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。

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！