本篇聊一个轻松的话题。

随着AI技术的百花齐放，开发者在构建 LLM应用（如RAG或智能体）时可能会在不同的技术路线中犹豫（特别是ToB项目）：借助低代码平台快速搭建；或使用成熟LLM应用框架加速开发；更可以基于LLM API与轻量级工具自研开发。

当然，它们并非简单的互斥关系。本文也并非要评判孰优孰劣，只是对它们的特点、适用性及未来发展做分析展望，希望能够帮助技术决策者们做出更合理的选择。

• 低代码/无代码平台
• 开源LLM应用开发框架
• 基于API/轻量级工具自研
• 三种路线对比与决策
• X因素：AI编程的冲击

01

低代码/无代码平台

低代码/无代码平台通过可视化拖拽、配置等方式让开发者无需大量编程即可搭建AI应用。典型的比如：

• 字节的Coze（已开源）：主打零代码构建 AI Agent与丰富的插件生态

• 开源的Dify：提供了模型、数据和工作流编排一站式工具链

• ****开源的FastGPT：起源并专注基于知识库的RAG应用编排

• 后期之秀RAGFlow：定位且擅长深度的复杂的文档理解及其应用

此外阿里、腾讯、百度等也都有类似的快速开发平台，普遍具备即用即配的特性，可大幅降低开发门槛。

【特点】

• 上手快、开发门槛低。 借助可视化界面和现成模块，开发者能快速搭建原型并迭代。开源版（如果有）还能私有化部署，企业可保有控制权。

• 生态较丰富。 平台通常内置各种模型接口与插件，可以方便的与向量数据库、各种工具做集成。开发者不必自己管理底层基础设施。

• 灵活度和适应性有限。 低代码平台多围绕典型场景设计，底层逻辑难以修改，业务复杂可能会感到束手无策，特别是一些深度的企业应用场景。

• 部署选择可能会受限。 有的功能可能会绑定特定模型或第三方，不能随意切换；某些平台当前仅提供云托管，无法本地部署，对涉敏数据不友好。

一些开发者可能会考虑在开源低代码平台上做二次开发。不过这是一个“双刃剑”：

• 技术复杂性：这类平台往往带有大量抽象层，理解源代码的学习成本较高。且有的平台文档不足，需要自行摸索。
• 升级兼容性：由于社区版本的不断迭代，二次开发可能会产生很多冲突，后续版本同步会非常麻烦，甚至不得不放弃。
• 后续难以优化：低代码平台为了通用性很多时候会牺牲性能，后续如果有调优需求，难度极大甚至无法完成。
• 长期维护成本：从项目角度看，二次开发后就需要自行维护新分支的Bug修复、依赖更新、安全等，后期维护成本高。

最核心的问题是，低代码平台的初衷是“降低开发门槛”，但如果二开后又变成了自研（改别人代码甚至比自研更麻烦），那就需要评估是否还值得？

【适用场景】

更适合标准化、相对轻量级的应用场景，或用于快速原型验证和市场试水。例如，你希望快速开发一个基于结构化知识问答的客服机器人以获得用户反馈。总之，当开发资源匮乏、上线时效优先于功能、需求明确且稳定，可以考虑借助低代码平台。

02

开源LLM应用开发框架

LLM框架旨在通过丰富的模块和接口封装降低开发复杂度，让开发者专注业务逻辑而非重复造轮子。典型代表包括 LangChain 及其高阶Agent框架LangGraph、专注多智能体协作的****CrewAI**/AutoGen、OpenAI的轻量级Agent-SDK、Google新推出的ADK、更擅长数据密集型应用的LlamaIndex…可谓生态繁荣，各有侧重。**

【特点】

• 功能模块丰富，减少造轮子。框架通常会提供各种 LLM、向量库和 API 的统一接口，自带文档处理、向量检索、工作流编排等组件，构建简单的RAG/Agent 流程只需少量配置即可完成。大幅降低了开发门槛和时间成本。
• 社区活跃、学习资料丰富。 这些框架等在 Github等有大量示例和教程，社区活跃且提供 Bug 修复和版本更新。
• 学习曲线和抽象复杂度。相对低代码，开发框架通常起步简单，但精通则需要啃原版文档甚至读源码，一些特性也需要你有较深厚的编程与设计模式基础。
• 性能开销和调试困难。为了通用性，框架必须要引入额外封装与抽象层，有时会使简单任务变得繁琐甚至性能下降，而调试又需要你深入理解组件。另外，有的框架过于“偏爱”自家模型，比如Google/OpenAI。
• 生态快速演化导致维护成本高。框架不断迭代，版本升级频繁（比如LangChain），兼容性问题较多，一些公司后期发现难以驾驭而转向自研。

【适用场景】

开源框架适用于团队技术能力尚可、中等复杂度项目，尤其当需求与框架特长匹配时能显著提升效率。例如，使用LlamaIndex构建较复杂的RAG应用、使用LangGraph构建Agent Workflow、使用AutoGen构建多智能体系统。对于强调数据安全或本地部署的项目，也可优先选择完全开源、支持私有化的框架。

03

基于API/轻量级工具自研

自主研发方案指不依赖大型平台或重量级开发框架，直接利用大模型 API，结合一些轻量级的开源工具或组件，自行设计 Prompt、多轮对话管理、向量检索等，量身定制实现 RAG或Agent 应用。开发者对系统的控制权最大，能精细打磨每一个环节。

