发布日期：2025-05-07 浏览次数：0
开源，从模型到应用
最近，大家都被Manus刷屏了。
抛开争议不谈，由“聊天助手”到“任务代理”的新范式转变，大大拓展了人工智能的能力边界。2025年是AI应用大年，正在成为越来越多人的共识。
但从大模型到应用，很多企业被卡在了最后一公里。比如，大家常遇到的这些问题：
不知道自己的应用场景是什么，能用DeepSeek大模型做什么？
DeepSeek虽然能力出众，但以AI Chat为主的应用场景太单一，该怎样集成多模态模型，打造更有趣、更实用的应用？
应用研发看着不难，但实际落地才发现还需要各种大模型插件，技术难度太大！
这些问题，在过去一年中持续困扰着各个行业，也是我们在与一些企业一起探索的难题。
现在，这个难题似乎有解了。最近，在我使用火山引擎中，发现他们新上线了一个“大模型应用实验室”，并一口气开源了多个AI应用。
无论是企业、独立开发者还是个人爱好者，都可以通过“大模型应用实验室”一键复制开源代码，快速搭建AI应用，实现开箱即用。
开源地址：
https://github.com/volcengine/ai-app-lab
不得不说，这事很有意义，因为开源模型很多，但是开源应用却很少。火山引擎这一步，对推动大模型发展有重大价值。
手搓一个应用
下面，我带大家来手搓一个AI应用。
以最近很火的Deep Research为例，相信你近期也在ChatGPT、Grok、Manus上体验到了类似功能。
先给大家简要介绍下它的原理。
Deep Research是利用DeepSeek-R1/Claude 3.7大模型对复杂问题进行多角度分析，并辅助互联网资料，快速生成最合适用户的解决方案。无论是在学术研究、企业决策还是产品调研中，Deep Research都能够有效地协助用户深入挖掘，提出切实可行的解决策略。
整个架构如下：
了解了原理和架构后，接下来我们就正式开始手搓了。
首先，我们到github下载代码仓库。
# 仓库下载 git clonehttps://github.com/volcengine/ai-app-lab.git# 进入对应具体目录cddemohouse/chat2cartoon
然后，设置环境变量，添加DeepSeek-R1模型或tavily搜索引擎。
如果使用火山方舟零代码联网应用作为搜索引擎，请设置如下环境变量：
# 填写火山方舟API KEYexportARK_API_KEY=xxx-xxxx-xxx-xxx# 思考模型名称，填写deepseek-r1-250120exportREASONING_MODEL=deepseek-r1-250120
# 设置使用火山方舟零代码联网应用作为搜索引擎exportSEARCH_ENGINE=volc_bot
# 配置火山方舟零代码联网应用的bot idexportSEARCH_BOT_ID=bot-xxxxxx-xx
如果使用tavily作为搜索引擎，请设置如下环境变量：
# 填写火山方舟API KEYexportARK_API_KEY=xxx-xxxx-xxx-xxx# 思考模型名称，填写deepseek-r1-250120exportREASONING_MODEL=deepseek-r1-250120
# 设置使用tavily作为搜索引擎exportSEARCH_ENGINE=tavily
# 配置tavily的APIKEYexportTAVILY_API_KEY=xxx-xxx-xxx-xxx
其次，安装项目依赖并运行。
通常，默认在localhost:8888提供符合openAI规范的chatAPI服务。
python -m venv .venvsource.venv/bin/activatepoetry installpoetry run python -m server
接着，启动webui。
# 需要先设置连接本地服务器exportAPI_ADDR=http://localhost:8888/api/v3/botspython -m venv .venvsource.venv/bin/activatepoetry install# 启动web uipoetry run python -m webui
这样，你的Deep Research应用就开发好了。
打开浏览器访问http://localhost:7860/，即可使用。
以上介绍的，是本地部署的方式。你也可以通过火山方舟进行部署。
部署指引：
https://github.com/volcengine/ai-app-lab/tree/main/demohouse/deep_research
更多开源应用
除了Deep Research外，火山引擎还开源了多个应用。
比如「双语视频生成器」，用户只需要输入主题，就可以快速生成富有寓意的双语视频，而且是分钟级的视频。
github代码库：
https://github.com/volcengine/ai-app-lab/tree/main/demohouse/chat2cartoon
再比如「手机助手」，用户可在任意界面唤醒助手，获得日程智能管理、朋友圈文案生成等全场景服务，实现「所见即所说」的立体交互。
github代码库：
https://github.com/volcengine/ai-app-lab/tree/main/demohouse/pocket_pal
以及「视频理解」，它可以对摄像头传输的实时画面进行分析，支持高清流畅的视频通话，实现与大模型面对面的即时交流体验。无论是图表论文、人物表情、动作细节还是场景环境等，都能精准识别和理解。
github代码库：
https://github.com/volcengine/ai-app-lab/tree/main/demohouse/video_analyser
其他的，还有实时语音通话、长记忆豆包、R1联网版等应用，火山引擎都把他们放在了GitHub上，所有开发者可以部署使用。
另外，必须要给火山引擎的产品经理点个赞。他们的技术文档写得很真细，每一个开源应用，都细致入微的讲解了原理、架构、搭建步骤以及附录。
从这一点可以看出，他们是真的想教会你，去手搓出自己的应用
。
写在最后
都说，2025年是AI应用大年。
以DeepSeek、豆包大模型等代表的模型为我们打好了地基，而火山引擎的“大模型应用实验室”则直接为我们盖好了房子，我们只需要去装修、入住，就可以把AI这座大house给用起来了。
这些开源的应用，企业只需要一键复制，就可以部署到自己的产品里。
值得一提的是，火山引擎本次开源的所有应用，都遵循Apache 2.0协议，也就是说你不仅可以直接使用这些代码，还可以自由修改、定制，以及商业化使用。
大模型应用实验室，集成了多模态模型和知识库、联网、文件解析等常用插件，可高效衔接多种终端和丰富的云服务，帮助开发者完成大部分AI应用的基础构建工作。
比如前面双语视频里小熊刷牙的故事，你可能觉得看起来很简单，不就是把视频模型、图片模型和语音模型TTS放在一起嘛。但真要做出这样的应用，这里面有复杂的路径和步骤。
而现在，火山引擎直接给到了所有步骤和代码，不需要企业自己去研究模型和开发流程，只需要复制粘贴，就可以完成应用开发。帮助企业大大节省了试错成本、时间成本和人力成本。
从扣子的免费模板到火山引擎的开源应用，通过开放的姿态，吸引个人爱好者、独立开发者和企业共同搭建一个繁荣且富有活力的AI生态。
这或许就是火山引擎在这轮人工智能浪潮中给出的答案，令人期待。返回搜狐，查看更多