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最近火山引擎在火山方舟上线了一款极具创新的持续进化型大模型 ——Doubao-Seed-Evolving。不同于传统固定版本的大模型，它是字节跳动专为开发者、面向Code开发与复杂 Agent 智能体场景打造的专属 Seed 系列模型，核心亮点就是高频迭代、无感升级，只用同一个 Model ID 就能持续解锁最新模型能力，不用反复修改业务调用链路、做版本迁移，模型切换的成本很低。

模型怎么样，上来我习惯先看价格，相比于Doubao-Seed-2.1-pro，Doubao-Seed-Evolving的价格没有改变

不同的是Doubao-Seed-Evolving模型的上下文窗口和最大输入Token长度，明显要高出Doubao-Seed-2.1-pro一大截，在Code开发过程中的一大痛点就是上下文窗口不够，小规模工程上下文不用很大也够用，但是切换到生产级别的工程，上下文窗口的限制衍生出很多Coding方案，我个人更常用的方式是对模块级别的任务进行拆分，通常需要人工介入，需要保证Agent在开发过程中，划分的子任务和编码的模块与其他的任务不产生强耦合。这是一个痛点，也是一个现实。

Doubao-Seed-Evolving模型的上下文提升后，在工程级别的项目理解上，是否要比Doubao-Seed-2.1-pro好呢？

一、大型项目理解能力对比

在入职一家新公司的时候，最大的一个难点就是熟悉项目组里的项目，之前一直用的256K的上下文的模型去读取的整个项目，分析完成后会暴露一些问题，一个是模型对项目整体理解不够透彻，还有就是对要求内容的输出不够完整，这篇文章全部依照个人实际情况进行测试，还原入职理解项目过程中遇到的难点问题，同时还遇到了项目中依赖文件各种冲突的问题。

我用最真实的方式，最真实的场景，尝试让模型理解一个大型工程，同时和上下文窗口相对较小的模型进行比较，探索这种尝试的可行性。

既然号称上下文窗口更大了，我就塞入一个生产级别的工程代码，对比下这两款模型对整个系统的理解能力怎么样。

模型的接入过程很简单，这里我使用Trae CN作为IDE工具，这里直接就自带这两款要比对的模型了，比较省事。当然大家也可以不用这个工具，火山引擎平台可以和很多的Agent CLI对接，Codex等等，这里我不展示了，因为生产上我用的就是Trae CN。

这里就是我的项目，工程已经够大了，整体代码算下来将近百万行。

1.1 理解能力测评

给定如下模板，整体代码文件一式两份，两个模型同时开始测评。

任务：全面理解整个项目，严格按照下方固定模板输出分析内容，结构不能修改、不能删减模块， 无对应内容填「无」。涉及到名称模块等信息，或者其他隐私的信息，要注意保密脱敏处理。 # 固定输出模板 ## 1. 项目基础概况 1）技术栈与开发框架 2）项目业务用途、服务对象 3）整体模块划分、文件夹分层结构 ## 2. 整体架构与模块关系 1）项目架构类型（微服务/单体/DDD等） 2）各个模块负责的功能 3）模块之间如何互相调用、依赖关系 4）各个模块中涉及到多少代码文件，关联到哪些数据库表 ## 3. 核心业务流程 逐条列出项目主要业务流程，每条说明：触发方式、完整执行步骤、参与模块 ## 4. 全部对外接口能力 1）前端调用接口功能汇总 2）模块间内部调用能力 3）定时任务、异步处理相关逻辑 ## 5. 项目通用公共能力 全局工具类、统一返回格式、异常处理、切面拦截、公共封装组件 ## 6. 现有代码与架构问题 模块耦合、逻辑冗余、设计不合理、流程漏洞等存在的问题 ## 7. 综合理解评分（满分10） 全局整体理解得分：__/10，理由： 跨模块业务流程理解得分：__/10，理由： 代码问题识别得分：__/10，理由： 综合总分：__/10， 约束要求： 1. 所有分析只依据提供的项目代码，不得编造不存在功能与模块； 2. 严格遵守模板顺序，不合并、不新增板块； 3. 描述简洁客观，只做工程解读，不添加多余话术。

这里的任务因为足够大，开了多Agent同时看。

弄到一半的时候模型返回报错了，是因为我同时用两个模型进行测评，现在只能一个模型一个模型的测试。其实这个时候已经能发现问题了，整体任务才完成了两个，Doubao-Seed-2.1-pro的上下文已经占用65%了，如果想要完成任务，上下文就要压缩

