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火山引擎Force大会：开发者论坛
如果把时间倒回三年前，跟一个产品经理说"你也可以开发Agent应用"，对方多半会以为你在开玩笑。但在12月19日的火山引擎Force大会开发者论坛上，这个曾经的玩笑正在变成现实。
大模型技术的突破，不仅改变了AI的能力边界，更重要的是，它正在重新定义"谁是开发者"。当技术的门槛被一层层拆解，当复杂的底层逻辑被封装成自然语言交互，开发这件事，似乎不再是专业程序员的专属领地。
一个有趣的细节是，这次大会的参会Agent应用------那个帮你完成报名、签到和会议总结的智能助手------就是用AgentKit搭建的。相比传统开发方式，代码量减少了96%，不到70行代码就完成了三个Agent的构建。这种效率革命的背后，是整个开发范式的转变。
从基础设施到创造力释放：火山方舟的"隐身术"
在Agent开发的链条中，最令人头疼的往往不是创意本身，而是那些繁琐的底层技术问题------模型该怎么调用？工具接口如何对接？上下文记忆怎么管理？
火山方舟的思路颇为直接：既然这些问题都是"必答题"，那就把它们变成"选择题"。作为一站式大模型服务平台，它做的事情本质上是一种"隐身术"------将复杂的技术细节封装起来，让开发者只需要关注真正有挑战性的部分。
Responses API：多模态时代的新基建
火山方舟推出的 Responses API 有两个关键特点。第一是原生的上下文管理能力，能够轻松支持多轮对话的链式管理，文本、图像等多模态数据都能无缝衔接。当它与缓存能力结合后，命中缓存的上文tokens可以享受很低的折扣，在实际企业应用中整体成本下降幅度可能高达80%。
第二个特点是自主工具调用能力。用户发起单次请求后，API可以自动组合调用多个内置工具或自定义函数，解决更为复杂的Agent任务。
在电商场景中，Responses API 构建的系统结合联网搜索、知识库等工具，实现了从采集、查重到比价的全流程自动化审核，最终帮助齐心集团将业务效率提升了80%，并将错漏率控制在2%以下。
veRL：从内部框架到开源生态
在强化学习领域，火山引擎也在做一件有意思的事情。字节跳动内部开发的veRL强化学习框架，在2024年10月正式开源后，已经有将近460个贡献者在Github上活跃，另有40多个框架和开源库基于veRL原生构建，且大多获得了不错的Star数和Fork数。veRL正在成为颇有影响力的强化学习开源框架之一。
更重要的是，火山方舟正在把veRL产品化，提供更低门槛的强化学习服务体验。开发者只需关注奖励函数、数据闭环等与业务紧密连接的部分，把复杂的工程细节交给平台。
Viking：让Agent真正"懂"你的需求
在上下文管理和知识检索领域，Viking系列产品正在解决一个关键问题：如何让Agent更准确地理解复杂意图？
Viking向量库升级了递进式信息检索方案，先用向量相似度尽量找全可能相关的结果，再用豆包大模型的Rerank方法对召回结果做精细的语义化排序。这让Viking能够处理"找不包含某某元素的图片"这类否定逻辑等以往难以应对的复杂查询。
在Embedding和Rerank模型的支撑下，Viking体系能够处理以往难以应对的复杂查询。比如"找不包含某某元素的图片"这类否定逻辑，传统相似度检索往往会召回包含该元素更多的图片，因为它们在语义上更接近。而升级后的Viking能够准确理解这种反向需求。
Viking记忆库也在持续升级。除了记住纯文本内容，现在还能记住图文等多模态内容。在性能上，通过策略改进实现了关键记忆片段的高度压缩，并能在对话过程中针对性地召回。这些技术改进有效节约了模型输入的Tokens消耗。
此外，火山方舟全面升级"协作奖励计划"，向认证企业用户提供每日500万免费tokens、个人用户每日200万免费tokens，助力开发者更快、更好构建Agent。传送门：https://www.volcengine.com/docs/82379/1391869
8分钟的魔法：AgentKit现场演示背后的工程哲学
