火山引擎

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火山引擎 MCP 安全架构与实践资料来源：火山引擎-开发者社区本文旨在阐述火山引擎在模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）全生命周期中的安全保障实践。文中首先介绍了 MCP 的核心概念、技术原理及生态发展现状，随后通过一个交互案例详细剖析了其工作流程。核心部分深入分析了 MCP 面临的七种主要安全风险，包括传统 Web 服务风险及工具描述投毒、间接提示词注入等新型威胁，并结合具体案例进行说明。最后，本文提出了火山引擎针对性的 MCP 安全架构与保障方案，涵盖安全准入、原生安全设计及运行时防护等多个维度

火山引擎：字节跳动的技术赋能初解火山引擎是字节跳动旗下的企业级智能技术服务平台，于2020年6月正式上线。它通过开放字节跳动在大数据、人工智能、视频云等领域的核心技术，助力企业实现数字化转型与业务增长。

vscode Cline接入火山引擎的Deepseek R1在火山引擎管理控制台中创建Deepseek R1推理接入点（大模型），创建成功后会看到下图效果。在操作中选择API调用，在页面中选择OpenAI SDK，按照步骤找到baseUrl地址和API_KEY，后续还需要上图接入列表中的接入点ID（就是接入点名称下面的ep-开头的字符）。到此，应该获取到了baseUrl、API_KEY和接入点ID。

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火山引擎Data Agent全面上线售卖！以企业级数据智能体，重构数据应用范式资料来源：火山引擎-开发者社区在火山引擎2025春季FORCE原动力大会现场，火山引擎数智平台解决方案总经理萧然宣布，企业级数据智能体Data Agent即日起正式上线售卖。该产品旨在通过Data+AI的深度融合，助力企业实现数据价值的挖掘与应用。萧然在发布演讲中介绍，Data Agent的研发遵循火山引擎“内外复用”的技术逻辑，即同一支技术团队、同一套代码体系同时服务于字节跳动内部业务及外部企业客户。经过内部多场景实践验证，Data Agent在数据分析、营销等环节展现出显著效能提升，目前已形

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火山引擎豆包大模型系列新品发布豆包大模型1.6系列：包含三个子模型：doubao-seed-1.6（All-in-One综合模型）12、doubao-seed-1.6-thinking（深度思考强化版）12、doubao-seed-1.6-flash（极速版本）12。这些模型支持256K上下文13，具备深度思考、多模态理解和图形界面操作能力。

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EchoEar（喵伴）：乐鑫发布与火山引擎扣子联名 AI 智能体开发板随着生成式人工智能技术的快速发展，大语言模型 (LLM) 正逐步成为推动智能设备升级的核心力量。乐鑫科技携手火山引擎扣子大模型团队，共同推出智能 AI 开发套件 —— EchoEar（喵伴）。该套件以端到端开发为核心理念，构建起从硬件接入、智能体构建到生态联动的一站式开发流程，为开发者提供了一条高效、开放、具备可复制性的落地路径。

火山引擎TTS使用体验语音合成TTS（text to Speech）是我觉得后续开发产品所不可或缺的一个功能，因为相比较于过去的GUI 图形+文字展示，动态形象+语音会更利用人与设备之间的交互。

最新豆包大模型发布！火山引擎推出Agent开发新范式Datawhale大会2025火山引擎 Force 原动力大会6月11日-12日，北京国家会议中心人山人海，2025 火山引擎 Force 原动力大会如约而至。

火山引擎解码生态型增长铁律“技术流量与力量的崛起，本质上是一场生态规模的竞赛。每次浪潮的排头兵，都是指尖沾着代码的开发者——互联网时代的Linux社区让开源席卷全球，移动互联网的App Store催生百万开发者，而今天，大模型正在用API重构产业。”

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TickIt：基于 LLM 的自动化 Oncall 升级资料来源：火山引擎-开发者社区软件工程领域顶级学术会议之一 FSE 2025（The ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering）预计将在 2025 年 6 月于挪威特隆赫姆举行，字节跳动 ByteBrain 团队的论文《TickIt: Leveraging Large Language Models for Automated Ticket Escalation》成功入选（https://arxiv.o

