AI 编程助手，人人都爱。从补全一行代码到生成整个函数，它们极大地改变了我们的开发工作流，就连曾经对它们嗤之以鼻的 Linus Torvalds 也改变了想法。他在近日一次访谈中表示：「我认为它们是能帮助我们更好地完成工作的工具。」
但它们也常会在关键时刻翻车：当你甩给它一个跨越了多个文件、藏得极深的 Bug 时，它失忆了；当你让它重构一个复杂的旧模块时，它开始胡言乱语；当项目变大、依赖变多时，大多数 Copilot 就从助手退化成了麻烦制造机。很明显，对于这些更为复杂的需求，我们需要的不再是代码补全工具，而是一个能理解复杂上下文、自主规划任务、甚至能帮我们调试的 Agentic Coder。
2025 年，AI 编程助手正分化为两条主要路线。第一条可称为 IDE 增强路线，以 GitHub Copilot 为代表。它们深度集成在开发者的编辑器中，更像一个「副驾驶」，在你编程时提供代码补全、上下文感知建议和聊天辅助，目标是提升开发者的编辑效率。
第二条是 Agentic 路线，即任务委托路线，以 Claude Code 为代表。这条路线的工具更像一个「结对工程师」，通常在终端中运行。开发者不再是逐行获取建议，而是将整个复杂的、多步骤的任务（如项目重构、跨语言移植、Bug 修复）委托给它，由它自主规划和执行。这正是「Agentic Coder」的核心理念。
然而，就在 2025 年 10 月底，大量开发者在社区抱怨 Claude Pro 计划的每周用量限制过于严苛，甚至有很多用户反馈称，在进行了几小时的严肃编码工作后就撞到了「周上限」，导致工具无法用于严肃工作。更别说 Anthropic 对中国用户的限制。这在开发者中制造了一个明显的痛点：谁能提供一个既具备强大 Agentic 能力（特指第二条路线），又真正好用、管够的编程模型？
今天，火山引擎带着豆包编程模型 Doubao-Seed-Code 入场了；顾名思义，这正是一个专为编程任务设计的模型。
为了检验 Doubao-Seed-Code 的能力，我们将用几个真实工作流中的「硬骨头」来考验它，但在此之前，我们先了解下它的基准表现与核心能力。
一、Doubao-Seed-Code：实力登顶权威榜单
豆包编程模型 Doubao-Seed-Code 在 Terminal Bench、SWE-Bench-Verified-Openhands、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands 等多项权威评测中均表现优异，仅次于甚至超过了 Claude 4.5 Sonnet。
而更亮眼的是：它登顶了 SWE-Bench Verified 榜单。值得注意的是，这一成绩是其与 Trae 相结合实现的。
SWE-Bench Verified 榜单当前前十名
这恰好印证了 Doubao-Seed-Code「为 Agentic Coding 优化」的定位：它不仅是一个基础模型，更是为任务委托型工作流设计的大脑。须知，SWE-Bench 不是一个简单的算法题库，它是一个评估模型在真实 GitHub 项目中修复 Bug 和处理 issue 能力的基准，含金量很高 。能在 Trae 这样的 Agentic 框架中与之携手登顶，证明了它在执行复杂、多步骤的真实工程任务时的潜力。
1、核心能力：原生 256K 长上下文
Doubao-Seed-Code 的强大榜单表现离不开这个基础：原生 256K 长上下文。
这个数字意味着模型有能力一次性读完并理解极其复杂的项目。在真实的编程场景中，一个 Bug 可能横跨多个文件、一个功能可能依赖数十个模块。Doubao-Seed-Code 的 256K 上下文使其能轻松处理长代码文件、多模块依赖等复杂场景。
不仅如此，Doubao-Seed-Code 还是国内首个支持视觉理解能力的编程模型，能参照 UI 设计稿、截图或手绘草图生成代码，或对生成页面进行视觉比对，自主完成样式修复和 Bug 修复，大幅提升前端开发效率。
2、变强之路：Coding RL Agent at Scale
如果说 256K 上下文是让 Doubao-Seed-Code 看得远，那么它做得好的秘密武器就是：Coding RL Agent at Scale（编程智能体大规模强化学习训练）。
火山引擎构建了一个大规模的强化学习系统来训练这个编程模型，
这套系统内构建了覆盖十万容器镜像的庞大训练数据集，具备万级并发沙盒会话的能力，可以对上千卡的单个 RL 任务实现高效训练。基于这套系统，模型无需蒸馏或标注的冷启动数据，完全依靠端到端强化学习训练即可练就顶尖的 Agent 能力，优化路径更简洁高效。
这种训练方式的效果体现在了基准测试上，官方信息显示，在 SWE-bench 基准上，仅 RL 训练就让模型达到了当前最优（SOTA）水平，充分验证了纯强化学习在真实软件工程场景下的强大潜力。
