长对话/多资料场景下的信息“找回”难题作为火山方舟面向 AI 开发者推出的专属订阅套餐包方舟 Coding Plan一直以高性价比的模型调用额度、丰富的 Agent 开发工具支持受到大家的欢迎。开发者一次订阅即可在 Doubao-Seed-2.0-Code、Doubao-Seed-2.0-pro、Doubao-Seed-2.0-lite、Doubao-Seed-Code、MiniMax-M2.5、Kimi-K2.5、GLM-4.7、DeepSeek-V3.2 等模型按需切换此外方舟 Coding Plan还兼容主流 AI 编码工具如 Claude Code、OpenCode、OpenClaw、TRAE、Cline、Cursor、Roo Code、Kilo Code、Codex CLI 等适配多种开发场景。不过我们注意到几乎每个写代码的开发者都在和“大模型失忆”斗争开发者们经常会遇到一个高频需求当 AI 助手需要基于历史对话、需求文档、任务信息去“找回相关内容”时仅靠关键词匹配不够用——同义表达、口语描述、跨段落信息很容易漏而把大量内容直接塞给大模型又会带来 Token 成本上升与效果波动。归根结底这类问题的关键在于系统能否在关键时刻“找回正确的上下文”并控制好成本。本次升级新增 Embedding 模型提升 Agent 语义检索与长期记忆能力为了解决“找得准、找得快、成本可控”的语义召回需求方舟 Coding Plan 迎来能力升级新增支持 Embedding 模型。开发者在集成龙虾助手/各类工具时可以通过 Coding Plan 直接调用 Embedding 能力将内容向量化基于语义相似度完成检索与召回。这意味着开发者现在可以轻松地将代码、文档、对话、PR 记录等任意信息转化为高维度的语义向量让信息检索从“关键词匹配”升级为“语义理解”从而让后续的大模型推理更聚焦、更稳定。简单来说有了 Embedding你的 AI Agent 就装上了一颗“数字海马体”能够真正理解并记住你的项目上下文实现跨文件、跨任务、跨周期的长期可检索记忆。效果提升找得准、忘得慢、花钱少、上手快火山方舟 Coding Plan 将 Embedding 能力集成到日常开发流中进一步提升开发者编码效率1. 更精准的语义召回相比传统关键词匹配Embedding 检索在信息量大、对话长、资料分散的场景下更准确召回相关内容降低遗漏与误判。2. 更持久的跨轮次记忆在多轮对话或复杂的编码任务中Agent 能持续追踪上下文记住关键变量、函数定义和开发者的编程偏好实现更持久的跨轮次记忆。3. 更低的 Token 成本Embedding 为记忆检索、知识库问答与工具调用提供统一的语义检索层帮助工具在不增加主模型推理成本的前提下提升跨轮次上下文追踪能力与整体效果。4. 更低的集成门槛我们提供兼容 OpenAI 的接口协议和专属 Base URL并与 OpenClaw、OpenViking 等主流 AI 编码工具开箱集成让用户以最低的成本快速为自己的 Agent 赋能。多场景适配轻松应对信息量大、对话长、资料分散难题Embedding 模型能把代码、文档、对话等信息向量化并按语义检索召回例如在代码理解、PRD 问答、Bug 溯源、知识库检索与 Agent 长期记忆等场景里都能帮助使用者“先找对上下文再写对代码/做对决策”。方舟 Coding Plan 新增 Embedding 模型信息图由 vaka 知识助手生成极简配置快速上手Coding Plan 提供的 Embedding 服务完全兼容 OpenAI 接口协议最大程度降低开发者迁移成本提升配置效率。核心配置信息Embedding 模型名: doubao-embedding-vision专属 Base URLAPI Key 获取Doubao-embedding-vision 是多模态向量化模型它能将文本、图片以及视频等混合输入内容转换为统一的向量表示从而帮助您更高效地处理跨模态数据实现精准的文搜图、图搜图和图文混合搜索。当前模型支持以下几种向量输出类型稠密向量 (Dense Embedding)所有版本均默认支持。稀疏向量 (Sparse Embedding)从 doubao-embedding-vision-250615 版本起支持支持文本输入。查看更多模型信息与主流工具集成为了帮助开发者免除从零搭建 RAG检索增强生成系统的繁琐我们提供了与 OpenClaw 和 OpenViking 等开源框架开箱即用的集成方案。只需简单配置将 Coding Plan 的底层向量化能力注入到这些专为 AI 智能体设计的上下文中即可快速为你的 AI 编码助手建立起长时记忆和精准的代码库检索能力。在 OpenClaw 中配置 Embedding 模型对话记忆精准找回让 AI 助手更会找、更会记OpenClaw 是一款开源、自托管的个人 AI 助手支持配置 Embedding 模型以解决大模型原生记忆有限、易产生幻觉、无法适配私有数据的问题从而提升模型在处理复杂任务时的准确性和可靠性。