本文系统阐述人工智能系统的端到端设计路径，强调以业务目标为锚、分层架构为骨架、数据治理与合规为底座、模型选择与训练为核心、MLOps自动化为引擎、推理部署与可观测为保障，并以安全与风险管理贯穿全生命周期。核心结论是构建可复现、可解释、可回滚的工程化体系，结合国内平台的合规与本地化优势与国际云的生态与托管能力，通过灰度发布与在线评估持续优化体验与成本，最终实现可信、稳健、可进化的AI架构与产品化落地。

本文系统阐述了用Python返回网页数据的三条主线：直接请求API、抓取并解析HTML、使用浏览器自动化渲染动态页面；对比了requests/httpx/aiohttp等同步与异步HTTP客户端的取舍，并给出解析HTML、JSON、XML的实践；在工程化方面覆盖超时、重试、代理、并发、缓存与状态码处理策略，强调合规与安全的robots.txt、TLS与授权；最后说明如何将数据接入数据库、对象存储与数据仓库，借助编排与监控实现可运维的抓取管道，并在协作中以项目管理工具提高交付效率与透明度。