模块化编程是一种将复杂系统分解为独立、可互换的软件单元（称为模块）的软件开发方法。每个模块封装特定功能，通过明确定义的接口与其他模块通信，这种设计理念显著提升了代码的可维护性、可复用性和协作效率。模块化编程的核心价值在于其「高内聚、低耦合」的特性，即模块内部元素紧密关联，而模块之间保持最小依赖关系，这使得系统更易于测试、调试和扩展。
在AI产品开发中，模块化思维尤为重要。例如智能客服系统可能将语音识别、意图理解、对话管理等功能拆分为独立模块，每个模块可由不同团队并行开发。这种架构不仅加速迭代周期，当某个组件需要升级（如将规则引擎替换为机器学习模型）时，也不会影响其他模块的正常运行。当前主流的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch都采用模块化设计，其神经网络层、优化器等组件均可像积木一样自由组合。