引言：AI应用开发的敏捷化转型需求
随着大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，企业与开发者对AI应用开发的敏捷化转型需求日益凸显，亟需将大模型能力快速转化为实际业务价值。传统AI开发模式中，复杂的模型工程化、流程编排和部署维护工作往往需要专业技术团队支撑，典型痛点包括模型部署周期长达3-7天、技术门槛高、流程割裂（如接口文档与代码脱节）、无法动态更新等，难以满足快速迭代的业务需求。例如，传统客服系统的环境配置复杂且开发周期冗长，而基于大模型的智能应用则需同时兼顾模型工程化与应用编排的敏捷性，这一矛盾在大模型加速普及的背景下愈发突出。
企业对敏捷化转型的具体需求体现在四个维度：一是快速构建数据驱动的AI系统，如智能问数、API文档生成代码等场景，需实现企业私有数据与大模型的高效对接；二是保障高并发与高可用，要求支持容器化部署以应对业务峰值；三是解决流程割裂痛点，消除传统开发中接口文档与代码不同步的问题；四是降低技术门槛，通过低代码平台使非技术用户也能参与开发，实现从文档到可运行代码的直接转化。
在此背景下，华为云ModelArts与Dify AI的“双剑合璧”提供了系统性解决方案。华为云ModelArts作为大模型工程化基座，支持模型训练、优化、部署及第三方推理框架集成，为AI应用开发提供稳定的技术底座；Dify AI则作为开源LLM应用平台，融合后端即服务（BaaS）和大语言模型运营（LLMOps）理念，提供可视化编排、RAG检索、Agent构建等低代码/无代码工具，覆盖生成式AI原生应用开发的核心技术栈。二者协同将传统需3-7天的模
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