LazyLLM測評｜LazyLLM：低代碼多智能體應用開發框架，讓AI創新更簡單

在AI應用開發日益復雜的今天，商湯科技大裝置團隊開源的LazyLLM以其低代碼、高效率的特性，正成為開發者快速構建多智能體大模型應用的得力助手。

項目介紹

LazyLLM是由商湯科技大裝置團隊開發并開源的一款低代碼大模型應用開發框架。該項目在2025年全球開發者先鋒大會上正式發布，旨在幫助開發者以極低的成本和代碼量，快速構建和迭代復雜的多智能體大模型應用 。

其核心理念是構建一套"原型搭建 -> 數據反饋 -> 迭代優化"的AI應用開發工作流。開發者可以快速構建應用原型，然后基于真實場景的數據反饋，對應用中的關鍵環節進行算法迭代和模型微調，從而持續提升整體性能。

有趣的是，項目名稱中的"Lazy"意為"懶惰"，體現了其設計哲學：希望用戶無需具備高超的技術或進行復雜操作，就能輕松解決AI應用開發中的問題，越"懶"越好。截至目前，LazyLLM已在GitHub上開源，吸引了大量開發者的關注。

核心功能 便捷的AI應用組裝流程

LazyLLM讓不了解大模型的開發者也能像搭積木一樣，借助內置的數據流和功能模塊，輕松組建包含多個Agent的AI應用 。

• 模塊化設計：通過精細化模塊設計和符合直覺的代碼風格，助力開發者集中精力打造核心產品

• 數據流為核心：采用以數據流為核心的應用開發范式，可通過Pipeline、Parallel、Switch、If、Loop、Diverter、Warp、Graph等數據流拼接已有組件或其他開源軟件

• 統一體驗：對多種模型服務進行封裝，讓開發者在不同技術選型時獲得統一體驗，實現統一調用、統一服務、統一部署

LazyLLM提供了一鍵部署所有模塊的能力，極大簡化了部署流程 。

• POC階段：通過輕量級網關機制簡化多Agent應用的部署流程，解決依次啟動各個子模塊服務并配置URL的問題

• 發布階段：提供一鍵封裝鏡像的能力，使應用可以方便地利用Kubernetes的網關、負載均衡和容錯能力

• 多平臺部署：支持將智能體一鍵部署到網頁、企業微信、釘釘等平臺

LazyLLM具備出色的跨平臺能力，無需修改代碼即可一鍵切換IaaS平臺 。

• 廣泛兼容：兼容裸金屬服務器、開發機、Slurm集群、公有云等環境

• 無縫遷移：使開發中的應用可以無縫遷移到其他IaaS平臺，大大減少了代碼修改的工作量

• 國產化適配：解決了部分國外工具本土化適配不足的問題，得到許多國內開發者的認可

LazyLLM支持對應用中的模型進行微調，持續提升應用效果。

• 自動框架選擇：根據微調場景，自動選擇最佳的微調框架和模型切分策略

• 網格搜索優化：支持網格搜索參數優化，根據用戶配置自動嘗試不同的基模型、召回策略和微調參數

• 非侵入式調優：超參數調優過程無需對應用代碼進行大量侵入式修改，幫助用戶快速找到最佳配置

LazyLLM的架構設計圍繞"敏捷與可靠"的平衡展開，旨在解決Agent開發中既要快速試錯又要系統穩定的矛盾 。

• 數據流驅動：以數據流為核心的應用開發范式，使組件拼接和流程編排更加靈活

• 模塊化可插拔：采用模塊化設計，支持開源技術的高效集成，保證框架的擴展性

• 企業級架構：支持算法和工程解耦，保障訪問安全與數據隔離，支持大規模并發和多用戶協作

針對企業級應用場景，LazyLLM提供了完整的解決方案：

• 權限體系：完善的權限管理體系，保障企業數據安全與訪問控制

• 熱更新支持：支持服務熱更新與算法滾動升級，確保業務連續性

• 全鏈路支持：提供從方案設計、模型訓練、系統部署到業務集成的端到端落地能力

使用方法 安裝與配置

LazyLLM可以通過PyPI安裝，同時支持多種配置方式：

pip install lazyllm

環境變量配置：

import lazyllm

基礎應用開發

w.start().wait()

構建RAG應用：

mweb = lazyllm.WebModule(ppl, port=23456).start().wait()

代碼效率對比

LazyLLM在代碼效率方面表現優異，相比其他流行框架有顯著提升 ：

• 數學公式實現：LazyLLM僅需10行代碼，而LangChain需要15行，LlamaIndex需要30多行

• RAG應用：僅需10行左右代碼即可搭建完整的RAG多路召回應用

• 開發效率：相比傳統方法，開發效率提升30%-60%以上

應用場景 行業解決方案

基于LazyLLM和萬象平臺，商湯大裝置已為眾多行業提供AI應用落地的綜合解決方案 ：

• 金融行業：智能客服、風險評估、投資顧問

• 建筑與航空航天：技術文檔管理、智能問答、知識檢索

• 制造業：設備維護問答、操作規程查詢、故障診斷

典型應用案例

LazyLLM適用于多種AI應用場景：

• 智能客服系統：構建多輪對話、意圖識別、知識庫檢索于一體的客服機器人

• 企業知識庫：支持公司文檔的頻繁增刪改查、分類管理，注冊自定義Reader

• 多模態應用：支持圖像、文本等多模態能力的集成與編排

• 故事創作：利用Pipeline和并行處理實現自動化故事生成

優勢對比 與傳統開發方式對比

特性

傳統開發方式

LazyLLM 框架

代碼量

大量樣板代碼

極簡代碼，10行左右完成應用

部署復雜度

手動配置各模塊

一鍵部署，自動化流程

平臺兼容性

平臺依賴強

跨平臺兼容，無縫遷移

迭代效率

周期長、成本高

快速迭代，數據驅動優化

開發實戰 一行命令安裝

pip install lazyllm

安裝成功

創建api key 這里我們使用 kimi

https://platform.moonshot.cn/console/api-keys

Python 調用

    print(f"answer: {res}")

報錯

一查原來我將python文件命名成lazyllm.py 了，重命名運行看下

可正常對話

使用web界面

lazyllm.WebModule(chat, port=23333).start().wait()

啟動一個web頁面

搭建RAG Agent

print(f"Answer: {response}")

運行結果

啟動web

lazyllm.WebModule(llm, port=24444).start().wait()

以下是利用python+pyqt5實現的一個rag小應用

總結與展望

LazyLLM作為商湯開源的低代碼大模型應用開發框架，通過其模塊化設計、高效的工作流和強大的企業級特性，顯著降低了AI應用開發的門檻。它讓開發者能夠像搭積木一樣快速構建復雜的多智能體應用，同時保證了系統的穩定性和可維護性。

對于企業開發者，LazyLLM提供了一條從原型驗證到生產部署的快速路徑；對于AI研究者，其低代碼特性讓更多人能夠參與到AI應用創新中；對于行業用戶，豐富的行業解決方案加速了AI能力的落地轉化。

隨著大模型技術的不斷發展，LazyLLM也在持續演進，未來將在輕量化RAG、多模態能力集成、Agent框架等方向繼續探索，致力于打造更加開放、高效、可復用的大模型應用開發體系 。

項目地址：

https://github.com/LazyAGI/LazyLLM

版權聲明：本文作者@13妖。