如今，DeepSeek 等国内外大模型的性能日趋强大，业界普遍认为，2025 年 AI 应用将迎来爆发式增长。然而，对于企业而言，即使拥有了强大的大模型，仍然面临着应用场景不明晰、应用形态不确定的问题。如何将大模型技术切实落地到行业应用中，开发出真正有价值的 AI 产品，是近一年来行业普遍关注的焦点，也是众多企业持续探索的难题。

基于对豆包模型服务的长期使用经验，我们注意到火山方舟近期推出了“大模型应用实验室”，其核心特点是“易集成、易落地、更开放”。简单来说，火山方舟为企业提供了一系列精选的应用场景，并开发了高质量的 AI 应用作为行业模板，以开源的形式提供给有需求的企业使用。

互动双语视频生成器：AI赋能教育动画新范式

作为 Agent 开发者，我们团队对火山方舟中一个名为“互动双语视频生成器”的应用产生了浓厚的兴趣，并决定对其进行部署和测试。希望借此机会，探索 AI 动画在教育领域的应用潜力。

快速部署指南

为了方便读者理解和操作，以下将对关键步骤进行详细说明。

首先，需要克隆具体的代码仓库：

# 仓库下载
git clone https://github.com/volcengine/ai-app-lab.git
# 进入对应具体目录
cd demohouse/chat2cartoon

接着，打开 .env 文件，配置环境变量。 需要配置文生图、语音合成、视频生成、视频理解等模型的相关参数。

# 大模型接入点ID，用于脚本创作、分镜、角色  https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/openManagement?LLM=%7B%7D&OpenTokenDrawer=false
LLM_ENDPOINT_ID='ep-xxx'
# 视觉理解大模型接入点ID，用于最终视频影片交互
VLM_ENDPOINT_ID='ep-2025xxx'
# 火山引擎TOS储存桶名，用于存储模型产物 https://console.volcengine.com/tos/bucket/
TOS_BUCKET='chat2'
# 语音技术API Access Key https://console.volcengine.com/speech/service/
TTS_ACCESS_KEY='7naxxx'
# 语音技术API Resource ID https://console.volcengine.com/speech/service/
TTS_API_RESOURCE_ID='volc.service_type.10029'
# 语音技术App Key https://console.volcengine.com/speech/service/
TTS_APP_KEY='113xxx'
# 生视频大模型接入点ID（暂时只支持Doubao-视频生成模型）
CGT_ENDPOINT_ID='ep-20250306153842-pg2b4'
# 火山方舟API Key，用于方舟模型接入点推理时做鉴权 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey
ARK_API_KEY='99831b24-55xxxx'
# 火山引擎账号Access Key，用于访问TOS API，上传模型产物  https://console.volcengine.com/iam/keymanage/
VOLC_ACCESSKEY='AKLTYxxxx'
# 火山引擎账号Secret Key，用于访问TOS API，上传模型产物 https://console.volcengine.com/iam/keymanage/
VOLC_SECRETKEY='Tmprexxxx'

火山方舟服务开通与配置

首先，需要开通火山方舟的相关服务（各类 AI 模型均在此平台提供）。登录火山方舟后，在页面左下角找到并点击“开通管理”，分别开通大语言模型和视觉大模型服务。

在开通模型服务后，需要创建接入点，即实际使用的模型。点击左侧 “在线推理”，然后点击 “自定义推理接入点”，创建推理接入点。

根据页面提示填写信息，添加所需的具体模型后，确认接入。

创建成功后，复制接入点 ID。

具体的模型选择可以根据实际需求和偏好进行调整。 在本次测试中，我们选择了以下模型：

1. LLM_ENDPOINT_ID 选择 Doubao-1.5-pro-32k
2. VLM_ENDPOINT_ID 选择 Doubao-vision-pro-32k
3. CGT_ENDPOINT_ID 选择 Doubao-视频生成-Seaweed

要获取这些模型的 API Key（即 ARK_API_KEY），请点击“查看 API Key” 按钮。如果需要创建新的 API Key，可以在页面左下角进行管理。

