邀你測評 LazyLLM ：從技術視角解鎖 AI 開發新可能 - News Detail

隨着大模型技術進入規模化落地階段，開發者面臨多模態融合、多智能體協同、企業級部署等複雜挑戰。傳統開發框架（如 LangChain、LlamaIndex）雖提供基礎工具鏈，但代碼冗餘、部署繁瑣、適配成本高等問題制約了創新效率。

為此，商湯大裝置推出開源低代碼框架 LazyLLM，通過模塊化設計、數據流驅動和一鍵式部署，徹底重構 AI 應用開發路徑，讓開發者僅需 10 行代碼即可實現工業級 RAG 系統、多模態對話機器人等複雜場景。

為推動技術普惠與開源生態共建，開源中國社區聯合商湯大裝置發起「LazyLLM 技術測評徵文活動」 ，誠邀 AI 開發者、算法工程師、高校研究者從技術視角深度體驗 LazyLLM ，共同挖掘大模型應用開發的無限可能。

 

測評撰文方向

本次活動鼓勵從以下技術維度展開深度測評:

  • 技術框架解析：本維度聚焦 LazyLLM 區別於傳統框架的核心架構設計，需從 “原理拆解 + 實踐驗證” 雙視角展開，核心評測數據流驅動範式的設計邏輯、組件化架構的靈活性、與傳統 “代碼驅動” 框架的差異對比。
  • 性能優化：本維度需以 “數據為依據”，通過對比測試呈現 LazyLLM 在性能優化上的實際效果，核心評測動態 Token 剪枝的精度與效率平衡、模型微調的適配性、推理速度與資源佔用的量化對比。
  • 場景落地：本維度需 “從開發到落地” 完整呈現 LazyLLM 在具體場景中的應用，突出 “問題解決能力”，核心評測場景化開發的技術細節、落地過程中的問題與解決方案、實際業務價值驗證。
  • 生態集成：本維度需圍繞 “兼容性” 與 “集成價值” 展開，測試 LazyLLM 與主流工具的協同效果，核心評測工具集成的適配成本、協同場景的功能完整性、集成後的性能變化。
  • 工程化能力：本維度需從 “開發者體驗” 與 “生產環境需求” 出發，測試 LazyLLM 在工程化環節的落地能力，核心評測部署流程的簡化程度、跨平台運行的穩定性、監控運維的便捷性。

 

技術資源支持

  • 開源倉庫：https://github.com/LazyAGI/LazyLLM 
  • 官方文檔：https://docs.lazyllm.ai/en/stable/

 

參與方式

1、投稿時間：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：

  • 內容需包含技術實現細節、代碼示例、性能數據或對比分析；
  • 涉及到落地實戰的撰文維度，建議結合具體應用場景展開測評；
  • 字數不少於 1500 字（不含代碼），可附圖片、表格，投稿文件名格式：LazyLLM 測評 | 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，無個人實測內容 2、針對商湯 LazyLLM 惡意攻擊、抹黑等情況 2、抄襲、洗稿，重複投稿僅算作一次投遞。

 

優秀稿件案例

1、《用 LazyLLM 搭建一個代碼註釋 / 文檔 Agent 的實測體驗》

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

2、《基於LazyLLM多Agent大模型應用的開發框架，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、《大模型框架評測：發現了一個寶藏開發框架LazyLLM，它能否取代 LangChain 和 LlamaIndex？》

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

4、《告別 Excel 熬夜：LazyLLM 框架教你輕鬆構建自動化財報分析 Agent》

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

5、《2025年 Agent 開發框架選型&實戰筆記》

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

 

立即行動

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