小明：最近我在研究大学网上流程平台的后端架构，感觉有点复杂。
小李：是啊，特别是当你要引入人工智能体的时候。你有没有考虑过用Python做后端？
小明：对，我正在用Flask框架搭建系统。但怎么把AI模型嵌入进去呢？
小李：你可以用TensorFlow或PyTorch训练模型，然后通过REST API对外提供服务。
小明：那具体怎么实现呢？能给我一个示例代码吗？
小李：当然可以，下面是一个简单的Flask接口调用AI模型的例子：
from flask import Flask, request
import tensorflow as tf
app = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model('ai_model.h5')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json['input']
prediction = model.predict([data])
return {'result': prediction.tolist()}
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
小明：明白了，这样就能在后端处理AI请求了。
小李：没错，而且这种方式还能提高流程自动化水平，减少人工干预。
小明：看来后端开发和AI的结合真的很有前景。
小李：是的，未来大学平台的发展方向就是智能化和高效化。