本文提出以模块化思维搭建人工智能系统的方法：将数据与知识库、模型与RAG、Agent、编排与MLOps、部署与加速、可观测与合规等标准化为“积木”，按从原型到工程化再到规模化的路线逐步拼装与替换优化。核心原则是接口标准化、多云可迁移与全链路可观测，通过RAG与Agent组合实现业务价值，并以自动化评测、治理与合规降低风险，实现稳定、低成本、可扩展的AI落地。

本文详细讲解了Python自定义函数中库包引用的三种核心方案：全局导入、局部导入与动态导入，结合权威规范与工程化实践分析了各方案的适用场景与优劣势，同时介绍了模块化架构下的库包引用进阶策略，并对未来AI辅助的库包引用优化趋势进行了预测。