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，我接触到了一个令人印象深刻的产品——PromptPilot。这是一个功能极其强大的提示词优化平台，它的出现让每个人都有可能打造出卓越的AI应用。
出于好奇，我深入体验了这个平台的各项功能，并将使用心得整理成了一篇详细的文章。如果你对具体的操作方法感兴趣，可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
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能力让我感到非常惊艳，对应toB场景非常实用。
构建AI应用时痛点
然而，在实际的开发工作中，我发现大部分开发者在构建AI应用时都会遇到一些共同的痛点：
- 产品上线后缺乏有效的数据反馈渠道提示词的优化完全依赖个人经验，效果难以量化评估标准各不相同，持续改进变得困难数据收集成本居高不下，优化周期被拉长
尽管PromptPilot为我们提供了强大的提示词优化能力，包括调试、批量优化等丰富功能，但这些操作都必须在平台界面上手动完成，无法实现自动化流程，这在一定程度上限制了其应用场景。
toC场景 可以调用PromptPilot Sdk
就在上周，我有幸再次受邀参加了PromptPilot的线下发布会。令我惊喜的是，我注意到平台界面上新增了一个API Key的配置选项，说明它能够支持API 的调用了。
支持创建、查看、管理您的 API Key。API Key 是用户通过 API/SDK 调用PromptPilot服务的重要凭证。
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。
AgentPilot SDK 价值及优势
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 的核心功能，为 Agent 赋能。
SDK 的核心价值：通过自动化的探查（Probing）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。这一闭环能够赋能 Agent，使其更好地适配 Scaling Law。
- 降低数据采集成本助力 Agent 适配 Scaling Law
具体而言，用户可以以低侵入灵活的方式将 PromptPilot 内部原子能力自由组合，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 的核心功能，包括但不限于：
基于易用，模块化，易扩展，开放的设计原则，尽可能保证：
- 低侵入性（易用）：对于用户已有 Agent/Workflow 代码，通过修改几行代码就可以实现本文列举的功能，集成简单。模块化：可以单独或者任意组合使用，比如上文提到的评估，回流，反馈，prompt优化等模块。易扩展和开放性：支持多种 AI 模型/接口，多种模态数据，无缝支持通用开源框架（比如LiteLLM, LangChain, LlamaIndex等开源LLM/Agent应用开发框架），并且易于通过已有功能扩展使用场景。
PromptPilot Sdk快速上手
安装 SDK 并设置相关环境变量
# 安装最新SDKpip install -U agent-pilot-sdk# 指定AGENTPILOT_API_KEY，AGENTPILOT_API_URL，和AGENTPILOT_WORKSPACE_ID# NOTE: 如未配置环境变量，也可在每个接口主动传入参数api_key, api_url, 或workspace_idexport AGENTPILOT_API_KEY=yyyyyyyy-yyyy-yyyy-yyyy-yyyyyyyyyyyyexport AGENTPILOT_API_URL=https://prompt-pilot.cn-beijing.volces.comexport AGENTPILOT_WORKSPACE_ID=ws-zzzzzzzzzzzzzz-zzzzz# 可选步骤：用于方舟推理服务的API_KEY, 如果不使用方舟模型推理服务，可以不设置# NOTE: 下面大部分SDK功能不需要方舟推理服务的API Key也可使用export ARK_API_KEY=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxAGENTPILOT_API_KEY的获取
复制上面讲到的api key即可。
workspace_id 的获取
在 PromptPilot 页面切换到某个个人或团队空间后，顶部 URL 可以看到 "workspaceId=ws-zzzzzzzzzzzzzz-zzzzz" 开头的字样， ws-zzzzzzzzzzzzzz-zzzzz 即为当前 workspace_id。
task_id的获取
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”可以看到“任务信息”弹窗，获取该任务的task_id，也可以从顶部 URL 截取。
详细接口列表
详细请参考：www.volcengine.com/docs/82379/…
如视觉理解
对于视觉理解任务，你还需要指定每一个变量的类型。
import agent_pilot as apprompt_version = ap.create_task( name="test_visual_task", task_type="MULTIMODAL", prompt=[{ "role": "user", "content": "根据文字 {{text_var}} 和配图 {{image_var}}，写一个小故事。"}], 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-1.6-250615", 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(prompt_version)如果成功，你将看到一个PromptVersion打印出来
task_id='ta-20250912130823-sPbH4' version='v1' messages=[{'role': 'user', 'content': [{'type': 'text', 'text': '根据文字 {{text_var}} 和配图 '}, {'type': 'image_url', 'image_url': {'url': '{{image_var}}'}}, {'type': 'text', 'text': '，写一个小故事。'}]}] variable_names=['text_var', 'image_var'] model_name='doubao-seed-1.6-250615' temperature=1.0 top_p=0.7 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' prompt='根据文字 {{text_var}} 和配图 'AgentPilot SDK潜力无限
自动化的路径确实充满想象空间！AgentPilot SDK让我们能够在多个领域实现突破性应用。
主要应用方向：
- 内容创作：文章写作、代码生成、创意设计的智能化交互系统：客服机器人、虚拟助手、教育陪伴的个性化数据应用：报告生成、趋势分析、决策支持的自动化
关键实践要点：
- 采样率设置：从10%开始，根据成本和效果灵活调整版本管理：为重要更新建立版本，支持A/B测试对比评估标准：制定清晰可量化的业务目标和评估指标持续优化：建立定期review机制，保持系统最佳性能
最后，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，为更多开发者带来便利和价值！