论坛上最令人印象深刻的环节，莫过于AgentKit的现场live demo------8分钟内，从零开始开发一个能生图、能生视频的AI Agent，并完成打包部署和构建观测。
演示从一个空白环境开始。通过veADK，用几行命令创建应用、定义Agent的基本元素（名称、描述、提示词、模型选择），然后引入工具类。当开发者选择豆包1.8作为模型，并配置好生图生视频工具后，Agent就已经能够开始工作了------接收"生成上海东方明珠视频"的指令，自动调用相应工具，完成创作任务。
更神奇的是部署环节。AgentKit提供的一键部署命令，会自动完成一系列复杂操作：构建本地TOS对象、在云端进行CI/CD、创建角色和权限、生成API Key、启动Runtime环境。整个过程大约1分20秒，开发者无需关心底层的服务器配置、容器编排、网络设置等繁琐细节。
这不是魔术，而是模块化设计带来的效率革命。AgentKit 侧重于"企业级系统集成"和"专业开发者的深度定制"，为了让现有的复杂系统Agent化而诞生。它将开发、部署、运维、调优各个阶段需要的能力，拆解成八个独立模块：身份认证、运行时、云沙箱、网关、记忆库、可观测性、评测、安全围栏......就像搭积木一样，开发者可以根据需求灵活组合。
AgentKit架构图
更值得关注的是AgentKit的"渐进式改造"理念。对于企业来说，推倒重来的成本太高。AgentKit提供的是一条渐进式的智能化路径。
企业最头疼的问题之一，就是那些堆积如山的老系统、老接口。它们可能是十年前写的，文档早就找不到了，但业务还离不开它们。AgentKit Gateway做的事情很直接------把这些"哑巴"接口变成Agent能听懂、能调用的工具。依托字节内部5000+微服务治理经验，只需要零代码或少量代码就能完成转换。
更关键的是，Gateway内置了一个"智能搜索"功能。就像给Agent配了个聪明的助手------即使企业有成百上千个API，即使模型偶尔"犯糊涂"，这个助手也能快速找到最合适的那个，大大提升调用的准确度。
企业的数据和知识往往散落各处：有的在数据库里，有的在文档系统中，有的甚至只存在于老员工的脑子里。AgentKit的Memory和Knowledge做的，就是把这些资源整合成Agent能直接调用的"知识底座"。这套能力与头条、抖音、豆包同源，在亿级用户场景中久经考验。
权限管理可能是企业里最复杂的事情之一------谁能看什么数据，谁能执行什么操作，一旦出错后果严重。AgentKit Identity能够把企业既有的用户管理、权限体系无缝接入，确保每个Agent都有明确的权限边界，实现零信任的身份控制。
有了工具、知识和权限，还需要一个稳定的运行环境。AgentKit Runtime、Sandbox和Gateway可以分钟级搭建数十万实例，配合启动时的严格管控，以及新发布的Skills产品化技能，让Agent不只是个"Demo"，而是真正能在生产环境中稳定运行的系统。
但渐进式改造不是终点。它是比较务实的选择，但不是最终形态。真正的Agent-Native应用，不以流程为中心，不以界面为中心，而是以目标驱动，通过能力组合完成任务。就像田涛涛在演讲中强调的："Think Like An Agent， Build Like a System"------模型只是大脑，而工程体系决定它能不能成为一个长期可以工作、可以信赖的系统。
Vibe Coding：当开发变成一场对话
如果说火山方舟和AgentKit解决的是"能不能做"的问题，那么扣子编程关注的就是"怎么做更爽"。
在本次火山引擎 Force 原动力大会上，扣子负责人宣布"扣子开发平台"升级为"扣子编程"，进化为了一个真正释放开发者创造力的原生平台。
最近最火的"Vibe Coding"，即通过自然语言对话来构建智能体、工作流乃至全栈应用------扣子编程给出了自己的实战级答案。基于过去2年服务千万级业务场景的积累，扣子编程打造了四大核心功能：
Vibe Agent 让你只需把需求告诉扣子编程，Agent就可以自己装知识库，甚至自己给自己开发工具。现场演示的数据分析Agent和SEO专家Agent，都是10分钟左右就能搭建完成的。
