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从想法到上线仅需几分钟：用豆包大模型1.6和火山引擎AI云原生工具栈构建双语播客网页
一个想法，几分钟后，可以变成一个上线的网站。
你没看错，这不是科幻电影，而是 Agentic AI 时代带给开发者的时代红利啊。
大家好，我是一名开发者，也是一枚AI博主。
和许多同行一样，我被 AI Agent 的惊人潜力深深吸引，但同时也为其复杂的构建和部署流程感到头疼。
如何才能稳定、高效地打造一个生产级的 Agent 应用？
最近，火山引擎提出了一个名为 “AI 云原生” 的全新 Agent 开发范式，号称能将从想法到产品的路径缩短到极致。
口说无凭，体验为王。
这篇文章，就是我亲身体验火山引擎这套“全家桶”的完整记录。
我的目标是：构建一个智能的“中英双语学习”Agent，让它根据我的指令，从零生成一个功能完善、样式精美的双语学习网页。
剧透一下：结果远超预期。
🧰 我的“AI 云原生”工具箱
在开始构建之前，先介绍一下这次火山引擎为我提供的“打怪装备”：
🧠 “大脑” - 豆包大模型 1.6
最新发布的豆包主力模型由三个模型组成，拥有强大的代码、推理和多模态能力。
doubao-seed-1.6：All-in-One 的综合模型，国内首个支持256K 上下文的思考模型，支持深度思考、多模态理解、图形界面操作等多项能力。支持选择开启或关闭深度思考、自适应思考三种方式。
doubao-seed-1.6-thinking：在代码、数学、逻辑推理等基础能力上进一步提升；支持256K 上下文。
doubao-seed-1.6-flash：豆包大模型1.6系列的极速版本，支持深度思考、多模态理解、256K 上下文；延迟极低。
火山引擎
图片
AI头部KOL @数字生命卡兹克 卡佬对高考全国新一卷数学单科做了测评，豆包的成绩是144分，全国第一，实至名归。
本次我主要使用 seed-1.6 版本，据说它针对前端编程能力做了特别加强。
🛠️ “工作台” - Trae IDE
本次开发的核心环境是Trae，一个深度集成了从模型调用到应用部署全链路的在线 IDE。
下载地址：https://www.trae.cn/
🔌 “连接器” - MCP Market
简单理解，它是一个能力市场，能将火山官方云服务（如 veFass）和第三方工具作为 Agent 的“插件”，极大地扩展了 Agent 的能力边界。
火山引擎的MCP广场集成了丰富的官方云服务（云计算、存储，还有飞书的MCP）及优质三方生态工具，支持Remote MCP，Local MCP 部署方式。
本次我们将会用到minimax的MCP，需要用到使用语音合成服务，用于文本转录，生成音频等。
使用MiniMax MCP，需要安装Python包管理器uv。
MiniMax Server的配置示例如下
{
"mcpServers": {
"MiniMax": {
"command": "uvx",
"args": [
"minimax-mcp",
"-y"
],
"env": {
"MINIMAX_API_KEY": "xxx",
"MINIMAX_MCP_BASE_PATH": "D:\\AI\\AI",
"MINIMAX_API_HOST": "https://api.minimax.chat",
"MINIMAX_API_RESOURCE_MODE": "url"
}
}
}
}API Key需要与Host匹配，出现API Error: invalid api key错误，需要检查API Host是否正确：
- 国际版Host：https://api.minimaxi.chat（额外的字母i）
- 国内版Host：https://api.minimax.chat（用国内即可）
然后在Trae中进行手动配置：
加载之后显示正常即可使用。
还要安装Fetch，Anthropic官方提供了一个网页抓取MCP Server（免费、无需配置其他信息）：
