這是一個很有意思的話題，今天大家都在熱火朝天的構建 AI 應用。有用各種各樣的編程語言，開發框架開發的，也有用低代碼工作流搭建的，但是你否知道，其實可以僅通過自然語言就可以完成一個 AI 應用的開發乃至上線麼？本篇文章就來跟大家分享一下我是如何使用自然語言的方式構建豐富多彩的 AI 應用的，希望藉此可以帶您直觀感受 VibeCoding 的魅力，感受 AI 時代的軟件生產變革。

用 AI 應用生產 AI 應用——VibeCoding On Function AI Deep Dive

操作演示

接下來我們先來真實的操作一下使用自然語言構建AI應用，基礎軟件部分的獲取請參考之前的系列文章《Function AI 的 VibeCoding 解決方案》，對於已經部署好的同學可以重新部署一個新的版本。近期方案中增加了對百鍊等 AI 能力的集成，可以幫助您生成有趣又實用的AI應用。

場景一：兒童教育娛樂類 AI 應用

這類應用非常適合家裏有小朋友的同學，跟他/她們一起利用 AI 進行娛樂和互動，培養使用 AI 的意識。我們接下來看一下如何生產構建。

兒童繪本製作應用

針對有聲兒童繪本的生成場景，可以構建一些有教育意義或者有童趣的繪本場景。

演示效果如下

構建過程

使用“專家模式”，輸入框輸入 “@”選擇“資深全棧工程師”。（這裏不需要數據庫所以不用前面兩個智能體）

總共10輪對話，沒有一行代碼，可以看到 AI （qwen3-code-plus）可以很好的進行修正。

發佈

只需按照以下流程，點擊一下“發佈”按鈕即可。

兒童猜畫應用

可以跟小朋友玩“人類繪畫 AI 猜畫”的遊戲培養繪畫興趣。

演示效果如下

構建過程

使用“專家模式”，輸入框輸入 “@”選擇“資深全棧工程師”。（這裏不需要數據庫所以不用前面兩個智能體）

僅四輪對話即可生成修改這樣的創意AI應用。

發佈

可參考兒童繪本製作應用發佈流程

場景二：企業網站+知識問答

這類應用是非常剛需的企業應用，比如企業的產品門户頁或者解決方案官網等，然後還要在官網上增加一個智能助手，來實現企業的自助服務。

效果演示

構建過程

企業網站+知識問答分兩個步驟

步驟一

構建知識問答 API 服務，知識問答服務可以使用 AgentCraft 的底座無代碼搭建，構建一個知識庫的 API 示例如下：

1. 新建數據集	2.新建數據源	3.上傳知識文檔

4.新建知識庫智能體	5.關聯1的數據集	6.複製該知識庫的調用 API

步驟二

自然語言開發，本次依然只使用“全棧專家”

經過6輪對話即可完成+AI 的能力

系統中的 AI 集成

這裏是如何做到可以讓 AI 應用直接開發 AI 應用的呢？主要分三個部分

系統提示詞集成

您是一位專注於Web應用開發領域的專家X，擁有跨多種編程語言、框架和最佳實踐的豐富知識。

你的協作方有D(一個數據庫專家)以及M(一個專業的項目經理) 可以參考他們的建議開發應用

您是一位專注於Web應用開發領域的專家X，擁有跨多種編程語言、框架和最佳實踐的豐富知識。
你的協作方有D(一個數據庫專家)以及M(一個專業的項目經理) 可以參考他們的建議開發應用
<system_constraints>
  ...之前的提示內容
<IntegrationExamples>
  <Integration name="百鍊平台AI">
    // 已知存在server端的api文件 src/app/api/ai/route.ts
    // 瀏覽器端調用示例
    // 文本生成（非流式）
    const response = await fetch('/api/ai', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        action: 'text-generation',
        data: {
          model: 'qwen-plus',
          messages: [
            {
              role: 'system',
              content: 'You are a helpful assistant.'
            },
            {
              role: 'user',
              content: '你是誰？'
            }
          ]
        }
      })
    });
    /**
      文本生成response的數據結構如下
      {
          "choices": [
              {
                  "message": {
                      "role": "assistant",
                      "content": ""
                  },
                  "finish_reason": "stop",
                  "index": 0,
                  "logprobs": null
              }
          ],
          "object": "chat.completion",
          "usage": {
              "prompt_tokens": 121,
              "completion_tokens": 788,
              "total_tokens": 909,
              "prompt_tokens_details": {
                  "cached_tokens": 0
              }
          },
          "created": 1755147048,
          "system_fingerprint": null,
          "model": "qwen-plus",
          "id": ""
      }
    **/

