[]
本页面重点关注AI技术与可视化开发技术的融合，帮助读者加强对软件开发技术的发展方向的认识，为技术选型和团队技术规划打下基础。
推荐阅读：有一定软件背景的技术人员，如开发人员、软件项目经理、技术团队管理者、数据治理团队和数字化管理团队等。
在过去的数十年里，软件工程领域正在经历一场由低代码平台和人工智能技术共同驱动的效率革命。这两股技术浪潮虽源于不同的技术路径，却共同指向同一个战略目标：显著提升软件开发效率，重构软件构建的范式与边界。
从软件工程学科建立伊始，开发效率就一直是行业追求的核心指标。这一演进历程可以被视为一条不断提升抽象层次的技术轨迹：从最初的机器语言、汇编语言，到高级编程语言的诞生；从结构化编程范式到面向对象方法论；从架构框架、组件库到可视化编程。每一次技术范式的迭代，都意味着开发者可以通过更高层次的抽象、更接近声明式的表达实现更复杂的系统功能。作为可视化开发技术的集大成者，低代码平台将这一抽象层次提升到了新的高度。通过可视化的IDE环境和模块化的组件生态系统，它将软件开发从手工编码转向了基于构件的组装过程，如图1所示。这不仅降低了技术门槛，还规范化了开发工作流，使得软件交付周期得以显著压缩，同时提高了软件质量。
（图1：低代码可视化开发的技术原理）
与此并行，人工智能尤其是基于大型语言模型的生成式人工智能的崛起，为软件工程带来了另一种效率提升路径。从辅助性的代码自动补全、静态代码分析审查（如图2所示），到如今接近“理解业务需求并直接生成功能完备代码”的AI软件开发方案，开发模式正从规则驱动转向智能驱动。人工智能不仅可以承担大量的模板化编码工作，还能基于语境理解推断开发意图，提供架构优化建议，甚至执行自动化测试与调试。
（图2：AI软件开发方案中的代码分析审查界面）
尽管技术路径存在差异，低代码与AI在软件工程领域的目标却高度一致：降低开发门槛，缩短迭代周期，提升IT对业务响应的敏捷性。两者都致力于解决同一个核心挑战：如何使软件交付速度与业务变革节奏同步，如何让更广泛的参与者融入数字化转型进程。
低代码平台通过封装的API接口和标准化的开发流程，将复杂的技术细节抽象化。这种方法论在本质上是将软件开发中的共性问题提炼为可复用的设计模式和微服务组件。而AI则采取了"智能生成"的技术路线，它不仅能够基于需求描述生成代码实现，还能理解上下文、推理隐含需求，预测潜在的性能瓶颈和安全隐患。AI不局限于简单复用既有模式，而是能够创造性地组合领域知识，生成针对特定业务场景的定制化解决方案。
当这两种前沿技术趋势相互交融，将产生何种协同效应？它们如何实现互补赋能，共同推动软件工程效率的质变？在AI智能体成为下一代企业软件架构主流范式的背景下，低代码与AI的深度融合又将如何加速智能体的规模化落地？我们需要将视角回转到软件开发工具行业本身。
软件开发效率一直是工程领域的核心追求，而开发工具的演进则是这一追求的直接体现。从集成开发环境到低代码平台，再到AI辅助开发工具，每一代工具的出现都标志着效率提升的新阶段。本章将从软件工程生命周期的视角，分析传统开发的效率瓶颈，并对比低代码平台与AI技术在提升开发效率方面的不同路径与互补价值。
传统软件开发面临多重效率瓶颈，这些瓶颈分布在软件生命周期的各个环节：
需求转化的信息损耗：业务需求从产品经理到开发团队的转化过程中，常常存在信息失真和理解偏差，导致开发成果与实际需求不匹配。
编码环节的重复劳动：大量基础代码需要重复编写，如数据模型定义、标准接口实现、前端表单等通用功能。
技术栈复杂度与学习成本：现代应用开发涉及前端、后端、数据库、DevOps等多领域技术栈，开发者需要掌握的知识量呈指数级增长。
测试覆盖与质量保障：全面的测试需要投入大量人力资源，而测试覆盖的不足又直接影响产品质量。
部署环境的差异管理：不同部署环境间的配置差异管理复杂，容易引发"开发人员：在我机器上能正常运行"的问题。
这些瓶颈共同导致了软件交付周期延长、质量不稳定等现象，也是低代码平台和AI技术试图解决的核心问题。
诞生于2010年代的低代码平台采用了一种"减法思维"的效率提升路径——通过减少需要编写的代码量、降低出错可能性，从而提升开发效率。其核心机制包括：
