低代码 AI 架构助力灵活智能架构落地
一、引入：当 AI 落地遇到'开发高墙'，低代码如何成为破局钥匙？
1. 一个真实的痛点故事
某零售企业的工程师小李最近很头疼。公司想做一个实时客户画像系统，需要从 APP 行为数据中提取用户偏好，预测购买意图，支撑精准推荐。但传统开发流程像一座'高墙'：
- 数据准备：需要写 Python 脚本清洗埋点数据，处理缺失值、异常值，花了 1 周；
- 模型开发：选了 LightGBM 做分类，调参用了 GridSearch，跑了 3 天，准确率才到 75%；
- 部署上线：需要用 Flask 写 API，Docker 打包，K8s 部署，还要对接业务系统，又花了 2 周；
- 迭代优化：业务方要求增加'地域偏好'维度，得重新改数据 pipeline、调模型，又是 1 周。
最终，整个项目花了近 1 个月，而业务方想要的'快速试错'变成了'慢工出细活'。小李感叹：'AI 不是难在算法，而是难在从实验室到生产环境的落地流程。'
2. 低代码 AI：解决'落地最后一公里'的利器
小李的困境不是个例。根据 Gartner 2023 年报告，80% 的企业 AI 项目因开发周期长、成本高、跨团队协作难而失败