如下图的数据所示，在 multi-swe-bench 和 swe-bench-verified 两个基准上，Doubao-Seed-Code 的性能在训练过程中呈现一致的上升趋势，这表明模型具有良好的泛化能力。
理论和数据固然亮眼，但它在真实工作流中的表现究竟如何？我们马上进入实战环节来一探究竟。
二、Agentic Coding 大考：四大关卡，实战见真章
我们这次对 Doubao-Seed-Code 的考验主要围绕其三个核心能力 ：
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Agentic Coding（任务规划能力）：能否把一个模糊的、多步骤的任务拆解并执行？
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长上下文（256K）： 能否处理跨越多个文件、依赖关系复杂的屎山代码？
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调试能力（软件工程）： 能否像一个真实工程师一样，根据报错信息定位并修复 Bug？
1、序章：30 秒「无痛换芯」
当然，在开始评测之前，先搞定接入。
一句话总结：体验非常丝滑。
对于广大使用 Claude Code 的开发者，迁移到 Doubao-Seed-Code 的成本几乎为零，因为它一开始就原生兼容 Anthropic API，用户仅需修改配置文件中几行代码即可将模型切换到 Doubao-Seed-Code。而如果使用火山引擎官方的 CLI，veCLI，则可以直接使用 Doubao-Seed-Code 模型，无需额外配置。本文主要使用 Claude Code 进行测试。
不仅如此，开发者还能将 Doubao-Seed-Code 无缝集成到 Cursor、Cline、Codex CLI、Trae 等主流智能编程环境中，实现即连即用的高效体验。
总之，我们花了不到 30 秒就完成了这一切。下面，大考开始。
2、关卡一：Python 脚本重构
首先，我们尝试一个简单任务：让 Doubao-Seed-Code 将一个由 Gemini 生成的垃圾 Python 脚本重构成结构优良的脚本。
这是一个用于数据处理和报告的模拟脚本 ，但集各种陋习于一身：所有逻辑都塞在一个 main 函数里、使用了全局变量、混乱的 try/except 嵌套和 if/else 逻辑、到处都是 print () 语句、混合了数据获取和数据解析以及文件写入、注释混乱。
结果，耗时不到 3 分钟，Doubao-Seed-Code 不仅完成了对这个脚本的优雅重构，还主动编写了测试脚本，对重构后的代码进行了测试 。
Doubao-Seed-Code 的调试能力（软件工程）能力得到了初步验证，顺利过关。
3、关卡二：C++ 到 Python 跨语言重构
开胃菜结束，我们直接上硬菜，考验它的长上下文和任务规划能力。
任务： 将 GitHub 上一个开源的 C++/OpenGL 版《打砖块》游戏，完整重构为一个 Python 实现 。
必须说明，这个任务并不简单。因为这已经不是简单的代码翻译，这几乎等于跨语言的项目重建。这个任务的难度体现在：
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范式鸿沟：模型需要处理 C++（静态编译型）和 Python（动态解释型）之间巨大的语法和设计范式差异。
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API 转译：它必须理解 C++ 中底层的 OpenGL 图形 API，并将其智能地转译为 Python 生态中（如 Pygame ）的高级 API 和事件驱动的游戏循环。
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项目级理解：最关键的是，这是一个完整的项目。模型必须利用其长上下文能力，一次性读懂代码库中所有 C++ 文件（.h 和 .cpp）的复杂依赖关系。
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自主规划：它不能逐行翻译，而必须自主规划出一个全新的 Python 项目结构，并正确处理所有游戏素材。
可以说这是对模型 256K 长上下文 和 Agentic 任务规划能力的一次压力测试。
我们将项目 clone 下来，启动配置好 Doubao-Seed-Code 的 Claude Code，然后输入一条指令：「将这个 C++ 项目重构为 Python 项目，使用其原本的素材。」接下来就是见证奇迹的时刻，以下视频展示了其最初的执行阶段：