Vibe Workflow 的产物依然可以看到整个工作流的可视化流程，并且可以分节点进行调试和修改。电商图片处理工作流等典型场景，通过描述需求就能快速自动生成。
Vibe App 让你只需要把想法传达给扣子编程，它就会自动生成适配不同终端的界面和逻辑。现场演示的数据可视化大屏，产品经理通过自然语言和两三轮对话就能完成。
Vibe Infra 则是本次升级中最值得关注的新能力。它打破了从开发到上线之间的最后一道屏障------基础设施配置。
传统开发中，写完代码只是第一步，后续还要购买服务器、配置环境、设置域名、部署应用，这些繁琐的运维工作往往让很多好想法止步于"Demo"阶段。
Vibe Infra 结合火山引擎的云计算基础设施，将整个部署流程简化为"一键发布"。
从服务器资源自动分配、容器环境自动配置，到应用打包部署、域名和证书自动绑定，开发者不需要离开扣子编程的界面，就能让应用真正跑在生产环境中。
Vibe Infra 的推出，让"人人都能发布应用"从理想变成了现实。
当 AI Coding 遇上企业级需求：TRAE CN 企业版推出
如果把视角切换到企业研发场景，AI Coding已经从"可选项"变成了"必选项"。但企业拥抱AI Coding并不容易，稳定性、适配性、管理复杂度、安全风险，每一个问题都可能成为拦路虎。
也就是在这样的背景下，大会上发布的TRAE CN企业版，透露出火山引擎正在认真审视企业客户的深层需求。个人开发者用 AI 写代码，可能更关注"快不快""好不好用"。但企业要考虑的问题复杂得多------那可能是庞大的代码库、数十个团队的协作，以及一堆历史包袱。
针对这些痛点，TRAE CN 企业版选择在稳定、适配、管理与安全四个核心维度集中发力。
它不仅通过配备 GPU 集群支持，致力于将响应延迟压缩至毫秒级，支持10万文件、1.5亿行代码的超大仓库索引，以解决性能焦虑；更在适配性上提供了灵活的接入方式，支持切换不同 AI 模型乃至企业自研模型。与此同时，为了化解企业对安全的顾虑，它在实现使用情况可视化的基础上，严格保证了全链路加密传输与云端零存储，为企业核心资产守住了底线。
从工具到生态：一个开发者社区的进化样本
技术工具再强大，如果没有配套的学习资源和社区支持，也很难真正普及。这或许是火山引擎在Force大会上宣布的几项开发者计划值得关注的原因。
首先，火山引擎开发者社区已经全面转型为Agent开发者社区，围绕"学习-体验-动手-测评"的完整流程提供支持。特别值得一提的是动手实验室，它提供开箱即用的沙箱环境、免费的实验云资源，以及场景化实验内容。
此外，新发布的Agent核心开发者计划，入选的核心开发者将获得代金券、技术培训等多重支持。同时，Agent开发者城市社区（ADG）目前已在北京、上海、深圳、成都建立，它由本地技术爱好者和志愿者发起，让开发者能在线下找到志同道合的伙伴，一起探索Agent开发的可能性。
重新定义"开发者"
回到最初的问题：谁是开发者？
在传统的软件开发时代，答案很明确------那些掌握编程语言、熟悉算法和数据结构的专业人士。但在Agent开发的新范式下，这个定义正在被重写。
火山引擎展示的这套从大模型服务平台到Agent开发工具的完整生态，本质上在做一件事：降低创造的门槛。当技术不再是障碍，当"说清楚需求"就能构建应用，开发这件事的主角，就不再局限于程序员群体。
产品经理可以快速验证自己的想法，运营人员可以搭建自动化工具，业务专家可以把领域知识封装成智能应用。"人人都是开发者"不再是一句口号，而是正在发生的现实。
当然，这并不意味着专业开发者会被取代。恰恰相反，当那些重复性的、模板化的工作被AI承担，专业开发者可以把精力集中在更有挑战性、更需要创造力的问题上。
技术的进步，从来不是为了替代人，而是为了释放人的潜能。从这个角度看，火山引擎正在做的，不只是提供一套工具，而是在重新定义一个时代的"开发者"。
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