AI工程化的三大内耗
强大的AI模型背后，隐藏着开发者的无尽痛苦
工具碎片化困境
ComfyUI、Diffusers、自定义脚本...每个AI模型都有自己的接口规范。开发者需要学习不同的API、适配各种数据格式、处理版本兼容问题。一个简单的图像生成应用，可能需要对接十几种不同的工具链。
"我花了80%的时间在写适配代码，只有20%在真正创造价值"
// 每个工具都有不同的接口
comfyui_api.generate(prompt, model_id)
diffusers.pipe(prompt, guidance_scale)
custom_api.create_image(text, params)
// 无穷无尽的适配代码...
接口脆弱性噩梦
AI模型更新频繁，API接口变更无常。今天还能正常工作的代码，明天可能因为模型升级而崩溃。没有统一的数据契约，每次变更都需要手动测试和修复，开发成本呈指数级增长。
"生产环境突然报错，原来是依赖的AI服务又更新了接口"
接口变更警告
• 参数名称从 'prompt' 改为 'input_text'
• 返回格式从 JSON 改为 binary
• 新增必填参数 'model_version'
• 废弃 'guidance_scale' 参数
破坏性变更，需立即更新代码
无穷的重复劳动
每个新项目都要重新搭建：任务队列、API服务器、错误处理、监控系统...大量的模板代码让开发者深陷胶水代码的泥潭，真正的创新想法被埋没在繁琐的基础设施工作中。
"又要写一遍队列管理？我已经写过十几次了！"
每个项目都要重复的工作：
✓ 任务队列系统
✓ API路由处理
✓ 错误重试机制
✓ 状态管理
✓ 日志监控
✓ 负载均衡
✓ 数据验证
✓ 安全认证
平均每个项目需要2-3周搭建基础设施
解决方案：统一任务协议
通过一个简单的 malette.json 文件，定义、部署和运行任何AI应用，彻底告别重复劳动。
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统一接口
一套标准化的接口规范，兼容所有AI引擎和模型
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零配置部署
内置运行时自动处理队列、监控、扩展等基础设施
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向前兼容
强类型契约保证，模型升级不再破坏现有应用