TOS 存储桶配置

点击进入已创建的 TOS 存储桶，配置跨域访问。

具体参数配置请根据实际应用场景进行调整。 文中提供的参数配置仅为示例，供参考使用（生产环境请务必谨慎配置）。

火山引擎访问控制

接下来，进入火山引擎的访问控制页面：

https://console.volcengine.com/iam/keymanage/

获取火山引擎的 Access Key 和 Secret Key，用于访问 TOS API。

分别对应 .env 文件中的 VOLC_ACCESSKEY 和 VOLC_SECRETKEY 参数。

对象存储配置

TOS API 用于上传模型生成的文件。 进入对象存储页面：

https://console.volcengine.com/tos

点击 “桶列表”，再点击 “创建桶”，填写相关信息后即可创建存储桶。 在本例中，创建的存储桶名称为 chat2，因此 .env 文件中 TOS_BUCKET 参数应设置为 chat2。

语音技术配置

最后是语音技术部分的配置。 访问火山引擎语音技术平台：

https://console.volcengine.com/speech/app

创建应用，并选择 “大模型语音合成” 和 “流式语音识别大模型” 服务。

创建完成后，点击左侧任意菜单，即可在下方找到 APP ID 和 Access Token。

根据火山引擎官方文档，

TTS_ACCESS_KEY 对应 Access Token，

TTS_APP_KEY 对应 APP ID。

https://www.volcengine.com/docs/6561/1329505

至此，.env 文件的配置工作已经完成。 接下来，需要安装项目依赖并运行程序。

后端运行

# 进入后端
cd backend
# 安装 poetry
pip install poetry==1.6.1
# 用 poetry 安装依赖库
poetry install
# 后端启动！
poetry run python index.py

如果运行成功，终端将显示类似以下信息的输出。

前端运行

# 进入前端
cd frontend
# 安装 pnpm
npm install -g pnpm@8
# 利用 pnpm 安装依赖包
pnpm install
# 复制环境变量 .env 文件
cp ../.env ./
# 前端启动！
pnpm dev

如果运行成功，终端将显示类似以下信息的输出。

完成上述步骤后，即可在浏览器中访问 http://localhost:8080/ 开始使用“互动双语视频生成器”。

项目架构与测试结果

项目的整体流程架构如下图所示：

测试结果表明，“互动双语视频生成器” 支持用户一键生成分钟级视频，操作极其简便高效。 用户无需进行繁琐的参数设置，只需输入视频需求，即可快速生成符合要求的长视频作品，从而大幅提升创作效率。

生成的视频质量较高，画面清晰流畅，故事情节连贯自然。 此外，该应用还支持与用户就视频内容进行互动问答。

应用开源：大模型落地的关键一步

从 Coze 平台的模板化应用，到火山方舟 AI 应用开源实验室的推出，这不仅代表着解决方案从低代码向高代码的延伸，更标志着应用场景从通用性向深度定制化的演进。

在大模型技术落地应用的浪潮中，应用开源所蕴含的战略意义，甚至超越了模型开源本身。 诚然，强大的模型是 AI 应用的引擎，但如何高效地将模型能力融入到实际业务场景中，才是推动 AI 应用落地、并最终提升业务能力的关键所在。

火山引擎开源 AI 实验室提供的开源、高代码 SDK 以及原型 AI 应用，恰恰为 AI 应用落地补上了“最后一公里”。 开源的 AI 应用为企业提供了一个快速启动的最佳方案。

许多企业虽然认识到大模型的巨大潜力，也从理论层面理解了如何将其应用于自身业务场景，但在实际操作中，仍然面临诸多障碍。 而开源 AI 原型应用的出现，让企业开发者无需再从零开始摸索复杂的模型对接和应用开发流程，能够迅速上手，快速学习并构建和扩展符合自身业务需求的 AI 应用，从而大幅降低试错成本、时间成本以及人力成本。

对于广大的 AI 技术爱好者和开发者而言，在初涉 AI 应用开发领域时，往往会接触到 LangChain 等高度封装且抽象程度较高的框架。 LangChain 框架在熟练掌握后，确实能够显著提升开发效率，但其大量的语法糖和抽象概念，也给初学者带来了较高的学习门槛。 相比之下，火山引擎提供的 Python SDK Arkitect，则更易于上手，其工具链和开发流程也更加直观。 此外，官方 Demo 中还提供了详细的技术架构图和实现细节，方便开发者深入理解。

火山方舟 AI 应用实验室的推出，无疑为企业和开发者提供了一个强大的 AI 应用开发平台。 尤其值得称赞的是，其开源策略降低了 AI 应用开发的门槛，加速了大模型技术在各行各业的落地进程。 随着更多开源应用的涌现，我们有理由相信，AI 技术将真正融入到千行百业，释放出更大的潜能。