本文给出使用人工智能平台的完整路径：以业务KPI与数据边界为起点，选定公有云、本地化或混合架构，围绕数据治理—模型选型与微调—部署与监控构建闭环；以统一指标与A/B实验持续优化质量、效率与成本；通过安全与合规治理、角色分工与成本策略保障落地，先MVP后扩张，最终形成可复用的平台工程能力。

本文系统梳理低代码架构设计方案，指出应围绕“可视化建模+可插拔运行时+治理中台”组合单体插件化、微服务编排、事件驱动、Serverless、混合多云与多租户隔离等模式，以API优先与领域建模为底座，并以零信任、DevSecOps与可观测保障规模化交付与合规。文中给出模式对比表与关键组件清单，说明私有化、SaaS与边缘协同的部署策略，结合Gartner与Forrester的行业趋势，强调AI原生与可组合企业方向；同时以网易 CodeWave 为案例，强调全栈可视化、源码可导出与无平台锁定对私有化与多云落地的工程价值。