偷偷分享个 AI 无限进化模型，用完回不去了...

DOUBAO · SEED EVOLVING 同一个接口 模型持续进化 从写出来，到接着改、交得出。 CODING × AGENT · 持续更新 同一个 Model ID · 不换调用方式 0801 0827 持续更新 前端游戏 · 工程迭代 · 办公交付 同一道题，下次再跑。

大家好啊，我是甲木。

最近连着写了三篇豆包，云电脑、飞书办公、还有新上的浏览器录制功能、Office 功能，基本把产品端的东西摸了一圈。

但产品好不好用，取决于产品功能 + 背后的模型能力。

豆包现在的生态已经很完善了。模型能力上去了，人能做的事情自然也多了。

正好有个模型，叫Doubao-Seed-Evolving，也就是豆包进化模型。它面向 Coding 和 Agent 场景持续更新，使用同一个 Model ID就能接入，不需要每次跟着更新换一套调用方式。

之前零散上手过一些，但没成体系，也没专门把模型这件事拎出来聊。

这次正好赶上它更新。这次升级，官方重点提到Agent 长程执行、可信调研与多模态理解。我想知道，这些词落到实际任务里，究竟是什么样。

所以我出了一批题：网页游戏起步，再挑两个继续开发，最后补一个办公场景。执行时，用Claude Code 接入Doubao-Seed-Evolving，由工具提供读文件、改代码、运行命令和浏览器操作的能力，模型负责决定接下来怎么做。

（Ps: 因为 Claude Code 不好翻页，所以最后的数据统一导入Codex，便于阅读～）

4 PARTS · CONTENT MAP

PART 01

先看版本变化

同一道题，前后对比

PART 02

网页游戏实测

素材、代码、浏览器

PART 03

做出来之后

接手工程，落到办公

PART 04

模型是风

能飞的人越多

下面展开聊。

PART

01

先说个小实验

MODEL EVOLUTION

豆包进化模型，我之前也上手过，最早是上两个版本那会儿。

这两次版本更新的产出我一直留着，都是同类型的前端题。放一起看：

上上次版本

0801 版：

上一次版本

0827 版：

差别一眼能看出来：细节和完成度都往上走了一截。

同样的 prompt，同样的验收标准，只换了版本，代码一行没改，结果就自己变好了。

PART

02

七个游戏 ·散装素材，看它怎么拼

BUILD · PLAY · VERIFY

接下来试这次接入的 Doubao-Seed-Evolving，来放松放松，上点游戏。

这一批做了八个网页游戏，覆盖像素农场、滑雪、潜水、航海、赛车、塔防、纸牌和果园动作游戏。这里挑几段看效果。

先解释一个东西。做游戏需要美术素材：地块、角色、树、房子这些。

开源社区有一种资源包叫sprite sheet，可以想象成小时候那种拼图板，所有碎片都印在一张大图上，角色、地面、栅栏、树，密密麻麻排在一起。要用的时候，一块一块拆下来，再拼到画面里。

