邀你测评 LazyLLM ：从技术视角解锁 AI 开发新可能
随着大模型技术进入规模化落地阶段，开发者面临多模态融合、多智能体协同、企业级部署等复杂挑战。传统开发框架（如 LangChain、LlamaIndex）虽提供基础工具链，但代码冗余、部署繁琐、适配成本高等问题制约了创新效率。 为此，商汤大装置推出开源低代码框架 LazyLLM，通过模块化设计、数据流驱动和一键式部署，彻底重构 AI 应用开发路径，让开发者仅需 10 行代码即可实现工业级 RAG 系统、多模态对话机器人等复杂场景。 为推动技术普惠与开源生态共建，开源中国社区联合商汤大装置发起「LazyLLM 技术测评征文活动」 ，诚邀 AI 开发者、算法工程师、高校研究者从技术视角深度体验 LazyLLM ，共同挖掘大模型应用开发的无限可能。 测评撰文方向 本次活动鼓励从以下技术维度展开深度测评: 技术框架解析：本维度聚焦 LazyLLM 区别于传统框架的核心架构设计，需从 “原理拆解 + 实践验证” 双视角展开，核心评测数据流驱动范式的设计逻辑、组件化架构的灵活性、与传统 “代码驱动” 框架的差异对比。 性能优化：本维度需以 “数据为依据”，通过对比测试呈现 LazyLLM 在性能优...
