中国信通院《低代码产业发展研究报告(2025年)》核心解读

中国信通院(CAICT)在2025年6月发布的《低代码产业发展研究报告》指出,低代码正从传统的“拖拽式开发”向“智能组装”的新范式跃迁。报告首次提出“智能组装核心引擎”概念,将其视为未来低代码平台竞争的核心。该引擎基于AI技术,将业务功能封装为可复用的智能组件,并实现智能推荐与自动组合,这标志着企业数字化转型已进入一个全新的智能组装时代,开发模式不再是简单的积木搭建,而是由AI主导的“智能乐高”模式。

活字格低代码:重新定义企业级应用开发,开启数字化转型新速度

在数字经济加速渗透的今天,企业对数字化应用的需求愈发迫切 —— 既要快速响应业务变化,搭建贴合自身需求的核心系统,又要控制开发成本、保障系统安全性与稳定性。然而,传统代码开发周期长、技术门槛高、依赖外部服务商等痛点,却让许多企业的数字化转型之路举步维艰。此时,活字格低代码开发平台作为企业级数字化应用构建的核心工具,正以其独特的技术优势与产品定位,成为破解企业开发困境的关键选择。

低代码 + AI:从企业级应用到 AI Agent 的全场景技术赋能

在企业数字化转型中,低代码平台以可视化开发、组件化架构解决了传统开发效率难题,而 AI 大模型则为系统注入智能化能力。两者的融合是通过低代码平台的灵活集成能力加AI大模型的“思考”能力,让开发人员无需深入 AI 底层技术,即可快速实现 “企业级应用 + AI Agent” 的双场景搭建。本文以工单系统的智能化升级为例,解析低代码对接 OpenAI 的技术路径与全场景价值。

低代码+MCP实战案例,企业如何通过MCP构建专属AI智能体?(下)

本文聚焦 “反向配置” 的实战操作:教大家如何将活字格中的服务端命令转化为可被调用的 MCP Server,让 MCP Client 能直接发起调用。这一玩法不仅能打破低代码与 MCP 联动的单向壁垒,更能为企业解锁 “活字格系统作为智能能力基座” 的新场景,助力开发者用更灵活的方式搭建企业级 AI 协同体系。

低代码+MCP实战三大案例,企业如何通过MCP构建专属AI智能体?(上)

本文从三个典型业务场景出发——问答知识库、智能生成 PPT、联网搜索接入,了解 MCP + 低代码在实际工作中能做些什么。

企业AI落地的科学评估与规划方法论

在前文《企业级AI应用场景的核心特征》中,我们探讨了AI技术与传统软件的本质差异,以及AI在企业管理系统中的三层应用架构。然而,企业虽能识别AI场景,却常面临“不知从何入手”或“盲目投入导致失败”的困境。AI落地是一项需综合技术、业务与数据等多维度的系统工程。本文将为CIO与架构师提供一套科学的评估与规划方法论,助力企业建立量化决策机制,确保AI投资的有效性与可持续性。

企业级AI应用场景的核心特征

在当前的数字化转型浪潮中,人工智能(AI)技术被寄予厚望,然而许多企业在AI落地过程中却面临着"拿着锤子看什么都像钉子"的困境。对于AI技术而言,这种盲目应用的倾向尤为明显。 事实上,AI并非万能的银弹。在复杂的企业信息化和数字化领域中,没有包打天下的解决方案。因此,企业需要建立一套科学的方法论,来识别和评估适合AI落地的应用场景,确保AI投资的有效性和可持续性。 本文将聚焦AI应用场景的核心特质与应用机制,希望可以帮您快速寻找AI应用场景,为后续的评估打下基础。

什么是AI低代码开发平台?一文读懂其核心原理与应用价值

在软件开发的演进长河中,效率与门槛始终是两大核心命题。从早期的纯汇编、C++,到后来的Java、Python等高级语言,每一次技术的革新都在试图降低开发的复杂度,拓宽创新的边界。而今,一个全新的概念——AI低代码开发平台,正悄然成为推动软件开发范式变革的新引擎。它并非简单地将人工智能与低代码两个独立概念机械地拼接在一起,而是通过深度融合,构建出一种全新的、更智能、更高效的开发模式。

AI应用开发新范式:从调用到智能体的技术架构解析

在当前企业数字化转型中,人工智能(AI)已成为核心驱动力,正从单一工具转变为能理解、协作和自主决策的“数字员工”。 AI应用的开发模式日益多样化,主要分为三种:AI调用(API)、AI工作流和AI智能体。每种模式对应不同的业务场景、技术复杂度和成本。技术人员面临如何为不同需求选择和设计高效、可扩展且成本可控的技术架构的挑战。 本文旨在详细阐述这三种AI模式的核心特征与差异,并深入分析各自的技术架构,包括关键组件、技术选型和数据流程,旨在帮助技术人员在实际项目中做出明智的架构设计和技术选型。

Claude Code:AI编程的深度体验与实践

在AI技术日新月异的今天,开发者们正经历着一场前所未有的效率革命。面对日益复杂的开发需求和快速迭代的技术栈,借助AI工具提升开发效率已不再是选择题,而是必选项。 我的AI编程之旅始于GitHub Copilot的早期版本。记得当时虽然惊艳于它"自动补全"的能力,但受限于上下文理解深度和代码质量,实际应用中常常是"有点作用,但不多"。随后出现的Cursor、Warp等新一代AI编程工具虽然引起了我的关注,却因种种原因未能深入体验。 本文将分享我在实际开发中使用Claude Code的深度体验,包括其核心优势、适用场景以及使用技巧,希望能为同样关注AI编程工具发展的开发者提供有价值的参考。

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