企业上云逐渐成为数字经济的常态事宜，越来越多的低/零代码运用开拓平台以云的形式供应做事，并为云运用的开拓、集成、 运维等事情供应进一步简化的工具调用办法，更好的贴合云时期下的企业需求。

此外，AI热潮兴起后，厂商也在积极探索AI 与低/零代码运用开拓平台的领悟办法，致力于进一步降落开拓门槛，提升开拓效率，“让低代码更低，零代码更零”。

一、行业背景1.1 AIGC 热潮下的低/零代码运用开拓平台

AI热潮指在2022年末开始兴起的AIGC和大措辞模型热潮，低/零代码运用平台与AI 结合的落地实践较少，目前结合的方向在于针对不同角色提升平台的利用效率。

AIGC 得到行业客户关注，低/零代码融入 AIGC 有望实现产品能力的跃升，数字化优先程度越高的企业，对 AIGC 关注度越高。

低/零代码 + AIGC 定义为 “基于智能模型驱动的自适应开拓”产品。

理论设计上：

此类产品可以支持通过自然措辞的形式向平台下达指令，AI 判断用户指令后，产品可以自动进行表单创建、报告创建、OA 功能开拓、特定需求的代码天生等操作（详细须要结合不同产品的功能设计）。
这样的能力可以让公民开拓者通过措辞指令快速实现数字化办理方案构建，加速全民开拓者时期的到来，同时也可以提升专业开拓者的事情效率。

1.2 AI + 低/零代码运用剖析

产品浅析：从客户期望来看，融入 AICG 的低/零代码产品，须要在功能设计和产品交互上，重点关注用户利用体验、增强开拓功能的完全性和可用性

用户关注点：

天生代码质量代码安全性可以支持的开拓类型和功能完全度可以支持的个性化开拓程度机器人的措辞理解力产品功能仪容程度是否支持赞助 bug 调试是否支持代码阐明

产品交互和关键词提示

为了让 Al 可以更精准地理解指令进而实现功能开拓，利用者需节制有效关键词和提问技巧。
随着用户需求沉淀和与之匹配的效关键词积累，供应商可以考试测验向客户供应“关键词提示”和“关键词改动建议”等功能，帮助用户提升人机交互效率，提升客户体验和产品利用效能。

可信模型演习

基于特定行业和特定场景的代码天生模型演习有可能利用到非公开的行业数据，干系代码模型供应商也须要探索基于隐私保护打算技能的模型演习，由于加密算法让打算量的增加，模型演习度和本钱也会受到影响。

1.3 AI + 低/零代码 的影响和代价

AIGC 可以深层次引发 IT 效率革命，让更多业务职员有机会成为公民开拓者，进而推动全民开拓时期的到来；对低/零代码竞争力聚焦点、生态与市场格局、产品和做事等方面产生影响。

传统低代码和零代码产品往须要对 IT 成熟度高、中、低企业进行道配且存在能力边界（例如 T 成熟度低的企业可能由于缺少专业开拓者而无法利用低代码产品，但是零代码产品也只能完成大略功能的搭建）。

而未来成熟的 AIGC 低代码和零代码产品所具备的是“基于智能模型的自适应开拓”能力，且仅 以自然措辞指令的办法便可以实当代码天生和功能实现，因此可以更好地淡化传统低/零代码产品的能力边界性和利用者的局限性。
从生产力变革的角度带来 IT 效率革命，让更多的业务职员有机会成为公民开拓者进而推动全民开拓时期的到来。

传统低代码和零代码产品侧重基于履历和代码积累的功能抽象封装、流程预定义、基于数据定义和元数据配置来天生运用程序。

而AIGC低/零代码产品的能力提升取决于大模型的成熟度，大模型所供应的开拓生产力将对传统产品形成降维打击，因此随着 AGC 在代码天生方面的运用逐步成熟，低代码和零代码厂商的竞争力聚焦点将发生调度，进而为提升产品力所培植的厂商生态也将呈现一定的变革。
自然措辞指令等新的产品交互形式也会影响产品利用和做事办法的变革。

1.4 中国低/零代码市场趋势：AI + 低/零代码的领悟

越来越多的供应商会将 AI 融入低/零代码，估量 2027 年，70%～ 80% 的用户将利用具备 AI 能力的低/零代码产品

1.5 智能自适应开拓平台（IADP）

智能自适应开拓平台（IADP），是低/零代码的主要发展方向。
估量 2027 年，约 50% 的领先实践企业将开始构建或正在构建智能自适应开拓平台。

MTI Quadran（市场趋势洞察象限）将此趋势纳入“重点关注“种别。

智能自适应开拓平台（Intelligent adaptive development platform,I/ADP)因此“基于智能模型的自适应开拓能力“为核心所构建的支持个性化和繁芜需求的软件开拓平台。

智能自适应开拓平台（IADP）支持多样化的团队，供应软件交付与全生命周期管理的做事，覆盖个性化和繁芜开拓需习求实现、原型设计、测试、代码安全保障方法和监控、智能运维高效系统集成等在内的全域能力，开拓者知识库是为平台能力升级和模型演习效率提升（基于 KnowHow 沉淀提升模型参数调度的精准性）而设计。

之以是 IADP 类产品有望在未来 5 年内得以实现，将得益于天生式 AI 的发展。

客户构建智能自适应开拓平台（IADP）可以真正地加速数字转型效率，最大程度适应敏态的业务需求，缩小客户预期和实践成效之间的差距（乃至超出客户预期）。
无论是客户内部培植 IADP，亦或是供应商打造 IADP 产品，其过程均须要设定好功能优先级和明确的开拓思路。

