邀你測(cè)評(píng)LazyLLM ：從技術(shù)視角解鎖AI開發(fā)新可能

隨著大模型技術(shù)進(jìn)入規(guī)模化落地階段，開發(fā)者面臨多模態(tài)融合、多智能體協(xié)同、企業(yè)級(jí)部署等復(fù)雜挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)開發(fā)框架（如 LangChain、LlamaIndex）雖提供基礎(chǔ)工具鏈，但代碼冗余、部署繁瑣、適配成本高等問題制約了創(chuàng)新效率。

為此，商湯大裝置推出開源低代碼框架LazyLLM，通過模塊化設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)流驅(qū)動(dòng)和一鍵式部署，徹底重構(gòu) AI 應(yīng)用開發(fā)路徑，讓開發(fā)者僅需十余行代碼即可實(shí)現(xiàn)工業(yè)級(jí) RAG、多模態(tài)問答等復(fù)雜算法編排。

為推動(dòng)技術(shù)普惠與開源生態(tài)共建，開源中國(guó)社區(qū)聯(lián)合商湯大裝置發(fā)起「LazyLLM 技術(shù)測(cè)評(píng)征文活動(dòng)」，誠(chéng)邀 AI 開發(fā)者、算法工程師、高校研究者從技術(shù)視角深度體驗(yàn) LazyLLM ，共同挖掘大模型應(yīng)用開發(fā)的無限可能。

測(cè)評(píng)撰文方向

本次活動(dòng)鼓勵(lì)從以下技術(shù)維度展開深度測(cè)評(píng):

?技術(shù)框架解析：本維度聚焦 LazyLLM 區(qū)別于傳統(tǒng)框架的核心架構(gòu)設(shè)計(jì)，需從“原理拆解 + 實(shí)踐驗(yàn)證”雙視角展開，核心評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)流驅(qū)動(dòng)范式的設(shè)計(jì)邏輯、組件化架構(gòu)的靈活性、與傳統(tǒng)“代碼驅(qū)動(dòng)”框架的差異對(duì)比。

?性能優(yōu)化：本維度需以“評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)為依據(jù)”，通過對(duì)比測(cè)試呈現(xiàn) LazyLLM 相比同類型產(chǎn)品在性能優(yōu)化上的實(shí)際效果，核心評(píng)測(cè)算法模塊效率與效果（RAG 或 Agent 方向）、本地模型微調(diào)與推理效率與資源占用量化對(duì)比。

?場(chǎng)景落地：本維度需“從開發(fā)到落地”完整呈現(xiàn) LazyLLM 在具體場(chǎng)景中的應(yīng)用，突出“問題解決能力”，核心評(píng)測(cè)場(chǎng)景化開發(fā)的技術(shù)細(xì)節(jié)、落地過程中的問題與解決方案、實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值驗(yàn)證。

?生態(tài)集成：本維度需圍繞“兼容性”與“集成價(jià)值”展開，測(cè)試 LazyLLM 與主流開源軟件的協(xié)同效果，核心評(píng)測(cè)工具集成的適配成本、協(xié)同場(chǎng)景的功能完整性、集成后的性能變化。

?工程化能力：本維度需從“開發(fā)者體驗(yàn)”與“生產(chǎn)環(huán)境需求”出發(fā)，測(cè)試 LazyLLM 在工程化環(huán)節(jié)的落地能力，核心評(píng)測(cè)部署流程的簡(jiǎn)化程度、跨平臺(tái)運(yùn)行的穩(wěn)定性、監(jiān)控運(yùn)維的便捷性。

技術(shù)資源支持

?開源倉(cāng)庫(kù)：

https://github.com/LazyAGI/LazyLLM

?官方文檔：

https://docs.lazyllm.ai/en/stable/

?嗶哩嗶哩課程（賬號(hào) LazyCoder）：

https://space.bilibili.com/26552770/lists

歡迎各位優(yōu)秀的開發(fā)者們以 GitHub Issue、Pull Request 等形式共建開源社區(qū)

1、投稿時(shí)間：即日起至 2025 年 11 月 25 日

2、投稿地址：

https://qaxb95n3g50.feishu.cn/share/base/form/shrcnmvYXY76YiWzO1efFlIyppg

3、投稿要求：

?內(nèi)容需包含技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)、代碼示例、性能數(shù)據(jù)或?qū)Ρ确治觯?/p>

?涉及到落地實(shí)戰(zhàn)的撰文維度，建議結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景展開測(cè)評(píng)；

?字?jǐn)?shù)不少于 1500 字（不含代碼），可附圖片、表格，投稿文件名格式：LazyLLM 測(cè)評(píng) | XXX ；word 格式；文件大小不超過 5MB ；

?如有以下情況，將視為投稿失敗：1、全文由 AI 撰寫，無個(gè)人實(shí)測(cè)內(nèi)容 2、針對(duì)商湯 LazyLLM 惡意攻擊、抹黑等情況 2、抄襲、洗稿，重復(fù)投稿僅算作一次投遞。

優(yōu)秀稿件案例

1、《用 LazyLLM 搭建一個(gè)代碼注釋 / 文檔 Agent 的實(shí)測(cè)體驗(yàn)》

https://blog.csdn.net/qq_44273429/article/details/150918885

2、《基于LazyLLM多Agent大模型應(yīng)用的開發(fā)框架，搭建本地大模型AI工具，你貼身的寫作、論文小助手》

https://xcleigh.blog.csdn.net/article/details/151709006

3、《大模型框架評(píng)測(cè)：發(fā)現(xiàn)了一個(gè)寶藏開發(fā)框架LazyLLM，它能否取代 LangChain 和 LlamaIndex？》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1929595126159741345

4、《告別 Excel 熬夜：LazyLLM 框架教你輕松構(gòu)建自動(dòng)化財(cái)報(bào)分析 Agent》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1954129011631454000

5、《2025年 Agent 開發(fā)框架選型&實(shí)戰(zhàn)筆記》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1927013827951714787

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