豆包新模型與 PromptPilot 實操體驗測評，AI 輔助創作的新范式探索

摘要：在 AI 技術飛速發展的當下，各類大模型及輔助工具層出不窮，為開發者和創作者帶來了全新的體驗。2025 年 7 月 30 日廈門站的火山方舟線下 Meetup，為我們提供了近距離接觸豆包新模型與 PromptPilot 的機會。本次重點體驗了實驗任務二中的 PromptPilot 操作實踐，通過實際操作，對這兩款工具的性能、特點及應用前景有了較為深入的認識，現將體驗心得與測評分享如下。

1.體驗背景與工具簡介

1.1 體驗背景

本次體驗源于火山方舟線下 Meetup 的開發者實踐活動，主要圍繞豆包新模型和 PromptPilot 展開。豆包新模型作為一款先進的大語言模型，在自然語言理解、生成等方面進行了優化升級，旨在為用戶提供更精準、流暢的交互體驗。而 PromptPilot 則是一款輔助 Prompt 設計的工具，能夠幫助用戶更高效地生成符合需求的提示詞，提升與大模型交互的效果。

在實驗任務二中，PromptPilot 提供了 3 個 Case，用戶可選擇其中一個完成。每個 Case 的完成時間大約在 20-30 分鐘，我選擇了Case1:質檢巡檢 --圖片理解去深入體驗工具的功能和操作流程。

?1.2?什么是PromptPilot？

Prompt（提示詞）作為大模型的核心輸入指令，直接影響模型的理解準確性和輸出質量。優質的 Prompt 能顯著提升大語言模型處理復雜任務的能力，如邏輯推理、步驟分解等。PromptPilot 提供全流程智能優化，涵蓋生成、調優、評估和管理全階段，幫助您高效獲得更優 Prompt 方案。
隨著模型能力持續提升，待解決的問題日趨復雜，解決方案也從單一的 Prompt 調優，轉向對包含多個步驟、工具及 Agent 參與的 Workflow 進行系統性優化。PromptPilot 依托大模型能力，自動拆解問題、規劃流程，結合可用工具生成多樣化解決方案，并基于用戶反饋持續優化，最終輕松實現代碼部署。

更多資料請看官方PromptPilot用戶手冊：https://www.volcengine.com/docs/82379/1399495

2.使用感受

2.1 操作便捷性

PromptPilot 的界面設計簡潔明了，操作流程清晰易懂。即使是初次使用的用戶，也能在短時間內快速上手。在選擇 Case 后，工具會引導用戶逐步完成提示詞的設計和優化過程，每一步都有明確的提示和說明，大大降低了操作難度。

豆包新模型與 PromptPilot 的銜接也十分順暢，通過 PromptPilot 生成的提示詞可以直接應用于豆包新模型，無需進行復雜的格式轉換或導入操作，提升了整體的使用效率。

2.2 功能實用性

以前手寫提示詞，大模型總是識別不出我想要的，總以為是大模型能力，通過使用PromptPilot生產的提示詞，才發現是自己寫的提示詞不準，導致大模型識別不出來。在實際操作中，PromptPilot 展現出了強大的功能實用性。它能夠根據用戶的需求和目標，提供多樣化的提示詞建議，并對用戶設計的提示詞進行分析和優化，指出其中的不足之處并給出改進方案。例如，Case1:質檢巡檢 --圖片理解中，

為了安全生產，你需要根據生產車間的圖片，判斷生產車間是否存在違規操作設備和未佩戴安全帽的情況，需要給出違規類別。

我最初設計的提示詞較為籠統，PromptPilot 很快識別出問題，并建議我增加更多的細節描述和約束條件，使得生成的結果更加符合預期。

你的任務是根據生產車間的圖片描述，判斷生產車間是否存在違規操作設備和未佩戴安全防護用具的情況。請仔細閱讀以下生產車間圖片的描述，并根據給定的標準進行評估:
<生產車間圖片描述>
{{PRODUCTION_WORKSHOP_IMAGE_DESCRIPTION}}
</生產車間圖片描述>
在評估圖片描述時，請考慮以下違規判斷標準:
1. 存在違反設備操作規范的行為，如未按流程操作、操作禁用設備等，視為違規操作設備。
2. 未佩戴應佩戴的安全防護用具，如安全帽、安全手套、護目鏡等，視為未佩戴安全防護用具。
請按照以下步驟進行評估:
1. 仔細閱讀整個圖片描述。
2. 將圖片描述內容與上述標準逐一對照。
3. 考慮描述中體現的整體情況和潛在違規可能。
4. 形成初步判斷。
5. 再次檢查，確保沒有遺漏重要細節。
在<思考>標簽中分析圖片描述，考慮其是否存在違規操作設備和未佩戴安全防護用具的情況。然后在<判斷>標簽中給出你的最終判斷，使用"存在違規"或"不存在違規"。最后，在<違規類別>標簽中詳細列出存在的違規類別，若不存在違規則寫"無"。
<思考>
[在此分析圖片描述內容]
</思考>
<判斷>
[在此給出"存在違規"或"不存在違規"的判斷]
</判斷>
<違規類別>
[在此列出違規類別]
</違規類別>
請確保你的判斷客觀公正，并基于給定的標準。如果描述內容模棱兩可，請在思考過程中說明你的考慮過程。

