promptPilot新一代最好的大模型提示词优化专家

大家好，我是小智，专注AI工具，AI智能体和编程提效

今天是个比较特别的日子，字节火山引擎新产品promptPilot发布会

小智也是有幸受到邀约来参加新产品的发布会，地址选在北京朝阳区的美克洞学馆，整个建筑从外观看起来还是一个非常有格调的地方。

我是提前15分钟赶到了现场，到的时候大家也都在陆陆续续签到，也有小伙伴们早早到了现场，一聊才知道有些都是从外地赶过来的，有开发者，有搞自媒体的，也有一些企业合伙伙伴，从发布会现场看布置的还是挺贴心的，小智被分在了第6组，按照发布会环节流程来看会有给小组评分环节，毕竟是发布会体验，还是需要大家输出一些有干货的东西。

早在8月初小智就体验过promptPilot这个平台的操作流程和功能体验，当时是内测体验版，今天是体验到正式发布版，说实话心理还是有些小窃喜，下面言归正传带大家来一探究竟，希望能给大家带来一些有干货有价值的分享。

产品新体验

先回顾一下之前内测版本整个体验过程之后小智对整个promptPilot这个平台的一些理解和总结：

新一代大模型提示词优化专家，提供一站式解决方案的提示词优化平台，它和其它平台最大的区别是提供prompt批量评测数据集和视觉理解solution，也是让我操作之后觉得最惊艳的两个功能。关于详细的操作步骤可以阅读之前的文章继Coze开源后，火山引擎又一大动作！重磅推出豆包新模型+PromptPilot，这里不再赘述。

按照官方白皮书产品的定义如下：

用大白话说PromptPilot是一个确保你花的钱（调用AI的API费用）物有所值，让公司开发的AI应用变得更可靠、更精准、并能自我学习和越变越聪明的核心工具平台。

之前体验内测版本过程中，主要围绕操作步骤展开的，并没有对产品方面给出体验上的建议，这次发布会上通过实际操作一些case，谈谈自己对promptPilot这个产品的使用建议。

prompt调优

调优都有哪些功能？调优过程中用户会创建一个任务，通过调试、批量、智能优化三个环节完成prompt的版本迭代。

对与一个小白玩家来说如果初次使用这些功能多半都是懵的，什么是调试？什么是智能优化？如何才算优化？平台的功能使用起来越简单越容易让我上手不是更好吗？为何还要我去调试，在调试的过程中还涉及到版本变更的概念，这个更让用户懵了。

如果是程序员可能会好理解一些，版本迭代会涉及到版本的概念，如果你第一次优化过提示词，但是发现优化后提示词中的变量需要调整，评测数据集中的变量也需要调整，所以如果你更新过一次又想保留原始的变量，就需要更新版本，从V1到V2，从V2到V3。最好的方法就是提供一个使用文档说明，引导用户一步一步去操作，可以在调试和版本上加个小问号？做个解释说明。

我在操作过程中就遇到过这个问题，我发现优化后的提示词中的变量已经替换，但是评测数据中的变量并没有更新。后来多次操作才发现有个版本的概念。

产品核心能力

引导式需求探索

好的提示词优化平台具备的一个最基本的功能就是把用户不明确的需求变成明确的，用户只需要简单的一句话就可以生成具象化的需求，然后再根据一步步的反馈最终精准转化为AI模型可理解可执行的优化目标。这就好比公司在制定OKR的时候先把大的目标定出来，具体如何落地？如何执行？就需要各个小组根据目标去拆解成小的子目标，再拆解成小的子任务并且可以落地的任务。

数据驱动prompt智能优化

目前市面上的提示词调优都是通过手动去优化，通过不断的跟AI对话，优化一遍提示词后生成一次内容，人工去判断上次大模型给的结果和这次是否效果好一些，如果ok说明提示词优化的可以，如果不行再继续调试提示词，如此反复操作最终达到你的预期结果就算优化成功。

promptPilot摒弃了依赖直觉和经验的传统手动调优方式。用户提供一个高质量的评测数据集（包含案例与评估结果），平台便会自动探索、测试并筛选出表现最佳的Prompt版本。这确保了每一次优化都有据可依、效果可衡量 这个能力我认为是最有价值的点之一，因为人工去判断这些结果往往是不靠谱的，取决于你个人在这个领域是否足够专业，如果本身不够专业，大模型给的结果你自己都不知道是否判断正确，