Kenney Tiny Farm 的 sprite sheet：所有地块、作物、角色、工具都排在一张大图上。来源：kenney.nl，CC0。

农场这类题里，用到的就是这种散装素材。素材不等于完整游戏：地块怎么组织、角色怎么动、操作后有什么反馈，还得在代码里把它们连起来。

素材选择和画面布局，也会影响实现效果。不过，光凭成品好看，还不能证明模型真的理解了图片。后面我会单独拿一个有看图记录的案例，看看它怎么把画面问题转成代码修改。

第一个 case 是制作一个星露谷风格的小游戏《秋收小屋》，这个是最终的成果：

《秋收小院》：像素农场，搬木箱、种作物、等人来收货。

在执行的过程中，Doubao-Seed-Evolving 它做的时候先把素材过了一遍，再拼出地图。中间发现横杆连接有问题，也自己顺手修了。

跑完之后它还会自己检查一遍，看能不能正常玩。

《夜牌小馆》：21 点，要牌、停牌、筹码结算。

虽然没有报错，但是 Doubao-Seed-Evolving 检查后发现，结算时的忙碌状态没有解除。便修改代码，再回到浏览器验证，按钮恢复可用。

Coding 的价值，就体现在这种写完以后还能继续发现问题、解决问题的能力上。

《灯下虫潮》：塔防，摆灯、引虫、守住光圈。

余后的几个 case 效果都很好，不仅严格遵守了美术风格，而且真实地完成了游戏的测验，没有编造游戏通过。

《潮间潜者》：水下潜水，蓝绿色调，鱼群和深度变化。

《桌面微缩赛》：俯视赛车，弯道、对手、纸面地图风格。

最初的弯道路线出了问题，Doubao-Seed-Evolving换了提取路线的方法，继续调整并测试。

Doubao-Seed-Evolving 能把找素材、写代码、浏览器验证和修复接起来。长程执行的意义，也不在于调用多少次工具，而在于遇到问题后，能不能继续把事情做完。

PART

03

做出来之后

ITERATE & DELIVER

跑通画面只是第一步。真正的功夫在后半段：已有代码要读懂，存档和结算要对上，不同尺寸下的界面还得检查。一次生成没有解决的地方，能不能沿着原来的工程继续推进？

接下来要试的，就是 Doubao-Seed-Evolving 已有的工程还能不能接着改。

CASE 01

秋收小院 · 接手工程，补存档和结算

画面和操作在初版里已经跑通了。这次接着改同一个工程，要求补两个功能：关掉页面下次能继续、当天卖了什么赚了多少看得清。其中账本原本没有，是这次在初版基础上新补的。

这两个功能说起来简单，真正麻烦的是：前面那版代码得先读明白，才能在正确的地方补状态管理和数据持久化。

刷新后续上了，账本数字也能对上。比起从零写，在已有代码上补功能更费功夫。

CASE 02

雪坡信使 · 对着截图改界面

电脑上能玩，换到手机就不对。我截了三个尺寸的图丢回去，让它自己看。

同一作品、同一竖屏尺寸。左边修改前，右边修改后。

角色位置调回来了，前方视野拉开，变道按钮也补上了。跟拼素材一个道理：看得见，才改得对。

CASE 03

办公场景 · 三家报价，整理成能接手的材料

换一个完全不同的方向。

这里我给豆包进化模型三家供应商报价、一份活动需求、后续沟通记录。看看它能不能整理清楚。

为了检验它，我还给它埋了些坑，80 个客户加 6 个工作人员，必须要核实好人数；报价这部分有含税有未税；茶歇按 10 份一组买；以及活动的应急金是不能当预算来使用的。

最终豆包进化交回五份文件：

分别是比较表、费用核算、附条件建议、三封邮件草稿、跟进清单。

它没有只挑最便宜的。首选方案带了几条前提，满足就按这个走，不满足就切备选。

能把一堆对不齐的信息整理到能接手的程度，已经够用了。

PART

04

结语

KEEP EVOLVING

回到开头那个小实验：同一道题，隔几周再跑，结果自己变好了。

接口不用换，提示词不用改，模型在后面自己迭代。用的人什么都没动，东西就是比上次好了一截。

这种升级是无感的。没有新按钮要学，没有新流程要记。某天跑了一遍老任务，发现以前卡的地方不卡了，以前要手动补的东西它自己补上了。

豆包进化模型一直在跑，半个月一版，每版都往前走一点。今天做不好的事，下个月可能就做好了。人能做的事，就这样一点一点变多。

GPT-6 出来之后，小红书、公众号上多了很多创意游戏分享。

做这些东西的人，创意一直都在，不是他们突然变强了，是模型越强，把创意落地的那双手就越好使。

豆包工作接住的，正是最大一批普通用户；模型持续进化，这批人能做的事情也会越来越多。

「风之积也不厚，则其负大翼也无力。」

模型是风，用户是鹏。风越厚，能飞的人越多。

直接去「火山方舟」，获取官方模型体验~

以上。

我是甲木，热衷于分享一些 AI 干货内容，同时也会分享 AI 在各行业的落地应用。

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/// END · KEEP EVOLVING