可以看到，Doubao-Seed-Code 首先分析了整个代码库，准确理解了其功能和 C++/OpenGL 技术栈。然后，它制定了详细的重构计划，包括创建 Python 项目结构、安装 Pygame 库、建立游戏主类和游戏循环、重构游戏对象、实现关卡系统等等，并开始一步步执行 。
从实现到测试完成，整个项目耗时近 40 分钟，而我们所做的，仅仅是提供了最初的指令和中间的几次文件操作许可。
项目结束时，Doubao-Seed-Code 给出的总结
一切完成后，Doubao-Seed-Code 还为我们撰写了详细的文档，并交付了一个完全可玩的 Python 版《打砖块》游戏。
Doubao-Seed-Code 重构的游戏完整可玩，且音乐也非常适配
这已经不是简单的「代码补全」，而是真正的「Agentic Coding」。它完美地践行了我们在引言中提到的 Agentic 路线：我们不再是逐行获取建议，而是将一个横跨范式鸿沟和 API 转译的复杂项目，完整地委托给它，由它自主规划并最终执行。这正是 Agentic Coding 的核心理念。
4、关卡三：从零开始的软件创造
在跨语言重构之后，我们想看看 Doubao-Seed-Code 从零开始构建一个全新项目的能力。
这一次，我们想让它为我们编写一个桌面宠物小程序。不过，在开始之前，我们遇到了一个很现实的问题：我们没有素材。
使用即梦，我们先生成了一张卡通树懒睡觉图，然后使用这张图继续让即梦生成了一段树懒站起来的视频。接下来，我们需要将其中的可爱树懒提取出来，并将背景透明化。在使用 ffmpeg 提取出所有帧之后，我们意识到接下来的工作完全可以让 Doubao-Seed-Code 来完成！
简单描述下我们的需求，剩下的就交给 Doubao-Seed-Code 了：
这里有 300 帧图片，我需要你将其制作成 5 秒的 gif 动图。但首先，你需要提取出图中的人物，去掉背景和左上角及右下角的背景水印。给我一张透明背景的动图。
Doubao-Seed-Code 立刻理解了任务，它安装了 rembg、imageio 等相关库，并帮我们完美地处理了所有原始帧，最终交付了两张我们需要的核心素材：sleep.gif 和 stand.gif。
接下来我们将素材放入项目文件夹，再次唤起 Doubao-Seed-Code，输入以下指令：
使用 Python 编写一个桌面宠物小程序，这个宠物是一只卡通树懒，它一般在屏幕上睡觉（sleep.gif）。但如果用户点击它，它就会站起来 (stand.gif)。之后，它又会变回睡觉姿势。用户可以在屏幕上拖动它到任何位置。宠物画面宽度固定为 300px。透明背景。使用 assets 文件夹中的素材。
同样，它一次性构建完成。
运行看看效果：
这就是我们预期想要实现的目标！它不仅完全实现了我们指令中的所有功能（睡觉、点击站立、可拖动、透明背景），而且整个工作流（从 AI 生成素材、到 AI 处理素材、再到 AI 构建软件）都展现了极高的流畅度。
当然，我们还可以进一步与 Doubao-Seed-Code 交互，让其对这个桌面宠物进行改进，比如提供更多素材让其具备更加风格的动作库、设置双击它打开某个链接或 AI 助手、让它根据天气和时间自动执行执行不同的动作等等。
一个桌面宠物还不够。为了更好地领略它的创造能力，我们还让 Doubao-Seed-Code 从零开始构建了其它几个风格迥异的有趣项目。我们发现，它基本都是一次成形，偶尔需要的反馈也只是明确需求或提供额外信息。当遇到 Bug 时，我们也只需将报错信息直接反馈回去，它也能直接解决。
比如一个会动态演进的弹珠撞墙模拟程序：
提示词：用 Pyhon 写一个模拟程序：一个小球在一个六边形中弹跳。这个六边形的六条边各有特性，小球撞上不同的边会触发不同的效果。撞上边 1 会导致小球颜色随机变化，边 2 导致小球变大 10%，边 3 导致小球变小 10%，边 4 导致小球加速 20%，边 5 导致小球减速 20%。边 6 会在六边形中央克隆出一个一样的小球。如有文字，使用微软雅黑字体。
一个游玩难度颇大的邯郸学步小游戏：
构建一个邯郸学步小游戏。游戏一开始会随机展示一个火柴人走路或扭动的样子（四肢和头部随机摆动），玩家需要操控另一个火柴人模仿它并且只有 2 秒反应时间。模仿正确则得 1 分，错误扣 1 分。10 分玩家胜利，负 10 分则玩家失败。玩家使用方向键分别控制四肢，用空格键控制火柴人头部摆动。如有文字，使用微软雅黑字体。
我们甚至还让 Doubao-Seed-Code 基于我们之前关于Yoshua Bengio 引用量突破百万的报道构建了一个像素风格的展示网页 ------ 我们所做的仅仅是提供一份 docx 文档。