Doubao-Seed-Evolving模型这里目前只占用了13%

一段时间后，Doubao-Seed-2.1-pro又出错，我这里临时给两个任务进行调整，只完成任务中的1、2和7条就可以，防止任务卡死。Doubao-Seed-Evolving模型后续的处理也会保持一致。从此处开始任务进行了重新调整，排除掉了一开始中的3、4、5和6模块

1.1.1Doubao-Seed-2.1-pro

Doubao-Seed-2.1-pro任务混乱的开始，这里其实已经分析过protal工程了，后边又去分析protal工程

结果就是这样，同样的工程分析两遍。

这是模型产出的调用链路关系图。

项目打分如下：

1.1.2Doubao-Seed-Evolving

Doubao-Seed-Evolving模型的结果并没有特别的冗余，链路调用图比较清晰。

项目打分如下：

1.2 任务拆解能力

Doubao-Seed-2.1-pro对任务的拆解是按照模块，针对每个模块进行分析。

Doubao-Seed-Evolving的拆解看起来更加的详细。

整体来看两个模型对于任务的拆解有各自的方式，我认为这是好事，不同的模型具有差异性才能体现出不同模型的优势。

1.3消耗对比

Trae中没办法看消耗多少，直接看账余额吧。Doubao-Seed-2.1-pro完成任务对我的消耗不少，因为执行了重复的任务，这种测评烧钱，真正开发过程中使用的时候，不用像我这样进行尝试，我是为了测评上下文差异的一个快速方式，如果要对整个项目进行分析，不建议使用这些高端类的模型。

Doubao-Seed-Evolving完成任务后，余额如下

从整体来看，Doubao-Seed-Evolving的表现确实要更好一点，并且在能够按照要求完成任务的前提下，token的消费是更低的，效果是更好的。

对于这种大型项目，模块众多，有的时候一个人改了一个依赖的版本可能导致项目直接出错，这种情况很常见，但有时候发现冲突解决冲突是个很麻烦的过程，结合实际情况，我开发一个如下工具。

二、用Doubao-Seed-Evolving开发一个项目缺陷平台

上面两个模型对项目分析后，都暴漏出项目中存在的一些问题，项目缺陷管理的方式众多，比如Sonar等工具，但是这种工具的使用会受到限制，Sonar扫描这种大型工程时间很久，我也不想做代码扫描，在实际入职开始的时候，也不会去做这种事情，项目中的各种依赖引入冲突，我想用最简单的方式发现和处理。所以用模型开发一个依赖冲突管理工具，协助我分析每个模块中有哪些包使用了相同但版本不同的依赖。

这里给出prompt

你需要开发一个maven依赖处理工具，用户给出项目的根路径，工具需要找到这个项目，对项目的pom依赖进行版本分析和冲突检测 分析范围： 区分项目直接声明依赖与Maven仲裁后的最终生效版本，识别所有存在多版本共存的依赖冲突； 针对每一处版本冲突，完整追溯传递依赖引入链路，定位冲突包来自哪个模块、哪层间接依赖； 识别冗余依赖：重复声明依赖、无意义传递依赖、无效exclude排除配置； 输出要求： 冲突引用链路，处理方式等信息用HTML展示，HTML风格要精致，页面风格美观 开始着手开发，给出既定的任务，还有多种任务模式可以选择

普通模式

我这里直接用普通命令去执行

开发的过程中比较顺利，开发的时候也会遇到一些问题需要我手动调整，这是普通模式的弊端，一个好的模型想要发挥出模型的能力一个是靠prompt，一个是靠agent环境，还有就是一次任务的框架环境。

最终的效果就是下图所示，成功的分析出了项目中依赖的版本差异和引用链路，但是项目中其实是并没有版本冲突的，maven通过版本仲裁，自动的选择有冲突的版本，版本真正的冲突会体现到项目运行的时候。

/goal /spec搭配

这里重新给一套prompt

/goal 开发Maven依赖处理工具，输入项目根路径自动扫描所有pom，完成依赖版本解析、冲突溯源、冗余依赖识别，输出精致美观的静态HTML报告；工具生成的分析结果必须通过真实Maven项目实测校验，AI完成自我测试修正后再产出最终HTML。 /spec 1. 输入为项目根目录路径，工具递归读取全量pom.xml，支持多模块工程； 2. 严格遵循Maven依赖仲裁规则，区分直接声明版本与最终生效版本，完整识别多版本冲突； 3. 每条冲突必须包含完整传递依赖链路、来源子模块、冲突处理方案； 4. 识别重复依赖、无用传递依赖、无效exclude配置； 5. 输出独立静态HTML，精致UI，分区块表格展示，风险用色彩区分，浏览器直接打开； 6. AI必须内置自测流程：模拟真实Maven项目验证数据准确性，存在遗漏、错误、链路缺失自动修复； 7. 仅做pom依赖分析，不解析业务源码； 8. 自测标准：冲突清单、依赖溯源、冗余列表需和mvn dependency:tree真实输出结果保持一致，不一致则重新推演修正。9.必须通过xxxxx目录下的项目pom分析测试，报告生成没问题任务完成。

