[Doubao Vision API]
    B --> D[Doubao Image Generation API]
    B --> E[LocalStorage]

    subgraph "前端层"
        B
        F[shadcn/ui组件]
        G[Radix UI组件]
        H[状态管理]
        B --> F
        B --> G
        B --> H
    end

    subgraph "外部服务"
        C
        D
    end

    subgraph "本地存储"
        E
    end
```

## 2. Technology Description

* Frontend: React@18 + TypeScript + Vite + TailwindCSS

* UI Components: shadcn/ui + Radix UI

* State Management: React Context + useState/useReducer

* HTTP Client: Fetch API

* Storage: LocalStorage

* Icons: Lucide React

* External APIs: Doubao Vision API, Doubao Image Generation API

## 3. Route definitions

| Route     | Purpose               |
| --------- | --------------------- |
| /         | 首页，菜单图片上传和AI处理        |
| /menu     | 点菜页面，显示翻译后的菜品列表和购物车功能 |
| /settings | 设置页面，配置API密钥和应用设置     |

## 4. API definitions

### 4.1 Core API

#### Doubao Vision API 调用

```
POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions
```

Request Headers:

| Header Name   | Value             | Description |
| ------------- | ----------------- | ----------- |
| Authorization | Bearer {API_KEY} | API密钥认证     |
| Content-Type  | application/json  | 请求内容类型      |

Request Body:

```json
{
  "model": "doubao-seed-1-6-vision-250815",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "请识别这张菜单图片中的所有菜品，并翻译为中文。请按照以下JSON格式返回：{"dishes": [{"originalName": "原文名称", "chineseName": "中文名称", "description": "菜品描述", "estimatedPrice": "预估价格"}]}"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "data:image/jpeg;base64,{base64_image}"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
```

#### Doubao Image Generation API 调用

```
POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/images/generations
```

Request Headers:

| Header Name   | Value             | Description |
| ------------- | ----------------- | ----------- |
| Authorization | Bearer {API_KEY} | API密钥认证     |
| Content-Type  | application/json  | 请求内容类型      |

Request Body:

```json
{
  "model": "doubao-seedream-4-0-250828",
  "prompt": "高质量的{菜品名称}美食摄影，专业餐厅级别，自然光线，精美摆盘",
  "n": 1,
  "size": "1024x1024",
  "quality": "standard"
}
```

### 4.2 数据类型定义

```typescript
// 菜品信息
interface Dish {
  id: string;
  originalName: string;
  chineseName: string;
  description: string;
  estimatedPrice?: string;
  imageUrl?: string;
  isGeneratingImage?: boolean;
}

// 购物车项目
interface CartItem {
  dish: Dish;
  quantity: number;
}

// API配置
interface ApiConfig {
  visionApiKey: string;
  imageApiKey: string;
}

// 应用状态
interface AppState {
  dishes: Dish[];
  cart: CartItem[];
  isProcessing: boolean;
  processingStep: 'uploading' | 'analyzing' | 'translating' | 'generating_images' | 'completed';
  apiConfig: ApiConfig;
}
```

## 5. Data model

### 5.1 LocalStorage 数据结构

由于这是一个纯前端应用，所有数据都存储在浏览器的LocalStorage中：

```typescript
// API配置存储
localStorage.setItem('ai-menu-api-config', JSON.stringify({
  visionApiKey: string,
  imageApiKey: string
}));

// 最近处理的菜单缓存
localStorage.setItem('ai-menu-recent-dishes', JSON.stringify({
  timestamp: number,
  dishes: Dish[]
}));

// 用户偏好设置
localStorage.setItem('ai-menu-preferences', JSON.stringify({
  language: 'zh-CN',
  imageQuality: 'standard',
  autoGenerateImages: true
}));
```

### 5.2 组件状态管理

```typescript
// 全局应用状态 Context
const AppContext = createContext<{
  state: AppState;
  dispatch: React.Dispatch<AppAction>;
}>();