查看官方文档1. 前提条件已完成 OpenClaw 的安装与配置步骤请见。2. 选择以下任一方式配置 Embedding 模型。一Web UI 方式a. 执行以下命令打开 Web UI。openclaw dashboardb. 在左侧菜单栏选择配置 -All Settings - Raw在agents.defaults节点下增加 memorySearch 相关配置信息增加的配置信息如下。其中需要将 ARK_API_KEY 替换为您自己的 API Key (https://console.volcengine.com/ark/region:arkcn-beijing/apikey)。{ ... agents: { defaults: { ... memorySearch: { provider: openai, model: doubao-embedding-vision, remote: { baseUrl: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3, apiKey: ARK_API_KEY } } ... } } ... }c. 配置完成后先单击右上角Save保存保存完成后单击Update更新配置。二终端方式a. 在终端执行以下命令打开 OpenClaw 配置文件。nano ~/.openclaw/openclaw.jsonb. 在 agents.defaults 节点下增加 memorySearch 相关配置信息增加的配置信息如下。其中需要将 ARK_API_KEY 替换为您自己的 API Key (https://console.volcengine.com/ark/region:arkcn-beijing/apikey)。{ ... agents: { defaults: { ... memorySearch: { provider: openai, model: doubao-embedding-vision, remote: { baseUrl: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3, apiKey: ARK_API_KEY } } ... } } ... }c. 配置完成后重启网关使配置生效。openclaw gateway restart在 OpenViking 中配置 Embedding 模型为 Agent 构建上下文数据库让资料沉淀可复用OpenViking 是专为 AI 智能体Agent打造的上下文数据库主要适用于多 Agent 协同、长期记忆管理、复杂任务执行等场景。该数据库采用 viking:// 文件系统范式将智能体的记忆、资源与技能进行统一组织管理依托分层加载机制按需供给上下文在减少 Token 消耗的同时提升运行效率结合目录式检索优化信息召回效果。功能上OpenViking 支持多租户、多用户及多 Agent 隔离且能在会话结束后自动沉淀长期记忆实现智能体能力的持续积累与自我优化既有效降低开发者的上下文管理成本也能显著提升 OpenClaw 等智能体的整体运行表现。OpenViking 支持多模态 Embedding 模型的集成与接入实现非结构化数据的向量化转换并提供高效的语义相似度检索能力。查看官方文档1. 前提条件已完成 OpenViking 的安装与基础配置步骤请见https://www.volcengine.com/docs/82379/2288685?langzh。2. 在配置文件 ~/.openviking/ov.conf 中新增 embedding 相关配置。其中需要将 ARK_API_KEY 替换为您自己的 API Key (https://console.volcengine.com/ark/region:arkcn-beijing/apikey)。{ ... embedding: { dense: { api_base : https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3, api_key : ARK_API_KEY, provider : volcengine, dimension: 1024, model : doubao-embedding-vision }, max_concurrent: 10 } ... }如何订阅方舟 Coding Plan方舟 Coding Plan提供 Lite 与 Pro 套餐适应轻量与大规模编程场景。邀请好友更划算立享 9 折优惠现在就为你的 Coding Plan 装备上这颗强大的“数字海马体”吧我们相信真正的 AI Native 开发体验始于模型能够真正“理解”并“记住”你的工作。参考文档记忆增强 - Embedding 模型配置指南欢迎各位开发者试用与反馈与我们共同定义下一代的 AI 编程范式。