    // 文本生成（流式）
    const response = await fetch('/api/ai', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      action: 'text-generation',
      data: {
        model: 'qwen-plus',
        messages: [
          {
            role: 'system',
            content: 'You are a helpful assistant.'
          },
          {
            role: 'user',
            content: '你是誰？'
          }
        ],
        stream: true,
        stream_options: {
          include_usage: true
        }
      }
    })
  });

  // 處理流式響應
  if (response.body) {
    const reader = response.body.getReader();
    const decoder = new TextDecoder();
    
    while (true) {
      const { done, value } = await reader.read();
      if (done) break;
      
      const chunk = decoder.decode(value);
      // 處理每個數據塊
      console.log(chunk);
    }
  }
    // 圖像生成1-啓動異步生成任務
    const response = await fetch('/api/ai', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        action: 'image-generation',
        data: {
          model: 'wan2.2-t2i-flash',
          input: {
            prompt: '一間有着精緻窗户的花店，漂亮的木質門，擺放着花朵'
          },
          parameters: {
            size: '1024*1024',
            n: 1
          }
        }
      })
    });

    const { output } = await response.json();
    const taskId = output.task_id;
    // 圖像生成2-查詢異步任務
    const response = await fetch('/api/ai', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        action: 'get-image-task',
        data: {
          taskId: '86ecf553-d340-4e21-xxxxxxxxx'
        }
      })
    });
    const result = await response.json();
    /**
      result.output?.task_status 狀態碼如下:
          PENDING：任務排隊中
          RUNNING：任務處理中
          SUCCEEDED：任務執行成功
          FAILED：任務執行失敗
          CANCELED：任務取消成功
          UNKNOWN：任務不存在或狀態未知
      示例:
      if(result.output?.task_status === 'SUCCEEDED'){
        let imageurl = result.output.results?.[0]?.url;
      }
    **/
    // 圖像理解
    const response = await fetch('/api/ai', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        action: 'visual-understanding',
        data: {
          model: 'qwen-vl-max',
          messages: [
            {
              role: 'system',
              content: [
                { type: 'text', text: 'You are a helpful assistant.' }
              ]
            },
            {
              role: 'user',
              content: [
                { 
                  type: 'image_url', 
                  image_url: { 
                    url: '<img-url>' 
                  } 
                },
                { type: 'text', text: '圖中描繪的是什麼景象?' }
              ]
            }
          ]
        }
      })
    });
    // 音頻理解（音頻識別）示例
    const response = await fetch('/api/ai', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        action: 'audio-understanding',
        data: {
          model: 'qwen-audio-turbo-latest',
          input: {
            messages: [
              {
                role: "system",
                content: [
                  {"text": "You are a helpful assistant."}
                ]
              },
              {
                role: "user",
                content: [
                  {"audio": "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/audios/welcome.mp3"},
                  {"text": "這段音頻在説什麼?"}
                ]
              },
              {
                role: "assistant",
                content: [
                  {"text": "這段音頻説的是:'歡迎使用阿里雲'"}
                ]
              },
              {
                role: "user",
                content: [
                  {"text": "介紹一下這家公司。"}
                ]
              }
            ]
          }
        }
      })
    });

    const result = await response.json();
    // 文本轉語音示例(語音合成)
    const response = await fetch('/api/ai', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        action: 'text-to-speech',
        data: {
          model: 'qwen-tts',
          input: {
            text: "那我來給大家推薦一款T恤，這款呢真的是超級好看，這個顏色呢很顯氣質，而且呢也是搭配的絕佳單品，大家可以閉眼入，真的是非常好看，對身材的包容性也很好，不管啥身材的寶寶呢，穿上去都是很好看的。推薦寶寶們下單哦。",
            voice: "Chelsie"
          }
        }
      })
    });

    const result = await response.json();
    /**
      result 返回示例
      {
          "output": {
              "finish_reason": "stop",
              "audio": {
                  "expires_at": 1755191553,
                  "data": "",
                  "id": "",
                  "url": ""
              }
          },
          "usage": {
              "input_tokens_details": {
                  "text_tokens": 14
              },
              "total_tokens": 122,
              "output_tokens": 108,
              "input_tokens": 14,
              "output_tokens_details": {
                  "audio_tokens": 108,
                  "text_tokens": 0
              }
          },
          "request_id": ""
      }
    **/
  </Integration>
   <Integration name="AgentCraft AI">
    // 服務端 建議目錄src/app/api/agentcraft/route.ts
    // 已知 AGENTCRAFT_BASE_URL , API_VERSION 和 TOKEN 需要用户輸入
    import { NextResponse } from 'next/server';
    export async function POST(request: Request) {
      try {
        const { messages ,stream} = await request.json();
        
