方舟 Coding Plan 支持 Embedding 模型，让 AI Agent “找得更准、记得更久” - 文章 - 开发者社区

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长对话/多资料场景下的信息“找回”难题

作为火山方舟面向 AI 开发者推出的专属订阅套餐包，方舟 Coding Plan 一直以高性价比的模型调用额度、丰富的 Agent 开发工具支持受到大家的欢迎。

开发者一次订阅 即可在 Doubao-Seed-2.0-Code、Doubao-Seed-2.0-pro、Doubao-Seed-2.0-lite、Doubao-Seed-Code、MiniMax-M2.5、Kimi-K2.5、GLM-4.7、DeepSeek-V3.2 等模型按需切换 ，此外，方舟 Coding Plan 还兼容主流 AI 编码工具 ，如 Claude Code、OpenCode、OpenClaw、TRAE、Cline、Cursor、Roo Code、Kilo Code、Codex CLI 等，适配多种开发场景。

不过，我们注意到，几乎每个写代码的开发者，都在和“大模型失忆”斗争，开发者们经常会遇到一个高频需求：当 AI 助手需要基于历史对话、需求文档、任务信息去“找回相关内容”时，仅靠关键词匹配不够用 ——同义表达、口语描述、跨段落信息很容易漏；而把大量内容直接塞给大模型，又会带来 Token 成本上升与效果波动。

归根结底，这类问题的关键在于：系统能否在关键时刻“找回正确的上下文”，并控制好成本。

本次升级：新增 Embedding 模型，提升 Agent 语义检索与长期记忆能力

为了解决“找得准、找得快、成本可控”的语义召回需求，方舟 Coding Plan 迎来能力升级： 新增支持 Embedding 模型。 开发者在集成龙虾助手/各类工具时，可以通过 Coding Plan 直接调用 Embedding 能力，将内容向量化，基于语义相似度完成检索与召回。

这意味着，开发者现在可以轻松地将代码、文档、对话、PR 记录等任意信息，转化为高维度的语义向量，让信息检索从“关键词匹配”升级为“语义理解” ，从而让后续的大模型推理更聚焦、更稳定。

简单来说： 有了 Embedding，你的 AI Agent 就装上了一颗“数字海马体”，能够真正理解并记住你的项目上下文，实现跨文件、跨任务、跨周期的长期可检索记忆。

效果提升：找得准、忘得慢、花钱少、上手快

火山方舟 Coding Plan 将 Embedding 能力集成到日常开发流中，进一步提升开发者编码效率：

1. 更精准的语义召回 🎯

相比传统关键词匹配，Embedding 检索在信息量大、对话长、资料分散的场景下，更准确召回相关内容，降低遗漏与误判。

2. 更持久的跨轮次记忆 🧠

在多轮对话或复杂的编码任务中，Agent 能持续追踪上下文，记住关键变量、函数定义和开发者的编程偏好，实现更持久的跨轮次记忆。

3. 更低的 Token 成本 💰

Embedding 为记忆检索、知识库问答与工具调用提供统一的语义检索层，帮助工具在不增加主模型推理成本的前提下，提升跨轮次上下文追踪能力与整体效果。

4. 更低的集成门槛 🔌

我们提供兼容 OpenAI 的接口协议和专属 Base URL，并与 OpenClaw、OpenViking 等主流 AI 编码工具开箱集成，让用户以最低的成本，快速为自己的 Agent 赋能。

多场景适配：轻松应对信息量大、对话长、资料分散难题

Embedding 模型能把代码、文档、对话等信息向量化并按语义检索召回，例如，在代码理解、PRD 问答、Bug 溯源、知识库检索与 Agent 长期记忆等场景里，都能帮助使用者“先找对上下文，再写对代码/做对决策”。

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方舟 Coding Plan 新增 Embedding 模型，

信息图由 vaka 知识助手生成

(https://aisearch.volcengine.com/)

极简配置，快速上手

Coding Plan 提供的 Embedding 服务完全兼容 OpenAI 接口协议，最大程度降低开发者迁移成本，提升配置效率。

核心配置信息：

Embedding 模型名: doubao-embedding-vision
专属 Base URL:

https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3

API Key 获取:

https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey

Doubao-embedding-vision 是多模态向量化模型，它能将文本、图片以及视频等混合输入内容转换为统一的向量表示，从而帮助您更高效地处理跨模态数据，实现精准的文搜图、图搜图和图文混合搜索。

当前模型支持以下几种向量输出类型：

稠密向量 (Dense Embedding)： 所有版本均默认支持。
稀疏向量 (Sparse Embedding)： 从 doubao-embedding-vision-250615 版本起支持，支持文本输入。