【特点】

• 灵活与可控。 开发者可完全理解系统内部工作，遇到问题能直接定位并优化关键路径；无需承担框架抽象带来的开销，可以针对业务进行性能优化和缓存策略。
• 精细集成和自主掌控。 方便对接企业内部权限系统、数据库和日志监控等基础设施；除模型 API 外无需依赖其他第三方，长期看也可规避一些商业限制风险。
• 开发工作量和技术要求高。 构建完整的AI应用往往涉及文档处理、索引、Prompt 、流程编排、外部工具对接、多轮对话、HITL、长期记忆等多个复杂环节，开发者需要熟悉大量工具与开发技巧，所有问题都需要自己解决。
• 可能重复造轮子。 许多通用功能（对话、记忆、输出解析、安全过滤）框架已经提供成熟实现，重新开发既耗时间又可能质量不佳。

【适用场景】

自主开发适合复杂度高、定制化要求极高的企业级项目，团队技术能力较强且稳定。例如一些深度定制的行业AI项目，需要根据自身业务流程精细控制每个细节，并对集成与安全要求很高，现有低代码或框架难以满足或需要大量二次开发。

目前，一些项目在使用 LangChain 等框架一段时间后，随着需求增加发现难以驾驭，最终选择剥离框架，最终让代码库更精简清晰、开发效率更高。这说明自主开发虽然前期工作量大，但在复杂项目中长期价值更高。

04

技术路线对比与决策

软件项目的技术路线选型是一项重要的商业决策，特别是对于复杂的ToB应用，并非简单的“交钥匙”，而是一个与客户业务绑定的长期协作工程。既要考虑短期的业务需求与流程匹配、也要预留未来的扩展性、更要考虑长期的技术生态的可持续性等。

• 业务目标与核心诉求

  既不能过度追求短期的上线速度，也不能盲目追求所谓的技术先进度与控制力。比如：如果需要快速验证并获取用户反馈，低代码平台速度更优；如需深度定制和差异化，框架或自研更合适。

• 团队实力与技术发展

  没有资深 AI 工程师的团队不宜直接自研，可选择成熟框架或平台；有经验的团队可通过自研实现差异化；而在考虑不同的平台或框架选择时，又得充分评估成熟度与技术发展。

• 因地制宜，融合应用，各取所长
  在一个中大型的软件工程中，无需过度拘泥于某种特定的技术路线，做一个“非此即彼”的单选题：融合应用，各取所长，让技术为业务赋能而不是被它束缚手脚，才是务实之道。

  比如：

• 用Coze/Dify等搭建系统中对数据安全性合规性要求不高的知识库与相关应用，并通过平台API开放给其他模块集成

• 用LlamaIndex/RAGFlow这样的数据为中心的框架构建企业中多模态文档、大量异构知识、结构化数据的RAG管道

• 用LangGraph构建企业中部分较复杂的AI智能体工作流和业务逻辑

• 涉及敏感数据、有独特算法要求、高定制业务逻辑的环节，则通过自主开发实现精细控制（结合LLM API）；并与其他路线开发的模块集成

这样，既能发挥各技术路线的优势，又能规避各自的短板，实现整体项目的高效推进与稳定运行。

• 必要时考虑分阶段演进

  另一个必须要考虑的环节是，技术选型必须与团队当前能力和发展路径相匹配。比如，初创期可先用低代码平台快速上线，验证需求后逐步替换为框架或自研。这种策略在很多AI创业公司中也很常见：在初见成效后，为了追求更大的技术掌控力以实现创新，会逐渐切换到以自研为主，甚至拥有自己的框架或平台。

05

X因素：AI编程的冲击

随着 AI 编程工具能力提升，开发者以自然语言驱动生成应用，使得开发效率得到前所未有的提高。当前的AI编程早已超越早期简单的工具代码辅助完成，涵盖到了架构设计、环境搭建、代码编写、Bug修复、自动化测试、辅助部署等；借助MCP等更可以实时的结合企业数据结构、最新开发文档实现更智能的定制开发。

可以想象，低代码领域正面临“效率差距”挑战：AI 编码的效率可能会超过传统低代码模式，加上自主编码天然的掌控力与灵活性，低代码的空间会被进一步压缩，特别是对在AI领域有成熟开发经验的程序员/团队。

或者说，低代码/无代码现在只是“更简单”，而不一定是“更高效”。对于资深开发人员来说，当两种方法对他们都足够“简单”时，在真实的项目中，会愿意选择更高效、更灵活、更可掌控、更“有成就感”的“框架+自研+AI辅助编程”的路线。

或许，与 AI 融合并差异化的共存发展是低代码/无代码的发展方向：

• 强化AI组件并提高开放性

集成常见的聊天机器人、RAG、推荐等AI预置模块，让开发者更轻松的组合智能应用；或借助 AI 生成表单、报表和测试用例，减少重复劳动；并提供 API 接口和工具，使平台更具扩展性，降低企业用户的“绑定”焦虑。

• 让AI驱动低代码模块生成

**比如，**让用户用自然语言描述需求，系统自动生成可重用的低代码模块并转换为可运行原型；这种结合保留了低代码的易用性，又引入了 AI 的生成能力，这将使非技术人员也可能利用低代码平台来调整业务逻辑与规则。

• 更加专业化和行业化

AI编程对高度定制化的行业编程能力仍然不足。因此低代码平台可以在细分行业，如医疗、金融、制造等领域通过预置行业模型和流程模板提供定制化方案；同时重点强化数据安全和治理能力。

整体上，低代码/无代码仍适用于标准化、轻量级场景及快速原型验证，但必须加速与 AI 的结合，向更专业化、企业友好和私有部署方向演进。

不过最有趣的是，AI作为大量程序员参与缔造的技术结晶，最先掀起颠覆式变革的却是缔造者自身的工作方式：AI编程正在深刻改写着代码世界的规则。

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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