可视化开发环境：通过拖拽式界面设计器和逻辑编排工具等机制，降低了编码门槛，使开发者可以直观地构建应用结构、页面呈现和业务逻辑。
预置组件与模板：提供经过厂商严格验证的业务组件库和应用模板，开发者可以直接复用这些高质量组件，而不必从零开始。
模型驱动开发：通过定义数据模型和业务规则，自动生成相应的数据库结构、接口和基础增删改查功能，大幅减少重复性代码编写。
内置测试与校验：组件和模板内置了校验规则和测试用例，能够在开发阶段就捕获常见错误。
一站式部署能力：提供标准化的部署流程和环境管理机制，消除了环境差异带来的部署问题。
由此可见，低代码平台的优势在于它能够覆盖从需求到部署的完整软件生命周期，不仅优化了编码环节，还大幅简化了测试、部署和维护过程。按照活字格低代码开发平台的实践成果，在企业核心业务系统（如PLM、MES等）的开发过程中，低代码可以将开发效率提升1倍以上。
与低代码平台不同，AI技术采用的是一种"智能辅助"的效率提升路径——通过理解开发者意图并提供智能建议，加速开发过程。核心功能有：
代码生成与补全：基于上下文理解生成符合需求的代码片段或完整功能模块，减少手动编码工作量。
智能调试与错误预测：分析代码结构预测潜在bug或性能问题，提前规避风险。
自然语言需求转化：直接将自然语言需求描述转换为可执行代码，缩短了需求到实现的距离。
代码重构与优化建议：识别代码中可优化的部分，提供重构建议，提升代码质量。
智能问答与技术咨询：作为开发者的技术顾问，解答疑问，提供最佳实践参考。
相比于低代码提供的模型驱动能力，AI技术进一步扩大了“自动生成”的应用范围，其优势在于将强大的上下文理解能力和知识整合能力，应用于成熟的编码开发，使用者几乎无需额外的学习成本，也不用承担引入新技术带来的技术风险。然而，当前阶段的AI技术主要聚焦于编码环节的优化，AI生成的代码依然需要人工的确认和测试，收益局限在编码阶段，而无法扩展至测试和部署环节。学术论文《The Impact of AI on Developer Productivity:Evidence from GitHub Copilot》 表明，对比编码开发，AI辅助编码（Github Copilot）带来的开发效率提升在30-60%左右，如图3所示。值得注意的是，场景的标准化程度越高，AI辅助编码的效率提升幅度越大。
(图3：开发HTTP服务器的场景下，AI辅助编码提升效率55.8%)
低代码平台与AI技术在效率提升路径上存在明显差异，也展现出强大的互补性，对比如图4所示：
（图4：低代码和AI辅助编码对比）
低代码平台的"减法思维"与AI技术的"智能辅助"相互补充，低代码提供标准化的开发框架和工作流，而AI可以在这些框架内提供智能化的定制和扩展。当二者结合时，可以实现"标准中的个性化"和"创新中的规范化"，形成一种新型的软件开发范式——既保持了低代码的高效率和低门槛，又具备了AI的智能性和灵活性。
AI与低代码作为两种提升软件开发效率的技术路径，其融合已成为必然趋势。目前，低代码平台与AI技术的融合正处于快速发展阶段，从最初的简单并置到如今的深度整合。这种融合主要表现在以下几个方面：
AI驱动的组件推荐：低代码平台开始利用AI分析项目上下文，推荐可能需要的组件和配置。
智能代码生成：在低代码平台中集成AI代码生成能力，用于处理复杂逻辑或自定义函数。
自然语言需求转换：探索通过自然语言描述直接生成低代码应用的原型。
UI/UX智能设计：AI辅助界面设计，类似于“从设计到代码（D2C）”，根据应用类型和用户特征推荐最佳布局。
这些融合正在改变开发者与平台的交互方式，使低代码工具不再只是被动的开发环境，而是成为具有主动建议能力的开发合作伙伴（Copilot）。综合考虑AI本身的能力和低代码开发生态现状，我们观察到AI与低代码的结合正在从弥补低代码局限性向自然语言驱动开发方向发展。
低代码平台的可视化设计虽然能够覆盖大多数企业应用场景，但在系统集成和数据性能优化两个关键领域仍存在明显局限，往往需要编码来补全，而这恰是AI最能发挥重要作用的地方。