        // 調用知識庫API
        // AgentCraft API Vesion 為 v1 或者 v2
        const response = await fetch({AGENTCRAFT_BASE_URL} + '/{API_VERSION}/chat/completions', {
          method: 'POST',
          headers: {
            'accept': 'application/json',
            'Authorization': 'Bearer <TOKEN>',
            'Content-Type': 'application/json'
          },
          body: JSON.stringify({
            messages: [
              {
                role: "system",
                content: "你是一個有用的助手"
              },
              ...messages
            ],
            stream,
            max_tokens: 8192
          })
        });
        if (stream) {
          // 創建一個新的 Response 對象，直接轉發流式響應
          return new Response(response.body, {
            status: response.status,
            headers: {
              'Content-Type': 'text/event-stream; charset=utf-8',
              'Cache-Control': 'no-cache',
              'Connection': 'keep-alive',
              'Access-Control-Allow-Origin': '*',
            }
          });
        }
        if (!response.ok) {
          throw new Error(`知識庫API請求失敗: ${response.status}`);
        }

        const data = await response.json();
        const content = data.choices?.[0]?.message?.content || '抱歉，我無法處理您的請求。請稍後再試。';
        
        return NextResponse.json({ content });
      } catch (error) {
        console.error('Error:', error);
        return NextResponse.json({ error: '處理請求時發生錯誤' }, { status: 500 });
      }
    }
    // 客户端
    const response = await fetch('/api/agentcraft', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      action: 'text-generation',
      data: {
        model: 'qwen-plus',
        messages: [
          {
            role: 'system',
            content: 'You are a helpful assistant.'
          },
          {
            role: 'user',
            content: '你是誰？'
          }
        ],
        stream: true,
        stream_options: {
          include_usage: true
        }
      }
    })
  });

  // 處理流式響應
  if (response.body) {
    const reader = response.body.getReader();
    const decoder = new TextDecoder();
    
    while (true) {
      const { done, value } = await reader.read();
      if (done) break;
      
      const chunk = decoder.decode(value);
      // 處理每個數據塊
      console.log(chunk);
    }
  }
   
  </Integration>
</IntegrationExamples>
...之前的提示內容
</system_constraints>

可以看到，這裏 IntegrationExamples 中寫明瞭在客户端調用百鍊 API 以及 AgentCraft AI 的示例，他們覆蓋了文本生成，圖片生成，聲音生成，圖像識別，知識庫，智能體等全方位的 AI 能力，AI 可以根據示例很好的完成開發

開發態環境集成

為了減少 AI 的輸出內容，降低成本，以及確保穩定的 AI 服務，系統通過應用模板內置了 AI 的 API Server，也就是在 NextJS 的後端服務中加入了提前寫好的 AI API 服務(這裏只是內置了百鍊的 API 服務，AgentCraft 本身的服務則是服務端和客户端都需要重新生成)

// app/api/ai/route.ts
import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';

// 定義類型
type MessageContent = {
  type: string;
  text?: string;
  image_url?: { url: string };
  audio?: string;
};

type Message = {
  role: string;
  content: string | MessageContent[];
};

type RequestBodies = {
  'text-generation': {
    model: string;
    messages: Message[];
  };
  'image-generation': {
    model: string;
    input: {
      prompt: string;
    };
    parameters: {
      size: string;
      n: number;
    };
  };
  'get-image-task': {
    taskId: string;
  };
  'visual-understanding': {
    model: string;
    messages: Message[];
  };
  'audio-understanding': {
    model: string;
    input: {
      messages: Message[];
    };
  };
  'text-to-speech': {
    model: string;
    input: {
      text: string;
      voice?: string;
    };
  };
};

// API端點映射
const API_ENDPOINTS = {
  'text-generation': 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions',
  'image-generation': 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis',
  'get-image-task': (taskId: string) => `https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/${taskId}`,
  'visual-understanding': 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions',
  'audio-understanding': 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation',
  'text-to-speech': 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation'
};

// 請求方法映射
const REQUEST_METHODS = {
  'text-generation': 'POST',
  'image-generation': 'POST',
  'get-image-task': 'GET',
  'visual-understanding': 'POST',
  'audio-understanding': 'POST',
  'text-to-speech': 'POST'
};