{ "mcpServers": { "Fetch": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-server-fetch" ], "env": {} } } }直接选择添加即可。
🚀 “发射台” - veFass 部署服务
一个能将静态网页一键部署到公网的解决方案，是这次我们能快速看到成果的关键。
火山引擎原生MCP-VeFaas，能够将HTML页面部署到火山引擎，自动转换静态网页，创建API网关，返回一个公网访问地址。
然后添加到Trae里面，正常显示如下。
有了这套装备，我的“中英双语学习”Agent 构建之旅，正式开始！
构建之旅：创建“中英双语学习”Agent
2025/6/14
第一步：一切的开始——提示词工程 (Prompt Engineering)
一个好的 Agent，始于一个好的 Prompt。
我最初的想法很模糊：“帮我做一个中英文双语学习播客网页”。这种指令对于 AI 来说，信息量太少，无法产出理想结果。
幸运的是，火山引擎发布的 PromptPilot 工具帮了大忙。
这里访问：https://promptpilot.volcengine.com/startup
它像一个循循善诱的导师，通过提问引导我将模糊的想法具象化，最终优化成一个细节丰富的请求。
看下优化前后的对比：
优化前 👎
1.首先调用联网搜索服务，将收集到的信息整理到md文档。
2.然后将md文档用老外声音生成音频。
3.然后用生成的音频和md文档生成一个美观的HTML页面，确保页面上音频可播放。
4.最后把HTML页面部署到公网上。
优化后 👍
你需要完成一系列任务，具体目标是根据给定的搜索查询，通过联网搜索收集信息，整理成md文档，再将md文档用老外声音生成音频，接着用生成的音频和md文档生成一个美观且音频可播放的HTML页面，最后把HTML页面部署到公网上。
首先，请仔细阅读以下搜索查询内容：
<搜索查询>
{{SEARCH_QUERY}}
</搜索查询>
接下来，请按照以下步骤完成任务：
1. 调用联网搜索服务，根据搜索查询收集相关信息，并将这些信息整理成一个md文档。确保文档内容结构清晰、逻辑连贯。在完成这一步后，在<完成步骤1>标签中确认完成，并简要说明文档的大致内容和结构。
2. 使用合适的语音合成工具，将整理好的md文档内容用老外声音生成音频文件。选择音质较好、发音标准的语音。完成后，在<完成步骤2>标签中确认完成，并说明选择的语音合成工具和语音类型。
3. 利用生成的音频文件和md文档生成一个美观的HTML页面。页面布局要合理，确保音频在页面上可以正常播放。你可以使用HTML、CSS和JavaScript等技术来实现。完成后，在<完成步骤3>标签中确认完成，并简要描述页面的布局和设计特点。
4. 将生成的HTML页面部署到公网上。可以选择合适的免费或付费的托管服务。完成后，在<完成步骤4>标签中确认完成，并提供部署后的公网链接。
请严格按照上述步骤依次执行任务，并确保每一步的输出符合要求。这个过程，让我深刻体会到：与 Agent 协作，本质上是一场高质量的沟通。
第二步：见证奇迹——豆包 1.6 从文本到代码
接下来是核心环节。
结合优化后的 Prompt，在Trae里面创建了新的智能体，
创建好智能体之后，就可以在对话框里面进行操作了。
调用豆包 seed-1.6 模型执行任务。
首先输入我想生成的内容，比如我想让他生成labubu的内容。
按下回车，几秒钟后，豆包 1.6驱动的智能体 开始“思考”并输出代码。整个过程行云流水，它几乎完美地理解了我的任务焦虑。
我截图可以看一下，他给我们生成了MD文件，里面是关于labubu的信息，而且还有溯源的链接。
然后接下来会去生成音频和网页HTML文件。
启动服务之后就去调用服务进行部署，并且可以在本地看到启动的网页。
其实听完，就会发现，只有一个男生的声音，比较单调，并且还不是标准的播客形式，需要进一步优化。
第三步：快速审查——在 Trae IDE 中微调
代码生成后，自动出现在 Trae IDE 的编辑器中。
我快速浏览了一遍，代码结构清晰，注释合理。
我只做了一个微小的调整——将整个播放器的音色调整为男女双人播客，有双人互动，并且整个过程不超过2分钟。