// 状态更新动作
type AppAction = 
  | { type: 'SET_DISHES'; payload: Dish[] }
  | { type: 'ADD_TO_CART'; payload: Dish }
  | { type: 'REMOVE_FROM_CART'; payload: string }
  | { type: 'UPDATE_CART_QUANTITY'; payload: { dishId: string; quantity: number } }
  | { type: 'SET_PROCESSING'; payload: boolean }
  | { type: 'SET_PROCESSING_STEP'; payload: AppState['processingStep'] }
  | { type: 'UPDATE_DISH_IMAGE'; payload: { dishId: string; imageUrl: string } };
```

## 6. 项目结构

```
ai-menu/
├── src/
│   ├── components/
│   │   ├── ui/                 # shadcn/ui组件
│   │   ├── ImageUpload.tsx     # 图片上传组件
│   │   ├── DishCard.tsx        # 菜品卡片组件
│   │   ├── Cart.tsx            # 购物车组件
│   │   ├── OrderSummary.tsx    # 订单摘要组件
│   │   └── ApiKeySettings.tsx  # API密钥设置组件
│   ├── pages/
│   │   ├── HomePage.tsx        # 首页
│   │   ├── MenuPage.tsx        # 点菜页面
│   │   └── SettingsPage.tsx    # 设置页面
│   ├── hooks/
│   │   ├── useApiConfig.ts     # API配置管理
│   │   ├── useImageUpload.ts   # 图片上传处理
│   │   └── useCart.ts          # 购物车逻辑
│   ├── services/
│   │   ├── doubaoApi.ts        # Doubao API调用
│   │   └── imageService.ts     # 图片处理服务
│   ├── context/
│   │   └── AppContext.tsx      # 全局状态管理
│   ├── types/
│   │   └── index.ts            # TypeScript类型定义
│   ├── utils/
│   │   ├── storage.ts          # LocalStorage工具
│   │   └── imageUtils.ts       # 图片处理工具
│   └── App.tsx
├── public/
├── package.json
├── tailwind.config.js
├── vite.config.ts
└── tsconfig.json
```

上下文工程开发

确认文档无误之后即可向Trae Solo发出命令：按照文档进行开发！

Trae Solo会在开发的过程中自动下载依赖、创建配置文件、生成函数、运行终端，运到的问题也都会被当做上下文继续完善开发，不愧是国产之光，第一位上下文工程IDE，让整个从0到1的过程无比丝滑流畅：

遇到错误之后也可以一键添加到上下文中进行修复：

若有什么小问题也可以随时打断并提出问题，Trae Solo会根据上下文进行重新思考：

成果展示

1. 部署阶段

在项目"AI识菜通"的最终部署阶段，我选择了 Vercel 作为前端应用的托管平台。Vercel 以其卓越的开发者体验和对现代前端框架的深度支持，极大简化了部署流程。本项目基于 React 构建，并使用了 shadcn/ui 和 Radix UI 组件库，Vercel 能自动识别项目结构，实现一键部署和持续集成。每次代码推送至 GitHub 仓库，Vercel 都会自动构建并生成预览链接，方便快速测试与迭代。更重要的是，Vercel 提供全球边缘网络分发，确保用户无论身处何地，都能快速加载应用页面。整个"AI识菜通"从前端交互、图片上传，到调用腾讯混元大模型进行多语言菜单识别与菜品图像生成，最终生成点餐字符串，全部通过 Vercel 高效、稳定地交付给用户。借助 Vercel 的免费计划和无缝 DevOps 能力，我得以将精力聚焦在核心 AI 功能开发上，而无需担心服务器运维，真正实现了"开发即部署"的现代 Web 开发体验。ai-menu-a92k3hb78-pickstar-2002s-projects.vercel.app/

2. 首页

3. 设置API密钥

本项目的API密钥存放在本地的storage中，并不会上传到云端，确保用户的密钥安全。

4. 识别菜单

这里准备了国外的菜单进行测试：

上传图片之后AI开始分析

识别完毕之后点击去点菜即可看到生成的中文菜单

以下是生成后的结果，这样就可以顺利点菜了：

5. 点餐进入购物车

点击生成订单汇总，会生成一份刚刚的点菜TXT格式的清单：