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,让开发者仅需十余行代码即可实现工业级 RAG、多模态问答等复杂算法编排。
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。
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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“评测数据为依据”,通过对比测试呈现 LazyLLM 相比同类型产品在性能优化上的实际效果,核心评测算法模块效率与效果(RAG 或 Agent 方向)、本地模型微调与推理效率与资源占用量化对比。
•场景落地:本维度需“从开发到落地”完整呈现 LazyLLM 在具体场景中的应用,突出“问题解决能力”,核心评测场景化开发的技术细节、落地过程中的问题与解决方案、实际业务价值验证。
•生态集成:本维度需围绕“兼容性”与“集成价值”展开,测试 LazyLLM 与主流开源软件的协同效果,核心评测工具集成的适配成本、协同场景的功能完整性、集成后的性能变化。
•工程化能力:本维度需从“开发者体验”与“生产环境需求”出发,测试 LazyLLM 在工程化环节的落地能力,核心评测部署流程的简化程度、跨平台运行的稳定性、监控运维的便捷性。
技术资源支持
•开源仓库:
https://github.com/LazyAGI/LazyLLM
•官方文档:
https://docs.lazyllm.ai/en/stable/
•哔哩哔哩课程(账号 LazyCoder):
https://space.bilibili.com/26552770/lists
欢迎各位优秀的开发者们以 GitHub Issue、Pull Request 等形式共建开源社区
1、投稿时间: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:
•内容需包含技术实现细节、代码示例、性能数据或对比分析;
•涉及到落地实战的撰文维度,建议结合具体应用场景展开测评;
•字数不少于 1500 字(不含代码),可附图片、表格,投稿文件名格式:LazyLLM 测评 | XXX ;word 格式;文件大小不超过 5MB ;
•如有以下情况,将视为投稿失败:1、全文由 AI 撰写,无个人实测内容 2、针对商汤 LazyLLM 恶意攻击、抹黑等情况 2、抄袭、洗稿,重复投稿仅算作一次投递。
优秀稿件案例
1、《用 LazyLLM 搭建一个代码注释 / 文档 Agent 的实测体验》
https://blog.csdn.net/qq_44273429/article/details/150918885
2、《基于LazyLLM多Agent大模型应用的开发框架,搭建本地大模型AI工具,你贴身的写作、论文小助手》
https://xcleigh.blog.csdn.net/article/details/151709006
3、《大模型框架评测:发现了一个宝藏开发框架LazyLLM,它能否取代 LangChain 和 LlamaIndex?》
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1929595126159741345
4、《告别 Excel 熬夜:LazyLLM 框架教你轻松构建自动化财报分析 Agent》
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1954129011631454000
5、《2025年 Agent 开发框架选型&实战笔记》
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1927013827951714787
立即行动
开启 AI 开发新体验!
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