豆包新模型在接收經過優化的提示詞后，生成的內容質量也有了明顯提升。無論是文本的邏輯性、連貫性還是準確性，都表現出色，能夠較好地滿足用戶的需求。

2.3 用戶體驗流暢度

整個使用過程中，豆包新模型和 PromptPilot 的響應速度都比較快，沒有出現明顯的卡頓或延遲現象。在生成內容的過程中，大家可以實時查看進度，并且能夠對生成的結果進行及時的調整和修改，增強了用戶的參與感和控制感。

此外，工具還提供了歷史記錄功能，方便用戶查看和復用之前的操作和結果，這對于需要多次進行相似任務的用戶來說非常實用。

2.4?動態變量注入

以前使用其他工具都是提前寫好變量才能進行測試，這個PromptPilot使用感覺很不一樣，支持(PRODUCTION_WORKSHOP_IMAGE_DESCRIPTION)等動態變量，適配視覺理解場景，體驗效果真的舒服！

2.5?智能優化閉環

通過"評分→學習→重寫Prompt"的迭代機制，解決模型回答的系統性偏差。

舉個生活中例子： ?
“就像你小時候學騎自行車，一開始總往溝里拐（模型答錯），但每摔一次，你媽在旁邊吼一句‘歪了！’（評分），你就默默記住下次別這么拐（重寫Prompt）。摔了十幾次后，終于能直線騎了——這就是PromptPilot干的事：讓AI在‘被罵’里長大，而不是聽你講大道理。”

2.6?多模型對比

可同時調用doubao-1.5-vision-pro-32k和seed-1.6-thinking對比輸出差異。舉例： ?
“就像你點外賣同時勾了‘微辣’和‘爆辣’兩選項，想看看哪個更帶勁。PromptPilot把 doubao-1.5-vision-pro 和 seed-1.6-thinking 同時扔鍋里，給你端兩盤菜：一盤說‘這工人沒戴安全帽’，另一盤補一句‘他還站在叉車盲區’。哪個更毒舌，一目了然。”

3.技術點評與解讀

3.1 PromptPilot 的技術亮點

PromptPilot 的核心技術在于其對提示詞的理解和優化能力。它采用了先進的自然語言處理算法，能夠深入分析提示詞的結構、語義和邏輯，識別其中的關鍵信息和潛在需求。通過對大量優質提示詞的學習和訓練，PromptPilot 能夠生成具有針對性和有效性的提示詞建議，幫助用戶提升與大模型交互的效果。同時，PromptPilot 還具備一定的自適應能力，能夠根據不同的大模型特點和用戶需求，調整提示詞的風格和內容，以達到最佳的交互效果。

3.2 豆包新模型的技術升級

豆包新模型在技術上進行了多方面的升級和優化。在自然語言理解方面，它能夠更準確地把握用戶的意圖和情感，理解復雜的語境和語義關系。在內容生成方面，采用了更先進的生成算法，能夠生成更具創造性和邏輯性的文本，同時還能更好地控制生成內容的風格和調性。

此外，豆包新模型還可能引入了多模態交互的技術，能夠處理文本、圖像等多種類型的輸入和輸出，拓展了其應用場景。下面寫了一個簡單腳本進行測試體驗，安裝python和依賴這里省略：

import os
from openai import OpenAIclient = OpenAI(# 從環境變量中讀取您的方舟API Keyapi_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"), base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",)
completion = client.chat.completions.create(# 將推理接入點 <Model>替換為 Model IDmodel="doubao-seed-1.6-250615",messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(completion.choices[0].message)

體驗效果非常nice！如圖所示：

4.產品對比

4.1 與同類 Prompt 工具對比

相較于LangChain調式器、OpenAI Playgroud工具，PromptPilot 一對比優勢很多：

維度	PromptPilot	LangChain調試器	OpenAI Playground
變量注入	支持圖片/文本動態變量	僅文本	需手動替換
優化機制	AI自動學習評分數據	人工調參	無
模型對比	多豆包模型實時切換	單模型	需手動切換
場景模板	預置工業安全檢測模板	需自建	無

