在用AI工具时，有时候觉得在鸡同鸭讲？其实大模型的输出质量很大程度上取决于输入的提示词（Prompt），而模型越强，对提示词的要求会更高。火山引擎推出了PromptPilot——一个全流程的Prompt及解决方案智能优化平台，帮助大家快速、高效生成最优提示词。
什么是PromptPilot？
PromptPilot提供从生成、调优、评估到管理的全生命周期智能优化能力。它不仅仅是单个Prompt的调优工具，更能应对复杂的业务需求，将优化目标从单一指令延伸至包含多个步骤、工具及Agent参与的工作流（Workflow）。
依托大模型能力，PromptPilot能够自动拆解复杂问题、规划执行流程，并结合可用工具生成多样化的解决方案，最终支持轻松实现代码部署。
PromptPilot工作机制
帮助用户从「任务」生成「初始Prompt」；
调试「初始Prompt」，并形成评测数据集的种子「样本」；
基于种子「样本」，批量生成样本并构建「评测数据集」
平台以提高样本整体评分为目标，基于「评测数据集」，并结合特定算法，形成一个优化后的新版本Prompt。
其中，每一条样本包括提问、回答、评分结果。在不同任务场景、调优模式下，每一条样本的元素构成不尽相同。
使用流程
没有初始Prompt时：推荐从「Prompt生成」模块开始，让AI帮助你创建第一个版本的Prompt。
已有初始Prompt时：可直接进入「Prompt调优」模块，对现有Prompt进行调试、评估和优化。
需要处理复杂视觉任务时：可以创建「视觉理解Solution」，平台将自动探索包含多步骤和工具的解决方案。
所有创建的任务最终都会在「PromptPilot管理」模块中进行统一管理，方便追踪和迭代。
应用场景示例
场景一：单轮对话任务|营销策划
任务：为火山引擎新产品PromptPilot策划一场富有创意的社交媒体推广活动。
解决方案：
创建一个“多轮对话任务”，并在“系统Prompt”中为AI设定专家角色：“你是一位营销专家”。
通过与AI进行多轮对话，进行头脑风暴，从初步想法到细节追问，不断深挖创意。例如：“帮我构思5个推广点子”、“针对第2个点子，细化成具体的执行脚本”。
在对话过程中，AI会学习用户的反馈和偏好，使后续的建议越来越贴合需求。最终，一套完整的营销方案在高效的“人机协作”中诞生。
使用感：为产品写一篇社群活动推文。这种任务没有绝对的对错，好坏全凭感觉。这种情况下评分模式就不太适用了，于是我切换到了PromptPilot GSB比较模式。如图所示，界面分成了左右两栏：左边是模型回答，这是我的初始Prompt在当前选定模型（豆包大模型）下生成的结果。
右边是参照回答，PromptPilot调用了一个DeepSeek-R1，生成一个高质量的参照物。这个设计本身就非常巧妙。我不再是盲评，而是有了一个可以直接对比的参照。我能看到，参照回答B在引导文案、emoji的运用和激励话术上，明显比A更活泼、更具吸引力。接下来是关键一步是评价。
我不需要给出具体分数，只需做出定性判断——A比B更差。经过几轮这样的比较-反馈循环，PromptPilot就能逐渐理解我对于好的营销文案的隐性偏好。最终，它会自动优化我最初的Prompt，让他在无需参照物的情况下，也能生成更符合我心意的创意内容。
场景二：单轮对话任务|优化行政人事工作流
任务：为不同岗位的候选人，批量生成个性化拒绝回复。
解决方案：
在PromptPilot中创建一个包含{{候选人姓名}}、{{应聘岗位}}和{{具体原因}}等变量的Prompt模板。
利用“AI批量生成变量”功能，模拟多种候选人背景和拒信理由，构成评测数据集。
对生成结果进行1-5分的评分，或通过GSB（好/等同/差）模式进行对比，向AI传递你的偏好（如“语气更委婉”、“措辞更专业”）。
PromptPilot将自动分析低分样本的共性缺陷，反向修正Prompt，最终产出一个高质量、高复用性的拒信生成模板。
使用感：我没有从一个简单的请写拒信开始，而是在PromptPilot的调试界面，构建了一个结构化的指令模板。首先定义了 {{CANDIDATE_INFO}} 和 {{JOB_POSITION_INFO}} 这两个核心变量。接着，我用指令告诉AI生成回复时必须遵守的规则，比如“使用礼貌、坚定的语气”、“简要说明拒绝原因”、“暗示未来合作可能性”等。这种感觉，不像是和 AI 聊天，更像是在设计一个程序。右侧的变量内容区可以让我随时填入一个具体候选人的信息，点击生成，立刻就能看到效果，调试和迭代的速度非常快。
场景三：视觉理解Solution|自动化处理图像信息
任务：从一张包含大量车辆的停车场航拍图中，识别并统计所有车辆的数量和位置。
解决方案：
这是一个典型的复杂视觉任务，远超单个Prompt的处理能力。此时应创建「视觉理解Solution」任务。
用户只需上传示例图片，并用自然语言描述最终目标：“识别并框选出图片中的所有车辆，并输出它们的总数”。
PromptPilot会自动将该任务拆解为多个步骤，并规划出一个完整的解决方案。这可能包括：步骤1:图像预处理->步骤2:调用视觉模型进行目标检测->步骤3:统计识别结果并格式化输出。
平台最终生成一套可直接部署的代码化解决方案，将复杂的AI能力真正落地到业务场景中。
使用感：我的任务是识别一张停车场航拍图里有多少辆车。这已经远远超出了写一段话的范畴，它需要视觉理解、多步推理和工具调用。我没有写任何复杂的Prompt，只是在PromptPilot里创建了「视觉理解 Solution」任务，上传了图片，并用一句话描述了我的目标。结果令我非常震撼。
如图所示，PromptPilot没有给我一段描述性的回答，而是直接生成了一个名为“Solution 1”的完整解决方案。首先自己分析了任务，然后将解决方案拆解成清晰的分析步骤。我能看到它打算如何一步步地处理图像、调用模型、最后进行统计，整个思考过程完全透明。其次它自动执行了整个流程。
在右侧，我能直观地看到结果——原始图片上所有的车辆都被蓝色方框精准地识别和标记了出来，并给出了最终统计数字“识别的车辆数量：78”。最关键的是，它还提供了完整的“Solution 代码”。这意味着，我不仅得到了一个问题的答案，还得到了一套可以随时部署、集成到我自己的应用中的程序代码。