根据咨询公司对数十位领先实践企业的领导者阐述智能自适应开拓平台（IADP）这一观点同时征询投入意向时，约 50%的受访者表示如果拥有得当的供应商供应技能支持和做事，可以在 5 年年内考试测验培植 IADP，但须要采纳“小步慢跑“的逐渐考试测验性的投资策略；同时拥有 40% 以上的受访者表示更乐意看到供应商可以供应 IADP 产品后再进行投资。

二、低/零代码 + AI 行业趋势

低代码的主见：“降落代码开拓量，通过点击配置、图形化拖拽开拓运用，大家都是公民开拓者”；

大模型的主见：“不用代码开拓，通过自然措辞天生运用，大家都是开拓者”。

低/零代码+AI 紧张目标：在低/零代码开拓平台的根本上进一步降落开拓门槛，提升开拓效率

低代码+Ai 问答 太大略

低/零代码开拓平台上可以放置AI问答类功能的接口，这种结合办法较为大略，但仅限于减少去检索问答功能的步骤，因而不是低/零代码厂商努力的方向。

精确方向

大措辞模型更高等的结合形式，在于AI功能尽可能发挥低/零代码运用开拓平台的本意代价，即进一步提升开拓效率，降落开拓门槛；根据此方向，有分别针对业务职员、专业开拓职员、产品经理人群的AI+低/零代码功能的推出，但目前均处于商业测试化阶段。

三、低/零代码 与 AI Agent

1. Agent 是通过综合多种前辈算法建成具有独立思考和工具调用能力的智能体

AI Agent实质上因此LLM为核心的代理系统，它可以被运用为一个软件程序自动 理解并实行命令，也可以被装载到物理实体中掌握机器。

与LLM（大措辞模型）通过和用户措辞交互，天生相应的笔墨、图片等内容的能力比较， Agent在LLM之上叠加了影象、方案、工具调用的能力，具备自我学习、反思的独立思考能力和任务方案、工具调用的能力，从而 为人类办理更广范围的问题。

2. Agent 能自主选择得当的路径、工具，和运用程序交互以完成任务

在Agent的多种运用实践中，对付方案、影象、工具的组件能力的运用深浅 和综合办法都有所不同，目前Agent的实践紧张表示在自动实行人机交互任务和仿照人类社会活动两个方面。

详细实践案例

Hugging GPT：对工具调用能力

Generative Agents：独立思考能力

3. 两向领悟征象：低/零代码开拓平台领悟AI Agent赞助开拓，并涌现开拓AI Agent的低/零代码开拓平台

AI Agent目前最适宜的商业化落地方式依然是嵌入低代码运用开拓平台中，作为运用开拓的赞助功能，进一步提升平台的利用效率。

4. 其他办理低代码痛点思路

低代码平台依然存在效率低的痛点：

（1）运用搭建效率低。
非开拓者在搭建运用前须要熟习低代码平台的利用和各种组件的配置项。

（2）组件研发效率低。
新的组件研发流程还是传统的产品出需求文档，开拓出详细设计、编码实现。

办理思路

针对运用搭建效率低的痛点：让非开拓者不需理解低代码平台的利用和组件的配置等，讲出需求，AI 赞助快速搭建运用。
针对组件研发效率低的痛点：AI 赞助需求文档到完成编码全体阶段的提效。

将现有的低代码平台升级为“AI 驱动运用开拓平台”，针对三类不同的利用人群进行赋能提效，实现平台全局 AI 驱动。

面向产品经理的需求抽象：帮忙产品将描述性的需求文档，转换成规范数据构造。
面向开拓者的赞助编码：作为程序员的开拓助手，完成确定性功能函数编程。
面向非开拓者的运用搭建赞助：讲出需求，快速搭建运用。

四、Ai+低/零代码 实际落地案例1、得帆信息·DeCode

AiCG 领悟点

底层：文心 & GPT 大模型

领悟方向：自动编程、赞助搭建、智能匹配、智能搭建、智能翻译、对话问答、场景领悟

运用形式

组件形式：供应供应快速接入GPT、并领悟搭建业务运用的能力智能问答形式：包装为智能助手、智能机器人，为用户供应数据洞察的能力，帮助用户直接地理解和利用数据运用天生：基于自然措辞描述，进行需求抽象、搭建、调试

2、金当代·轻骑兵

3、 西门子 Mendix10

Mendix10，将 AI和ML（机器学习）融入低代码领域，包括了最新的人工智能和机器学习功能，新的业务协作和IT协作的工具，简化的开拓职员体验，扩展的云支配选项，以及当代化的管理和掌握方法。

1.Mendix 发布 Mendix Assist（人工智能开拓工具）的新功能—Mendix Chat

这是一个嵌入IDE中的大型措辞模型，可天生开拓辅导并接管Mendix特定专业知识的培训和支持；

他们的紧张思路为人工智能赞助开拓（AIAD），他们会将下一代产品引入天生式人工智能（AIGC）。
同时，天生式AI加入低代码和无代码开拓平台，将会进一步降落利用低代码和无代码开拓工具的门槛，并或将出身新的智能开拓技能；

Mendix 的思路以 AI 赞助编程为主（https://www.mendix.com/platform/ai/）。
举例来讲，由于他们拥有一个强大的 IDE ，他们的 AI assist 能力首先考虑用户的编辑器体验。
对付低代码编辑器利用者来讲，最头疼的便是如何在一大堆组件和逻辑中快速选择想要的了，以是 Mendix 从 IDE 的基本体验出发，参考代码补全和代码推举的办法创造性地提出了节点推举的办法:

这种做法有效办理了“选择困难症”。
AI 会根据用户高下文打算推举须要的内容，并打算权重用来排序，很类似搜索引擎的事情。