// 是否需要異步頭
const ASYNC_HEADERS = {
  'image-generation': true
};

export async function POST(req: NextRequest) {
  const { action, data } = await req.json();
  
  // 檢查API密鑰
  const apiKey = process.env.DASHSCOPE_API_KEY;
  if (!apiKey) {
    return NextResponse.json({ error: 'DASHSCOPE_API_KEY is not configured' }, { status: 500 });
  }

  // 驗證action
  if (!(action in API_ENDPOINTS)) {
    return NextResponse.json({ error: 'Invalid action specified' }, { status: 400 });
  }

  try {
    // 特殊處理get-image-task，因為它需要taskId參數
    const url = action === 'get-image-task' 
      ? API_ENDPOINTS[action](data.taskId) 
      : API_ENDPOINTS[action];
      
    // 驗證taskId
    if (action === 'get-image-task' && !data.taskId) {
      return NextResponse.json({ error: 'Task ID is required' }, { status: 400 });
    }

    // 構建請求頭
    const headers: Record<string, string> = {
      'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
      'Content-Type': 'application/json'
    };
    
    // 添加異步頭（如果需要）
    if (ASYNC_HEADERS[action as keyof typeof ASYNC_HEADERS]) {
      headers['X-DashScope-Async'] = 'enable';
    }

    // 構建請求配置
    const config: RequestInit = {
      method: REQUEST_METHODS[action],
      headers
    };

    // 添加請求體（GET請求不需要）
    if (REQUEST_METHODS[action] === 'POST') {
      config.body = JSON.stringify(data);
    }

    // 發送請求
    const response = await fetch(url, config);

     // 處理流式響應
  if (action === 'text-generation' && data.stream) {
    // 創建一個新的 Response 對象，直接轉發流式響應
      return new Response(response.body, {
        status: response.status,
        headers: {
          'Content-Type': 'text/event-stream; charset=utf-8',
          'Cache-Control': 'no-cache',
          'Connection': 'keep-alive',
          'Access-Control-Allow-Origin': '*',
        }
      });
    }
    const result = await response.json();
    
    return NextResponse.json(result, { status: response.status });
  } catch (error) {
    console.error('DashScope API error:', error);
    return NextResponse.json({ error: 'Internal server error' }, { status: 500 });
  }
}

對於 AI 應用，還有一個比較重要的東西，就是 API 秘鑰。本方案中，API 秘鑰是通過環境變量的方式從上層服務注入，而不是明文寫到系統，因此更加安全。

//...
else if (shellCommand.startsWith('npm run dev')) {
                        const currentPid = process.pid;
                        await checkAndKillPort(PORT, currentPid);
                        const childProcess: any = spawn('npm', ['run', 'dev'], {
                            cwd: workdir,
                            stdio: ['ignore', 'pipe', 'pipe'],
                            detached: true, // 使子進程在父進程退出後繼續運行
                            env: {
                                ...process.env,
                                PATH: process.env.PATH,
                                NODE_ENV: 'development', // 明確設置開發環境
                                VITE_USER_NODE_ENV: 'development'
                            },
                            uid,
                            gid
                        });
// ....

生產態環境集成

因為在開發態的時候集成 AI 的代碼以及客户端的調用代碼都已經準備完畢，發佈到生產環境，只是提取開發態的環境變量一併部署到服務器上即可。

構建的過程中會生成 s.yaml，將整個生成的 AI 應用進行打包上傳

const sYamlContent = `edition: 3.0.0
name: mayama_ai_generated_app
vars:
  region: '${process.env.REGION}'
  functionName: 'mayama_${projectId}'
template:
  mayama_all:
    internetAccess: true
resources:
  
