想快速搭建属于自己的AI Agent却被复杂配置劝退？
1月15日，商汤大装置事业群算法工程师陈家豪带来「LazyLLM Agentic 应用开发快速上手 从一行代码说起」直播，用一行代码解锁大模型应用开发新姿势，现在就为大家梳理这场直播的核心亮点，错过直播的同学速码收藏吧～
本次直播围绕四大核心模块展开，从技术演进到实操落地，层层递进带大家玩转LazyLLM：
回顾2022年底ChatGPT引爆AI浪潮后，大模型从千亿参数跃迁、多模态融合，到2024年MOE架构兴起、2025年Agentic能力成为主战场的完整演进路径，解析黄仁勋"五层蛋糕理论"下AI应用的核心价值。
作为商汤大装置推出的一站式多Agent应用开发工具，LazyLLM主打“低代码、低成本、高灵活”，破解AI应用开发中的选型难、调试难、优化难等痛点，支持从原型搭建、数据回流到迭代优化的全流程。
一行代码搞定大模型应用：从环境安装、API密钥申请，到模型调用、RAG系统搭建、Agent创建，全程代码演示，手把手教大家快速落地AI应用。
涵盖本地模型部署、多数据库适配、MCP协议接入、生产级部署等进阶技能，助力开发者从Demo走向实际生产。
不用再为模型、数据库选型纠结！LazyLLM内部整合了主流模型厂商（商汤科技、火山引擎、阿里百炼、硅基流动等）、在线/本地数据库服务。
通过统一的OnlineModule，一行代码即可调用文本生成、视觉模型、Embedding向量、文生图等各类模型，切换厂商或模型类型无需修改核心逻辑，极大降低试错成本。
复杂应用不用逐行堆砌代码！Flow组件提供pipeline（流水线）和parallel（并行处理）两种核心能力，支持业务逻辑的可视化编排。
以RAG系统为例，仅需十余行代码，即可完成文档解析、切片入库、多路检索、结果重排、模型生成的全流程搭建，结构清晰且可灵活调整。
Agent开发三步搞定：定义工具→创建Agent→运行！
通过Function Call Register可快速将普通函数转化为大模型可用工具，配合MCP（模型上下文协议），能无缝接入外部工具和数据源，实现浏览器浏览、文件操作等复杂功能。无论是简单的任务执行，还是多工具协同的复杂场景，都能以极简代码实现。
LazyLLM不止于快速搭建原型，更提供完整的生产级支持：
数据回流与bad case分析，助力应用持续优化；
兼容Llama Factory等微调框架，支持模型迭代；
轻量化网关+launcher组件，适配裸金属、K8s、公有云等多部署环境；
支持PDF/Excel等多格式文档解析，提供高性能切分策略与数据库适配。
不复杂！支持Windows/MacOS/Linux系统，Python 3.10-3.12版本均可，通过pip install lazyllm==0.7.2或git clone即可快速安装，一行代码完成基础配置。
与LangChain、LlamaIndex的区别？
核心能力相近，但LazyLLM在性能、服务部署、逻辑编排上更具优势，主打生产级友好，并沉淀了更多RAG/Agent落地场景的算法经验，避免仅停留在Demo阶段。
基础版仅需十余行代码！实际落地时可通过内部模块自定义编排，满足个性化需求。
支持！选择多模态Embedding模型（如千问v2.5 vr embedding），可直接处理文本、图片甚至视频的混合输入，也可通过视觉模型描述图片后再进行向量化入库。
完全兼容！只要模型支持OpenAI-like接口，指定source为openai并配置base url，即可直接调用，无需自定义格式。
项目地址：
https://github.com/LazyAGI/LazyLLM
GitCode搜索「LazyLLM」
官方文档：docs.lazyllm.ai（含入门教程、高阶用法、避坑指南）
学习手册：免费开源20节课程，从零到一掌握生产级RAG应用落地
技术交流：欢迎加入下方技术交流群，研发同学与maintainer在线答疑
本次直播的PPT和演示代码可在技术交流群内获取，感兴趣的同学请扫描下方二维码加入～
无论您是AI新手还是资深开发者，都能通过LazyLLM降低大模型应用开发门槛。
后续我们还会带来更多实操教程和版本更新解读，请持续关注！如果在使用过程中有任何问题，欢迎在交流群中与我们互动～
