大家好，我是苍何。
前几天我来北京参加字节火山举办的 FORCE 大会了。
你知道吗？这次，苍何也有幸上台做了分享。
并获得了一个新身份「火山引擎开发者领航 KOL」。
讲真，我还蛮激动的，领航不领航我不知道，反正字节 AI 产品，自己是一直在深度使用。
什么扣子、豆包、Trae、多维表格、火山引擎 API，已经充斥着我的工作生活，我觉得这个新身份大概率和这些也些许有些关系吧。
这次我在台上主要分享了《Trae+MCP ：重塑开发者效率与产品价值》，讲了一些自己的实践。
除此，我也听了会场主论坛和开发者分论坛，学习到了不少干活以及字节前沿的 AI 资讯，所以单独出一篇文章，想给大家做个分享（包括自己的一些最新实践）。
先简单介绍下这次 FORCE 大会亮点吧。
大会发布了豆包大模型1.6系列，包括doubao-seed-1.6、doubao-seed-1.6-thinking、doubao-seed-1.6-flash三个模型。
豆包 1.6 系列在 Coding、Math、逻辑推理等基础能力上都有显著提升，特别是在前端代码的生成上有了非常大的进步，
像这样精美的页面，也可以直接生成了。
还有一点印象比较深刻，在开发者论坛上讲到的 AI 云原生下的的 Agent 开发新范式。
苍何分享的主题中其实有一些实践也是基于这种全新的开发范式。
理论我就不多解释了，用一个例子来沉浸式学习一下。
我们直接基于 Trae，通过 PromptPilot 优化提示词，在 Trae 中自定义 Agent，选择合适的 MCP 工具，做一个 12306 旅行 Agent。
他的效果是这样的，当你在 Trae 中选择 12306 旅行 Agent，并进行提问，就能得到为你推荐的火车信息，包括余票、票价、推荐理由等。
当确定哪一趟列车后，会生成站点地图，并在Trae 里面调用 VeFass MCP 实现网站一键部署，生成可访问的链接。
然后可以自动调用即梦 MCP，生成美丽的站点旅游地图。
这整个过程是这样的。
第一步，先在 Trae 中自定义智能体。
第二步，添加必要的 MCP。
这次一共使用以下几个 MCP Server：
12306-MCP：主要负责车票信息和站点信息的查询。
3rd_party_mcp_server_amap：高德地图 MCP，用来配置途经站点地图。
即梦 MCP：可以通过文生图生成站点景点攻略中的图片信息。
veFaaS MCP：这个可以一键将生成的 html 网站部署。
其他几个 MCP 之前都已经做过详细的说明，这里简单讲下 vefass MCP，这个 MCP 支持一键将网页部署，生成可访问的网页链接。
可以直接在 Trae 中的 MCP 市场中搜索「veFaaS MCP」
或者也可以到火山方舟 MCP Servers 市场直接搜索：
选择 Local 模式，这里需要配置一下 key。添加的时候选择获取，就会跳转到方舟后台获取。
第三步、在 PromptPilot 中优化 Agent 提示词。
PromptPilot 是火山新出的利用 AI 生成和优化提示词的独立 AI 产品。只需要在上面描述任务，就能自动生成符合 Agent 要求的提示词。
地址：https://promptpilot.volcengine.com/startup
比如我输入任务：
我想做一个12306旅行智能体，能够根据需求帮助用户推荐合适的列车，
当用户确定选择的列车或者输入列车时，自动调用高德地图MCP生成高德地图JSAPI代码，实现地图上标记途径站点信息。将生成的地图嵌入到网页中，
输出为yb.html文件。帮我把这个yb.html发布到vefaas， 结果返回可以访问的地址，并调用即梦MCP生成站点可视化旅游网页，要求科技风。
PromptPilot 就能帮我自动生成优化后的提示词，简直不要太方便。
这里要特别说明，好的提示词能让智能体发挥最大的作用，所以 PromptPilot 能自动生成提示词，在 Agent 开发的时候方便不少。
第四步，在Trae 中使用智能体。
一切准备就绪之后，就可以在 Trae 中使用刚设置好的 Agent。
然后在 Trae 中选择最新的 Doubao-Seed- 1.6 模型。（新模型测下来，效果是最好的）
这样基于该 Agent 的所有对话，就能按照 prompt 的指令进行回答。
一个基于 Trae 打造的 AI Agent 就打造好了。
该 Agent 可以编写制定的代码，可以一键部署，可以调用选择的 MCP 工具进行火车信息的查询，站点旅游信息的查询。
甚至可以调用即梦 MCP 来生成图片，辅助生成可视化精美的前端网页。
而这一套流程，全部都只在 Trae 一个平台上完成。
这种感觉真是太好了，而且我发现，我甚至可以基于这种玩法，做出更多好玩有意思的东西。
在 Trae 中也完全可以利用不同的智能体完成不同的工作，未来的 AI 编程进化方向我觉得是端到端的自动化。
以上是本次大会的一些我认为比较重要的东西，结合一些自己的实践，给大家做个分享。
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