關鍵差異：當測試數據存在矛盾時（如"戴帽但未提及手套"），傳統工具易陷入規則沖突，而PromptPilot通過**"潛在違規可能"**條款，實現模糊場景的智能權衡。

相較于市場上其他同類的 Prompt 工具，PromptPilot 具有以下優勢：

1、針對性更強：PromptPilot 是專門為與豆包新模型配合使用而設計的，能夠更好地適應豆包新模型的特點和需求，生成的提示詞效果更為理想。

2、交互性更好：PromptPilot 采用了引導式的操作流程，與用戶的交互更加友好，能夠更好地理解用戶的需求并提供個性化的建議。

3、功能更全面：除了提示詞生成和優化功能外，PromptPilot 還提供了歷史記錄、結果分析等附加功能，提升了工具的綜合實用性。

4.2 與其他大模型對比

豆包新模型與其他主流的大模型相比，在以下方面表現突出：

響應速度更快：在相同的硬件環境下，豆包新模型的響應速度明顯快于部分同類大模型，能夠為用戶提供更高效的服務。

內容質量更穩定：豆包新模型生成的內容質量較為穩定，能夠在不同的任務和場景下保持較好的表現，減少了用戶因結果不穩定而產生的困擾。

與輔助工具的協同性更好：豆包新模型與 PromptPilot 的完美協同，形成了一個完整的 AI 輔助創作生態，為用戶提供了一站式的解決方案。

5.趨勢展望

隨著 AI 技術的不斷發展，大模型與輔助工具的結合將成為未來的重要趨勢。豆包新模型與 PromptPilot 的出現，正是這一趨勢的具體體現。

未來，這類工具可能會在以下方面得到進一步的發展：

智能化程度更高：通過不斷的學習和進化，工具能夠更深入地理解用戶的需求和習慣，提供更加智能化、個性化的服務。
功能更加豐富多樣：除了現有的功能外，工具可能會增加更多的實用功能，如多語言支持、自動排版、內容審核等，滿足用戶在不同場景下的需求。
應用場景更加廣泛：隨著技術的成熟，這類工具將不僅僅局限于開發者和創作者群體，還可能會應用于教育、醫療、金融等多個領域，為人們的工作和生活帶來更多的便利。

6.總結

6.1 本文總結

通過本次對豆包新模型和 PromptPilot 的實操體驗，我深刻感受到了這兩款工具在 AI 輔助創作方面的強大實力。它們不僅操作便捷、功能實用，而且在技術上具有一定的先進性和創新性。與同類產品相比，它們展現出了獨特的優勢和競爭力。

展望未來，我相信隨著技術的不斷進步和完善，豆包新模型和 PromptPilot 將會在更多的領域發揮重要作用，為用戶帶來更加優質、高效的服務。對于開發者和創作者來說，掌握和運用這類工具將成為提升工作效率和創作質量的重要途徑。?

6.2 附加說明

基本概念	說明
文本理解/單輪對話任務	用戶輸入包含「變量（文本）」的「Prompt」，與模型進行一輪問答，以解決用戶定義的任務。
多輪對話任務	用戶設置「系統Prompt」并輸入「用戶內容」，模型以「助手」身份與之開展多輪交流，以滿足特定任務場景需求。
視覺理解任務	用戶輸入包含「變量（文本/圖像）」的「Prompt」，與模型進行一輪問答，以解決用戶定義的任務。
視覺理解 Solution	用戶輸入圖像與復雜任務的描述，AI自動探索多步驟、工具的解決方案。
評分模式	基于1-5分對回答評分，模型將根據你的評分結果建立量化的優化標準。聚焦低分樣本的共性缺陷反向修正Prompt，實現精準優化。適合您已有明確的理想回答的場景。
GSB比較模式	對比A、B兩種回答，判斷“Good更好/Same等同/Bad更差”。模型將根據你的定性反饋，逐步對其你的隱形偏好標準來優化Prompt。適合您沒有理想回答或明確的評分標準的場景。
知識庫	支持大模型在回復中使用用戶上傳的領域知識庫，以優化模型回答。
工具調用	支持大模型在回復中調用外部工具或函數，突破純語言處理局限，實現與真實世界的交互和操作。
理想回答	適用于評分模式，「理想回答」由用戶輸入或基于模型回答改寫，用于優化「模型回答」。
參照回答	適用于用戶沒有「理想回答」的GSB比較模式，「參照回答」由能力更強大的模型生成，支持用戶手動修改。用戶比較「模型回答」與「參照回答」，判斷「Good更好/Same等同/Bad更差」，為Prompt優化提供參考。