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火山引擎大模型系列都有什么内容用户能准确说出“大模型系列”这个词，说明有一定技术背景，至少不是完全的小白。不过问题比较开放，需要我系统梳理火山引擎的模型矩阵、工具链和应用场景。

个人理解火山引擎的实时对话 AI 如何利用 WebRTC、大模型、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）等技术实现低延迟的实时对话功能。火山引擎的实时对话 AI 应用示例（rtc_conversational_ai）展示了如何利用 WebRTC、大模型、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）等技术实现低延迟的实时对话功能。以下是其前端代码实现的逻辑介绍，帮助你理解其核心机制和实现思路。

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火山引擎火山云带宽价格首先，成本结构方面，火山云可能用的是高质量的带宽资源，比如BGP多线网络，这种网络能保证更好的连通性和稳定性，但成本更高。另外，如果火山云的数据中心节点分布在多个地区，尤其是海外，国际带宽的成本本来就高，特别是欧美和东南亚这些地方。然后是定价策略。火山引擎作为后来者，可能在品牌溢价阶段，初期定价高一些，或者他们专注于中大型企业客户，这些客户对价格不那么敏感，更看重服务质量。另外，火山云可能提供的是按需付费的弹性计费模式，虽然灵活，但单价可能显得高。服务差异也是一个因素。火山云可能提供DDoS防护、智能

服务器为什么会产生垃圾文件在这个数字化飞速发展的时代，服务器已经成为了我们生活和工作中不可或缺的数据“大管家”。为什么服务器会产生那些让人头疼的垃圾文件呢？

极新携手火山引擎，共探AI时代生态共建的破局点与增长引擎在生成式AI与行业大模型的双重驱动下，人工智能正以前所未有的速度重构互联网产业生态。从内容创作、用户交互到商业决策，AI技术渗透至产品研发、运营的全链条，推动效率跃升与创新模式变革。然而，面对AI技术迭代的爆发期，企业如何利用其赋能增长、实现创新突围？应如何布局业务，又有哪些生态合作的方法值得借鉴？

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推理加速新范式：火山引擎高性能分布式 KVCache （EIC）核心技术解读资料来源：火山引擎-开发者社区分布式 KVCache 的兴起背景在大模型领域，随着模型参数规模的扩大和上下文长度增加，算力消耗显著增长。在 LLM 推理过程中，如何减少算力消耗并提升推理吞吐已经成为关键性优化方向。以多轮对话场景为例，随着对话轮数增加，历史 token 重算占比持续增长。实验数据表明（如图1），当每轮输入为 8k tokens 时，运行 6 轮后，历史 token 重复计算占比超过 80%，直接导致了 GPU 算力的冗余消耗。在此背景下，构建高效的历史 token 计算结果缓存机制，

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火山引擎火山云主推产品火山引擎的火山云（Volcano Cloud）作为字节跳动旗下的云服务平台，聚焦于为企业提供全栈云服务解决方案，其生态产品覆盖云计算、大数据、人工智能、音视频、安全等多个领域，尤其强调与字节跳动内部技术生态的深度结合（如抖音、TikTok等场景经验）。以下是其主打的生态产品方向及代表性产品：

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火山引擎的生态怎么样“火山引擎”是字节跳动旗下的**云计算服务平台**，主要为企业提供智能化的技术解决方案，涵盖云计算、大数据、人工智能、音视频处理等多个领域。其“生态”指的是火山引擎通过技术开放、合作伙伴计划、行业解决方案等构建的商业与技术协作网络。以下从多个维度解析火山引擎的生态现状与发展：

基于扣子（Coze.cn）与火山引擎构建高性能智能体的实践指南人工智能（AI）智能体（Agent）平台的兴起，例如扣子（Coze），正显著改变我们构建复杂 AI 应用的方式 1。这些平台旨在降低技术门槛，让不同技能水平的用户都能利用大型语言模型（LLM）的能力，快速开发和部署 AI 解决方案。本报告的目标是提供一份专家级的实践指南，详细阐述如何在扣子中国站（Coze.cn）上创建一个智能体，并重点关注如何集成火山引擎提供的知识库和工作流能力。这份指南基于本人对现有公开文档和资源的模拟操作与分析 1，力求提供清晰、可操作的步骤和深入的理解。报告将遵循特定的格式要求