引言：AI應用開發的敏捷化轉型需求

隨著大語言模型（LLM）技術的迅猛發展，企業與開發者對AI應用開發的敏捷化轉型需求日益凸顯，亟需將大模型能力快速轉化為實際業務價值。傳統AI開發模式中，復雜的模型工程化、流程編排和部署維護工作往往需要專業技術團隊支撐，典型痛點包括模型部署周期長達3-7天、技術門檻高、流程割裂（如接口文檔與代碼脫節）、無法動態更新等，難以滿足快速迭代的業務需求。例如，傳統客服系統的環境配置復雜且開發周期冗長，而基于大模型的智能應用則需同時兼顧模型工程化與應用編排的敏捷性，這一矛盾在大模型加速普及的背景下愈發突出。

企業對敏捷化轉型的具體需求體現在四個維度：一是快速構建數據驅動的AI系統，如智能問數、API文檔生成代碼等場景，需實現企業私有數據與大模型的高效對接；二是保障高并發與高可用，要求支持容器化部署以應對業務峰值；三是解決流程割裂痛點，消除傳統開發中接口文檔與代碼不同步的問題；四是降低技術門檻，通過低代碼平臺使非技術用戶也能參與開發，實現從文檔到可運行代碼的直接轉化。

在此背景下，華為云ModelArts與Dify AI的“雙劍合璧”提供了系統性解決方案。華為云ModelArts作為大模型工程化基座，支持模型訓練、優化、部署及第三方推理框架集成，為AI應用開發提供穩定的技術底座；Dify AI則作為開源LLM應用平臺，融合后端即服務（BaaS）和大語言模型運營（LLMOps）理念，提供可視化編排、RAG檢索、Agent構建等低代碼/無代碼工具，覆蓋生成式AI原生應用開發的核心技術棧。二者協同將傳統需3-7天的模