与主流工具集成：

为了帮助开发者免除从零搭建 RAG（检索增强生成）系统的繁琐，我们提供了与 OpenClaw 和 OpenViking 等开源框架开箱即用的集成方案。只需简单配置，将 Coding Plan 的底层向量化能力注入到这些专为 AI 智能体设计的上下文中，即可快速为你的 AI 编码助手建立起长时记忆和精准的代码库检索能力。

👉 在 OpenClaw 中配置 Embedding 模型：对话记忆精准找回，让 AI 助手更会找、更会记

OpenClaw 是一款开源、自托管的个人 AI 助手，支持配置 Embedding 模型，以解决大模型原生记忆有限、易产生幻觉、无法适配私有数据的问题，从而提升模型在处理复杂任务时的准确性和可靠性。

查看官方文档：

https://www.volcengine.com/docs/82379/2279748?lang=zh#a4c2cd2f

前提条件：已完成 OpenClaw 的安装与配置，（步骤请见：https://www.volcengine.com/docs/82379/2183190?lang=zh#b51c87f8 ）。
选择以下任一方式配置 Embedding 模型。

（一）Web UI 方式

a. 执行以下命令打开 Web UI。

  
openclaw dashboard

b. 在左侧菜单栏选择配置 - All Settings - Raw ，在agents.defaults节点下增加 memorySearch 相关配置信息，增加的配置信息如下。其中需要将 <ARK_API_KEY> 替换为您自己的 API Key (https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey)。

  
{  
  ...  
  "agents": {  
    "defaults": {  
      ...  
      "memorySearch": {  
        "provider": "openai",  
        "model": "doubao-embedding-vision",  
        "remote": {  
          "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",  
          "apiKey": "<ARK_API_KEY>"  
        }  
      }  
      ...  
    }  
  }  
  ...  
 }

c. 配置完成后，先单击右上角 Save 保存，保存完成后单击 Update 更新配置。

（二）终端方式

a. 在终端执行以下命令打开 OpenClaw 配置文件。

  
nano ~/.openclaw/openclaw.json

b. 在 agents.defaults 节点下增加 memorySearch 相关配置信息，增加的配置信息如下。其中需要将 <ARK_API_KEY> 替换为您自己的 API Key (https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey)。

  
{  
  ...  
  "agents": {  
    "defaults": {  
      ...  
      "memorySearch": {  
        "provider": "openai",  
        "model": "doubao-embedding-vision",  
        "remote": {  
          "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",  
          "apiKey": "<ARK_API_KEY>"  
        }  
      }  
      ...  
    }  
  }  
  ...  
}

c. 配置完成后，重启网关使配置生效。

  
openclaw gateway restart

👉 在 OpenViking 中配置 Embedding 模型：为 Agent 构建上下文数据库，让资料沉淀可复用

OpenViking 是专为 AI 智能体（Agent ）打造的上下文数据库，主要适用于多 Agent 协同、长期记忆管理、复杂任务执行等场景。

该数据库采用 viking:// 文件系统范式，将智能体的记忆、资源与技能 进行统一组织管理，依托分层加载机制按需供给上下文，在减少 Token 消耗的同时提升运行效率，结合目录式检索优化信息召回效果。功能上，OpenViking 支持多租户、多用户及多 Agent 隔离 ，且能在会话结束后自动沉淀长期记忆，实现智能体能力的持续积累与自我优化，既有效降低开发者的上下文管理成本，也能显著提升 OpenClaw 等智能体的整体运行表现。

OpenViking 支持多模态 Embedding 模型的集成与接入 ，实现非结构化数据的向量化转换，并提供高效的语义相似度检索能力。

查看官方文档：

https://www.volcengine.com/docs/82379/2279748?lang=zh#8691628e

前提条件：已完成 OpenViking 的安装与基础配置，（步骤请见：https://www.volcengine.com/docs/82379/2288685?lang=zh ）。
在配置文件 ~/.openviking/ov.conf 中新增 embedding 相关配置。其中需要将 <ARK_API_KEY> 替换为您自己的 API Key (https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey)。

  
{  
  ...  
  "embedding": {  
    "dense": {  
      "api_base" : "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",  
      "api_key"  : "<ARK_API_KEY>",  
      "provider" : "volcengine",  
      "dimension": 1024,  
      "model"    : "doubao-embedding-vision"  
    },  
    "max_concurrent": 10  
  }  
  ...  
}

如何订阅方舟 Coding Plan？

方舟 Coding Plan 提供 Lite 与 Pro 套餐，适应轻量与大规模编程场景。点击【阅读原文】即可订阅。

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现在，就为你的 Coding Plan 装备上这颗强大的“数字海马体”吧！我们相信，真正的 AI Native 开发体验，始于模型能够真正“理解”并“记住”你的工作。

参考文档：记忆增强 - Embedding 模型配置指南：

https://www.volcengine.com/docs/82379/2279748?lang=zh

欢迎各位开发者试用与反馈，与我们共同定义下一代的 AI 编程范式。

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