说实话，我Zui近对AI应用开发特别感兴趣，哈哈，主要是因为接触到了火山引擎的PromptPilot，这个工具太强大了！咱就是说它Neng让每个人dou可Neng打造出卓越的AI应用。

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对PromptPilot留下了深刻印象。这是一个功Neng极其强大的提示词优化平台，它的出现让AI应用开发变得geng加简单。

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”Ke以kan到“任务信息”弹窗，获取该任务的task_id，也Ke以从顶部 URL 截取。

具体而言，用户Ke以以低侵入灵活的方式将 PromptPilot 内部原子Neng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Neng，包括但不限于：

如视觉理解

toC场景 Ke以调用PromptPilot Sdk

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Neng力让我感到非常惊艳，对应toB场景非常实用。

基于易用，模块化，易 ，开放的设计原则，尽可Neng保证：

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Neng，为 Agent 赋Neng。

SDK 的核心价值通过自动化的探查手段，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Neng够赋Neng Agent，使其geng好地适配 Scaling Law。

import agent_pilot as ap prompt_version = ap.create_task( name="test_visual_task", task_type="MULTIMODAL", prompt=, 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--", 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

Ru果成功，你将kan到一个PromptVersion打印出来

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dou会遇到一些共同的痛点：

对于视觉理解任务，你还需要指定每一个变量的类型。

出于好奇，我深入体验了这个平台的各项功Neng，并将使用心得整理成了一篇详细的文章。Ru果你对具体的操作方法感兴趣，Ke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

在 PromptPilot 页面切换到某个个人或团队空间后顶部 URL Ke以kan到 "workspaceId=ws-zzzzzzzzzzzzzz-zzzzz" 开头的字样， ws-zzzzzzzzzzzzzz-zzzzz 即为当前 workspace_id。

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。

详细接口列表

安装 SDK 并设置相关环境变量

"为什么百度不收录"

这个问题嘛，说实话，其实挺复杂的，你懂的，有时候不是内容质量的问题，而是搜索引擎自身的机制问题，说白了就是Baiduspider,它的抓取策略可Neng没那么完善...

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

Zui后祝愿PromptPilot团队的伙伴们工作顺利，祝愿火山引擎在AI领域越走越远，为geng多开发者带来便利和价值！