重新进行任务会发现任务和之前的执行过程是有区别的，任务有了详细的目标，会主动进行询问，任务不再是简单的用户输入，模型输出了，整个过程中会加上一层层的校验过程，这里如果不满意可以自己调整。

这里展示部分任务规划

Tasks [] Task 1: 项目骨架搭建与命令行入口 [] SubTask 1.1: 创建 Python 项目结构，主入口文件 analyzer.py，使用 argparse 接收项目根目录路径参数 [] SubTask 1.2: 实现递归目录扫描，使用 pathlib.glob("**/pom.xml") 发现所有 pom.xml 文件 [] SubTask 1.3: 使用 xml.etree.ElementTree 解析 pom.xml，处理 Maven 命名空间（http://maven.apache.org/POM/4.0.0） [] Task 2: POM 解析器与继承模型 [] SubTask 2.1: 实现 PomNode 数据类，包含 groupId、artifactId、version、packaging、parent、modules、properties、dependencies、dependencyManagement、profiles [] SubTask 2.2: 实现 parent 继承：子模块未声明的 groupId/version 继承自 parent [] SubTask 2.3: 实现 properties 解析与替换：支持 $${project.groupId}、$${project.version}、${property.name} 等表达式 [] SubTask 2.4: 处理 dependencyManagement 继承与 BOM import（scope=import, type=pom） [] SubTask 2.5: 正确处理多模块聚合关系，构建父子依赖树 [] Task 3: 依赖树构建与仲裁引擎 [] SubTask 3.1: 实现依赖树递归构建，从每个模块的 direct dependencies 出发，解析传递依赖 [] SubTask 3.2: 实现 Maven 仲裁规则：路径最近优先（nearest-wins）→ dependencyManagement 锁定 → 声明顺序优先 [] SubTask 3.3: 对每个 G:A（groupId:artifactId）跟踪所有版本及其在树中的深度和路径 [] SubTask 3.4: 处理 scope（compile/runtime/provided/test/system）及其传递规则 [] SubTask 3.5: 处理 optional 依赖与 exclusions：被 exclude 的依赖不再向下传递 [] SubTask 3.6: 注意：由于不联网解析远程仓库 POM，传递依赖深度限于项目内模块的直接声明 + 父 POM/BOM 中的管理版本，BOM 中 import 的依赖版本可识别但不递归其 POM 内容（这是静态分析的合理边界）

任务直接最后是最终要的校验过程，之前直接输入进去prompt，出了很多问题需要我自己调试处理，发送报错日志。

这里找不到mvn命令，agent在执行过程中会自己处理，之前的普通模式就直接终止了。

第一版的依赖大概率是不正确的。这里并没有识别出冲突的依赖。

这里agent执行了mvn 的tree，和html的内容进行对比和修复。最后的页面中我发现没有冲突依赖，可能是因为项目中没有实质的报错，其实是没问题的（maven有版本仲裁，深挖的话冲突会特别多），但是为了看看模型的效果，所以这里又优化了一次，项目中存在重复的依赖就当作冲突。

可以看到分析的更加完整了些。整体内容很多，项目中其实没有这么多依赖，只是版本问题。

进一步优化，在当前实现的基础上，我还是觉得目前的方式太麻烦，我希望所有的内容可以浓缩为一个maven插件，可以直接在工具中使用。

模型是好模型，搭配上好的任务模式是锦上添花，AI Coding需要人工干预整体上下文，但是不应该干预任务执行的过程。Doubao-Seed-Evolving的超长上下文给了开发人员更多的准备环境，甚至可以直接塞入一整个文档进去，任务模式的选择又可以极大程度的减少人为对于编码过程的干预，AI Coding不是ai写一段代码，开发人员看一段代码，AI Coding应该是工程化体系化的，拥有可控性和健壮性并且能够很高程度的控制最终产物的完整性和可用性，如果模型的上下文更长的话，相信还会有更多的开发模式能够体验。

整体来看Doubao-Seed-Evolving的表现是不错的，至少前端做的真的像样了，目前的市场上不缺AI，但是Doubao-Seed-Evolving模型官方说保持周更，这种推动能力下，希望模型能够有更加的表现，目前的体验来看是不错的，想要体验的同志可以试试看：https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/model/detail?name=doubao-seed-evolving

但是我更推荐买套餐，我就吃了没买的亏。