1、使用低代码平台（如Dify、扣子）或LangChain等框架，将AI模型功能封装为可复用的工具模块，简化复杂功能调用流程。
2、调用大模型API（如OpenAI、通义千问）或RAG技术，实现业务场景的快速集成与功能测试。
3、协助搭建AI工具测试环境，学习使用Docker容器化部署基础服务，维护工具运行的稳定性。
4、参与数据预处理脚本开发（Python），优化数据清洗流程，支持模型训练与评估。
5、配合专家组将业务需求拆解为技术任务，通过流程图、接口文档等形式明确开发目标，提升沟通效率。
6、参与技术方案评审，学习技术选型逻辑，输出开发文档及测试报告。