重新调整提示词，使用promptpilot进行创作。
调整之后的提示词：
你需要完成一系列任务，最终将生成的内容部署到公网上。具体步骤如下：
首先，你将进行联网搜索。要搜索的关键词为：
<search_query>
{{SEARCH_QUERY}}
</search_query>
<第一步：信息收集与文档整理>
<思考>
[仔细分析搜索到的信息，筛选出与搜索关键词相关且有价值的内容]
</思考>
将收集到的信息整理成一份md文档。确保文档结构清晰，内容有条理。整理完成后，将md文档内容放在<md_document>标签内。
<md_document>
[在此处填写整理好的md文档内容]
</md_document>
<第二步：播客内容生成与音频生成>
将md文档内容转化为男女双人播客互动的内容。充分考虑双人对话的特点，使内容自然流畅。转化完成后，将播客内容放在<podcast_content>标签内。
<podcast_content>
[在此处填写转化后的播客内容]
</podcast_content>
使用男女双人声音将播客内容生成为音频。
<第三步：HTML页面创建>
使用生成的音频和模拟的播客男人生成一个美观的HTML页面，确保页面上音频可正常播放。将HTML页面的代码放在<html_page>标签内。
<html_page>
[在此处填写HTML页面的代码]
</html_page>
<第四步：部署到公网>
将生成的HTML页面部署到公网上。部署完成后，在<deployment_url>标签内提供公网访问的URL。
<deployment_url>
[在此处填写公网访问的URL]
</deployment_url>最新的双人播客内容已经生成好了，已经符合我的预期了。
然后依次将男声和女声的音频合成出来，这部分其实是把所有的男声和所有的女声进行一次性合成，最终按照顺序进行合并。
但是生成的音频片段，在最终呈现的时候，还是需要合并到一起，可以告诉智能体我们的需求。
第四步：一键发射——使用 veFass MCP 部署
最后一步，也是最惊艳的一步。
在 Trae 环境中，我直接调用了 veFass 这个 MCP 工具。
它就像一个“部署按钮”，我只需输入一个我想用的项目名称，点击执行。
使用过程记得给API网关授权，账户里面还得有钱，不然会报错。
几秒钟后，一个公网可以访问的 URL 就生成了！
从代码生成到网站上线，整个过程无缝衔接，没有任何传统开发中的环境配置、服务器设置、域名解析等繁琐操作。
性能评测：豆包 1.6 与“AI 云原生”表现如何？
2025/6/14
代码质量
豆包 1.6 生成的 HTML/CSS 代码质量非常高。它不仅准确实现了我对网页元素的请求，代码本身也非常整洁、现代化，并且考虑到了基本的响应式布局。这证实了其在前端页面生成方面的定向增强名不虚传。
开发体验 - “AI 云原生”的真正优势
如果说豆包模型是出色的“执行者”，那么整个“AI 云原生”技术栈就是无与伦比的“指挥系统”。
传统流程：
从需求收集 -> UI/UX 设计 -> 前端开发 -> 后端开发 -> 环境配置 -> 部署上线 -> 调试，整个耗时数天到数周。
而AI 云原生流程：从想法 & Prompt-> AI 生成 & 微调 -> 一键部署，耗时：数分钟。
效率提升何止十倍！模型（豆包）、开发环境（Trae）和部署（veFass）之间的无缝协同，正是“AI 云原生”范式的核心价值所在。
它将开发者从繁重的“体力劳动”中解放出来，让我们能专注于最重要的事——创造。
这次评测，让我真切地感受到了 Agentic AI 带来的革命性变化。
火山引擎的这套生态系统，不仅仅是几个强大工具的简单堆砌。它通过“AI 云原生”的理念，将大模型、开发工具链和云服务深度融合，真正将从一个想法到一个生产级 Agent 的实现路径，缩短到了前所未有的地步。
图片
“AI 云原生”不再是一个空洞的概念，它是一个已经可以落地、高效、且体验极佳的开发范式。
一个属于开发者的新时代，已经拉开序幕。
本文转载自AIGC新知，作者：绛烨
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