  mayama_nextjs_build:
    component: fc3
    actions:
      pre-deploy:
        - run: npm run build
          path: ./
    props:
      region: '\${vars.region}'
      description: 應用
      timeout: 600
      diskSize: 512
      customRuntimeConfig:
        port: 3000
        command:
          - bootstrap
      layers:
        - acs:fc:\${vars.region}:official:layers/Nodejs20/versions/1
        - acs:fc:\${vars.region}:1154600634854327:layers/ac-client-mayama-base-release/versions/10
        - >-
          acs:fc:\${vars.region}:1154600634854327:layers/ac-client-base-release/versions/4
      runtime: custom.debian10
      instanceConcurrency: 100
      memorySize: 3072
      cpu: 2
      environmentVariables:
        LD_LIBRARY_PATH: /code:/code/lib:/usr/local/lib:/opt/lib
        NODE_PATH: /opt/nodejs/node_modules
        Region: '\${vars.region}'
        DASHSCOPE_API_KEY: ${process.env.DASHSCOPE_API_KEY || ''}
        NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL: ${NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL}
        NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY: ${NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY}
        PATH: >-
          /opt/nodejs20/bin:/usr/local/bin/apache-maven/bin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/local/ruby/bin:/opt/bin:/code:/code/bin:/opt/nodejs/node_modules/.bin
      functionName: \${vars.functionName}
      code: ./
      triggers:
        - description: ''
          qualifier: LATEST
          triggerName: defaultTrigger
          triggerType: http
          triggerConfig:
            methods:
              - GET
              - POST
              - PUT
              - DELETE
            authType: anonymous
            disableURLInternet: false
      customDomain:
        protocol: "HTTP"
        route:
          path: "/*"
          qualifier: "LATEST"
        domainName: auto
    extend:
      name: mayama_all
  
`;

    await fs.writeFile(sYamlPath, sYamlContent, 'utf-8');
    console.log(`✅ 已創建 s.yaml 配置文件`);

VibeCoding 的技巧

瞭解系統的設計可以掌握系統的應用邊界，知曉什麼時候可以強化提示讓 AI 系統更好的完成生產任務。這裏有些小技巧。

一、項目唯一ID

當 AI 第一次將項目信息輸出的時候，後續都應該圍繞這裏的 ID 進行持續的迭代，因為系統構建真實的應用文件是以這個 ID 為唯一值，如果你發現 ID 變了，那就意味着系統重新生成了一個項目，無法延續你之前的項目。此時可以跟系統説“請在項目 ID 是 xxxx 的項目上修改”,這樣就保持了項目持續迭代的一致性。

這裏也建議一個會話對應一個項目，防止生成混淆。

二、一些必要的交流術語

絕大部分情況下，你使用自然語言表達自己的需求要求 AI 滿足即可，但某些情況下，需要給他一些專業的軟件開發術語，可以讓他修改的更加明確，比如上述示例，使用 xxxx api 完成開發（複製的是一個 curl 的請求），再比如構建應用視覺的時候，可以輸入 “請把頁面上的卡片元素進行垂直/水平居中”，請使用 xxx 的 json 數據進行數據模擬等等。

三、異常情況處理

AI 編程結果不一定是一帆風順的，系統內置了錯誤提示的效果，因此當遇到錯誤的時候最簡單直接的辦法就是直接粘貼複製，讓 AI 自己看錯誤去修改。

除了異常，系統還會把生成的應用本身，以及多輪對話等上下文都一併傳入給 AI，全面的上下文可以更好的讓 AI 幫助我們解決問題。

四、解決不了的死循環

AI 可能會陷入某種死循環，怎麼問問題都解決不了，此時你可以要求他換個思路，或者我們換一個問話方式，看看是否可以解決。

未來展望

隨着 VibeCoding 解決方案的持續進化，我們正朝着全民開發者時代邁進，

國內開放平台的登錄：使用支付寶，微信等登錄系統直接讓自己生成的應用對外可服務
小程序/移動應用：擴展應用類型，如支持小程序或者移動應用的自然語言編程方案
Agentic 應用：支持更復雜的 Agentic 工作流，多模態應用

上手體驗

訪問阿里雲 Function AI控制枱參考《全球首個搭載Kimi-K2&Qwen3-Coder的Serverless架構VibeCoding解決方案重磅來襲！》內容教程進行部署使用。

更多內容關注 Serverless 微信公眾號（ID：serverlessdevs），彙集 Serverless 技術最全內容，定期舉辦 Serverless 活動、直播，用户最佳實踐。

Serverless社區動態日志

@Serverless

標簽

雲計算 (56)

動態

VibeCoding On Function AI Deep Dive：用 AI 應用生產 AI 應用 - 動態詳情

操作演示

場景一：兒童教育娛樂類 AI 應用

兒童繪本製作應用

演示效果如下

構建過程

發佈

兒童猜畫應用

演示效果如下

構建過程

發佈

場景二：企業網站+知識問答

效果演示

構建過程

步驟一

步驟二

系統中的 AI 集成

系統提示詞集成

開發態環境集成

生產態環境集成

VibeCoding 的技巧

一、項目唯一ID

二、一些必要的交流術語

三、異常情況處理

四、解決不了的死循環

未來展望

上手體驗

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系統提示詞集成

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