AgentPilot SDK集成

这次的操作case中并没有涉及到sdk方面的集成操作，分别只是从文本理解任务、图片理解任务以及知识库辅助prompt生成这三个方面来体验，实际上SDK集成才是真正的决定能否为企业赋能最关键的一环。提示词平台再好，评测数据再有价值也没办法运用到企业的应用中去。

promptPilot的技术负责人徐伟老师在会上说："AI已经进入下半场，落地落地再落地"。这个是每个企业都关心的问题，中小企业没有能力训练大模型，但是可以借助大厂训练的模型把agent集成到企业自身的业务中去。

AgentPilot SDK就是为解决这一环而生的，它帮助开发者在构建 Agent 时，以低侵入，灵活的方式集成 PromptPilot 的核心功能，为 Agent 赋能。

功能名称	简要描述
Task 和 Prompt 管理	开发者可以方便地查看和管理不同的AI任务（Task）及其对应的指令（Prompt），包括每个指令的版本、用了哪个AI模型、以及评判AI表现好坏的打分标准。
数据闭环和反馈	当你的应用调用AI接口时，它不仅能拿到答案，还能自动把用户每次的提问和AI的回答都记录下来。如果用户对答案点了"踩"或纠正，这个反馈也会被记下，成为后续优化AI的第一手资料。
Prompt 优化和报告获取	你觉得某个AI指令效果不好，就通过一行代码把这个任务交给PromptPilot。它会自动分析并生成一份详细的**"体检报告"**，告诉你问题出在哪，并且给出优化后的、效果更好的新指令。
在线评估	你不确定一个新写的指令效果如何，可以随时拿一些测试题去考考AI，马上就能看到得分。你可以选择只是悄悄测试，还是把这次测试也记录下来用于后续改进。
Badcase 检测	系统会根据评分（score）和AI的自信度（confidence） ，自动帮你筛选出可能出错的案例（比如分数低但AI自信满满，肯定有问题）。你可以在网页上方便地查看这些错误案例，并进行手动标记和纠正。
Prompt 生成	你只需要用一句话描述你想让AI干什么（比如"帮我判断评论的情感"），它就能自动为你生成一个结构清晰、符合规范的基础版指令，让你不用从零开始写。

企业应用落地案例

造梦次元在现场分享了他们是如何通过promptPilot进行应用和实践的，如果你是企业产品经理人或者是开发者又或者是提示词深度使用用户，那么你也一定遇到过类似的痛点。

写在最后

这次发布会上通过产品技术负责人和算法工程师对promptPilot的技术和功能上的讲解，再加上现场真实case的实操，我个人非常看好这款产品，因为它解决了无论是企业还是个人最大的痛点，它将大模型的潜能释放到最大，既提升了业务落地效率，又降低应用开发的技术门槛，为企业和个人创造显著的商业和创新回报。

大家如果再使用过程中遇到过操作问题，可以留言给小智，小智对这个平台的功能基本上都清楚可以帮助你指导一二至少能快速降低你的学习成本。要知道这个产品对于普通用户使用还是有一些操作门槛的，不花个一天时间进行操作基本玩不明白。(我可是获得最佳实操之星小组奖项的哈哈)

价格

为了大家可以上手体验，promptPilot推出了新客户"零元购"活动

用户类型	首购套餐	原价	活动价	立省	额外权益	实际到手价值
个人新客	PromptPilot 标准版 39.9 元套餐	39.9 元	39.9 元	0 元	再送 39.9 元代金券	79.8 元（双倍价值）
企业新客	PromptPilot 团队版 239 元套餐	239 元	239 元	0 元	再送 239 元代金券	478 元（双倍价值）

购买链接：https://www.volcengine.com/activity/ark?previewMode=on

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