提示词：这里的 docx 文件是我们之前关于 Yoshua Bengio 引用量破百万的专题报道，请基于这些素材，构建一个介绍网页，生动地展示 Bengio 取得的这一成绩。使用多页网页的形式，采用现代、美观的像素风格，其中首页集中展示主要的信息，再通过几个按钮链接到其它网页。
从数据处理脚本、跨语言游戏移植，再到创意小程序和专题网站，Doubao-Seed-Code 在从零开始这一关卡中，充分展现了其强大的 Agentic 规划能力和工程实现能力。
5、关卡四：一个实际问题
最后，我们来让 Doubao-Seed-Code 解决一个实际问题。
作为一家专业的 AI 媒体，arXiv 上的新论文是机器之心日常报道的重要来源。但每天手动去刷几十位行业技术大佬的论文更新情况，费时费力还容易遗漏。
于是，我们决定让 Doubao-Seed-Code 帮我们解决这个痛点：构建一个「论文查找器」。首先，将我们的需求组合成一个提示词，表达清楚即可：
用 Python 构建一个论文查找器，其功能为：检索 arXiv，找到用户提供的 authors 文件中所有人物过去一周内最新更新或发布的三篇论文，将结果输出为一个 Markdown 文件，内容包括人名、论文标题和链接。如果过去一周没有论文更新，则无需包含进来。作为参考，这是查询 Yoshua Bengio 论文的 arXiv API：
顺带一提，这一次我们选择在 Trae 中完成这个项目。
7 分钟，Doubao-Seed-Code 就搞定了一切。它还生成了一个 authors.txt 文件，里面包含 Geoffrey Hinton 等四位 AI 领域的传奇人物，现在我们为这份名单添加更多人物（包括近期有更新的作者），测试一下。
完美！现在，我只需要把它设置成一个定时任务，每天上午自动运行。我们再也不用担心错过前沿 AI 论文选题了。
三、最后聊点实在的：要花多少钱？
实战评测之后，终于到了最实在的部分：价格。毕竟，如果像 Claude Pro 那样有严格的用量限制或高昂的门槛，再强大的 Agentic Coder 也难以「飞入寻常百姓家」。
而在价格方面，Doubao-Seed-Code 也试图解决前文中提到的痛点。恰逢双十一，火山引擎同步推出了一个 Coding Plan 套餐包。
这个「方舟 Coding Plan」是专为开发者量身打造的 AI Coding 场景订阅服务。作为「双十一」的重头戏，它的套餐包价格非常亮眼：
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Lite 套餐（适合大多数开发者）：首购首月仅需 9.9 元 / 月；用一杯咖啡的价格」，就能享受一整个月的优质编码辅助。后续续费为 40 元 / 月。
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Pro 套餐（适合复杂项目开发）：首购首月仅需 49.9 元；后续续费为 200 元 / 月。
除了套餐包的巨大优惠，Doubao-Seed-Code 在调用价格上也实现了普惠开发者。它通过采用全量透明 Cache 技术，能使成本再降低 80%。不仅如此，火山引擎还为该模型推出了分层定价模式。官方表示，在实际使用场景中，综合使用成本可降低 62.7%，实现了目前国内最低价格。
总而言之，Doubao-Seed-Code 在尝试解决 Agentic Coding 路线性能问题的同时，也通过这个 Coding Plan 对前文提到的价格和用量限制痛点做出了回应。
四、强大的 Agentic Coder，更是完美平替？
从易到难再到我们日常工作中的实际问题，一场评测下来，我们认为连通四关的豆包编程模型 Doubao-Seed-Code 令人印象深刻，足称「强大」。而且很明显它与 IDE 增强路线的辅助补全不同，其核心能力更多体现在对复杂、多步骤任务的自主规划与执行上。
无论是重构屎山代码，还是挑战 C++/OpenGL 到 Python 的跨语言移植，亦或是从零孵化一只功能完备的「桌面树懒」；乃至帮我们解决 arXiv 刷论文的真实痛点，它都展现出了强大的 Agentic Coding 能力，证明了自己是 Agentic 路线的有力竞争者。
原生 256K 的长上下文能力及其背后 Coding RL Agent at Scale 的端到端强化学习训练共同构成了 Doubao-Seed-Code 应对「真实编程场景」的技术基础。
Doubao-Seed-Code 的意义还不止于技术。它不仅解决了 Agentic 路线的性能问题 ，更通过 Coding Plan 和 API 兼容性解决了开发者们在原版 Claude Code 上遇到的价格、用量限制乃至用户限制的痛点。
它不仅是一个高性能的结对工程师，也是一个高性价比、易于获取的前沿编程模型的「完美平替」。它让我们看到了 Agentic Coding 真正走向普惠、人人可用时代的可能。