企业级应用往往需要与多个第三方系统进行集成，其中最常见的API集成场景，需要开发者手动编写接口适配代码。这意味着开发者需要理解第三方API文档后手工编码，将被集成系统的能力封装为WebAPI后供低代码平台调用，在低代码系统集成最佳实践中有详细介绍，这里不再赘述。
引入AI辅助编码技术后，低代码开发者只需提供第三方系统的API文档，AI即可自动生成适配代码，包括错误处理、数据转换和安全校验等。这为开发团队带来了以下优势：
AI能持续学习企业内部的最佳实践，使集成代码风格一致，符合企业安全与架构标准
简化技术栈，让开发团队不再需要针对不同系统的SDK具备对应语言的编码开发能力
在处理大规模数据或复杂查询时，低代码平台自动生成的增删改查服务往往难以满足性能要求，需要开发者通过编写视图或参数化SQL查询来提升运行效率。这意味着开发者需要将复杂的查询逻辑和业务策略使用数据库的SQL语法来实现。目前，数据库的SQL编程存在学习门槛高、依赖实操经验、调试困难等问题，进一步加大了数据性能优化的编码开发工作量。在部分项目中，这部分工作量能占到整个低代码开发项目总工时的1/5甚至更高。
在引入AI后，开发者只需要描述清业务需求和性能目标，AI会分析数据结构后生成优化的SQL，甚至提供索引等优化建议，帮助开发者在不深入了解数据库内部机制的情况下快速获得高性能SQL代码，如图5所示。
（图5：低代码平台中集成的AI辅助生成SQL语句）
AI与低代码融合的终极形态是实现从自然语言到应用的直接转换——开发者只需描述所需功能，AI即可自动生成低代码平台的配置元数据，创建完整应用。这种转换不仅包括数据模型定义（如图6所示）和UI布局，还包括业务规则、工作流程和系统集成配置。AI会基于企业已有应用的模式和行业最佳实践，生成符合企业风格和标准的应用元数据。
（图6：低代码平台中使用自然语言生成数据库元数据）
目前，这个方向尚处在早期探索阶段，实用性不强。
AI与低代码的深度融合正在重构软件开发的价值链与角色定位：
开发者角色转变：从编码执行者转变为需求引导者和方案审核者。
效率提升量级：从线性提升到指数级提升，项目周期可能从月计算缩短到天或小时计算。
创新周期加速：快速原型验证使企业能够更频繁地尝试创新想法，提高数字化转型成功率。
这种融合不是简单的1+1=2，而是创造了全新的开发范式。低代码提供了标准化的构建框架，而AI则在这个框架内注入了智能化与个性化能力，二者相互强化，共同推动软件开发效率迈向新高度。随着这种融合的深入，我们可以预见，未来的企业应用开发将逐渐从"编写代码"转变为"描述需求"，从"拖拽组件"转变为"对话设计"，进一步释放开发者的创新潜能，为企业数字化转型提供强大动力。
AI对软件行业带来的变革不仅局限于开发过程，而是从底层改变了企业软件的核心逻辑。
在过去几十年中，传统的企业软件依赖固定的菜单、按钮和表单，人们需要提供精准的指令才能获得预期的效果。而AI却能够理解自然语言、语音甚至视觉信息，这就让软件可以接受语音等模糊指令并自动完成复杂任务。这种能力的提升，使软件从工具变成了主动协作的助手，提高了企业业务流程的智能化程度，也为开发者带来了新的软件创新空间。这一变革不亚于1990年代，软件从命令行界面发展到Windows可视化窗体，AI正在让软件变得更加直观易用。这种融合了AI的软件，也被称作AI智能体，已经成为软件行业关注的重点，开发需求快速膨胀，呈现出开发人员供不应求的局面。
从技术角度看，AI智能体的开发涉及流程编排、系统集成和界面设计等多个方面，复杂度高、工程量大、个性化要求多，但这些正是低代码的“强项”。低代码能够通过可视化工具简化复杂流程，使开发者无需深入AI算法细节，也能快速构建具备智能决策能力的应用；自动化集成功能，使智能体能够无缝连接各类业务系统，提升数据流转效率；同时提供的灵活交互设计能力，使得智能体能够适应不同场景，实现更自然的人机交互。这一切都在告诉我们，使用低代码构建AI智能体必将成为未来一段时间内最有竞争力的技术方案。
您可以通过以下链接，了解关于低代码构建AI智能体的更多信息：
