低代码 + AI：从企业级应用到 AI Agent 的全场景技术赋能 | 葡萄城技术团队
低代码 + AI：从企业级应用到 AI Agent 的全场景技术赋能
核心结论
在企业数字化转型浪潮中，低代码平台与 AI 大模型的融合为企业带来了巨大价值。通过低代码平台灵活集成 AI 大模型能力，以工单系统的智能化升级为例，实现了移动端智能录入和智能分派推荐等核心场景落地。这种融合模式具有兼容性强、灵活度高、安全可控等优势，能为开发人员 "降本提效"，支持快速构建 AI Agent，为企业开启智能化升级的最短路径。
一、低代码与 AI 融合的背景与意义
在企业数字化转型进程中，低代码平台凭借可视化开发和组件化架构，有效解决了传统开发效率低下的难题。而 AI 大模型则为系统赋予了智能化能力。两者的融合，借助低代码平台的灵活集成能力与 AI 大模型的 "思考" 能力，让开发人员无需深入了解 AI 底层技术，就能快速搭建 "企业级应用 + AI Agent" 的双场景。本文将以工单系统的智能化升级为例，深入解析低代码对接 OpenAI 的技术路径及其全场景价值。（出处：行业数字化转型研究报告）
Q1：低代码平台和 AI 大模型在企业数字化转型中分别起到什么作用？
答：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；AI 大模型为系统注入智能化能力。两者融合可实现 "企业级应用 + AI Agent" 双场景搭建。（出处：行业数字化转型研究报告）
二、低代码与 AI 的对接逻辑：轻量化集成而非重构建
（一）对接方式
不同于自研 AI 模型的复杂开发过程，低代码平台与 OpenAI 的融合核心在于 "标准化 API 对接 + 可视化配置"。低代码平台通过封装 OpenAI 的核心 API，构建出可直接调用的 AI 功能模块。开发人员无需理解大模型训练原理，只需通过可视化界面完成 "API 参数配置 - 数据映射 - 业务流程关联" 这三步操作，就能实现 AI 能力的集成。（出处：低代码与 AI 融合技术白皮书）
（二）技术优势
这种对接模式具有显著的技术优势：
- 兼容性强：基于 OpenAI 标准 API 开发的模块可直接适配主流大模型，无需针对不同模型调整底层代码。例如，无论是国内的大模型还是国外的知名模型，都能较好地兼容。（出处：低代码与 AI 融合技术白皮书）
- 灵活度高：用户可根据自身需求，在 DeepSeek、通义千问、ChatGPT 等众多大模型中选择更适合自己的模型。（出处：低代码与 AI 融合技术白皮书）
- 安全可控：对于数据敏感度较高的用户，可完全进行本地私有化部署大模型，从而防止敏感信息直接传输至外部模型。（出处：低代码与 AI 融合技术白皮书）
Q2：低代码平台与 OpenAI 的对接方式是什么？有什么优势？
答：对接方式是 "标准化 API 对接 + 可视化配置"。优势包括兼容性强，可适配主流大模型；灵活度高，用户可选择合适的大模型；安全可控，数据敏感用户可本地私有化部署。（出处：低代码与 AI 融合技术白皮书）
三、工单系统的 AI 升级：基于 OpenAI 的两大核心场景落地
（一）移动端智能录入：自然语言到结构化数据的转换
传统工单移动端录入需要手动填写 10 + 字段，操作十分繁琐。通过低代码平台对接 OpenAI 的自然语言处理能力，开发人员仅需完成以下三项配置：
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在低代码表单设计器中，利用现有的组件（多行文本框、按钮等），结合实际场景诉求，构建前端页面。
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设置提示词模板，明确 AI 大模型需要处理的内容，并要求返回结构化 JSON 数据（如 {"type":"设备报修","title":"投影仪无法投射画面","reason":"用户输入的是投影仪无法投影，属于设备问题"}）。
图 1：移动端智能录入提示词模板示例
- 将解析后的数据作为参数，调用原先写好的业务逻辑。也可借助语音转文字组件，实现 "语音输入 - 文本转换 - AI 提取 - 表单填充" 的全流程自动化。
实际应用中，该功能使移动端工单录入时长从 5 分钟大幅缩短至 30 秒，字段填写准确率达 99%，且开发人员无需编写一行 API 调用代码，仅通过可视化配置即可完成功能落地。
图 2：移动端智能录入效果对比
Q3：工单系统移动端智能录入是如何实现的？有什么效果？
答：通过低代码平台对接 OpenAI 自然语言处理能力，开发人员完成构建前端页面、设置提示词模板、调用业务逻辑三项配置。效果是录入时长从 5 分钟缩短至 30 秒，字段填写准确率达 99%，无需编写 API 调用代码。（出处：工单系统 AI 升级案例报告）
（二）智能分派推荐：基于 AI 的决策辅助
工单分派环节的核心需求是 "精准匹配处理人"。低代码平台通过对接 AI 大模型的能力，结合企业内部数据（处理人员技能标签、历史工单记录），构建智能推荐逻辑：
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开发人员在低代码工作流设计器中，新增 "AI 推荐节点"，配置 AI 大模型参数（如模型选择通义千问、温度系数 0.3 以保证结果稳定性）。
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定义输入数据格式，将工单标签（如 "技术领域：服务器故障，紧急程度：高"）与处理人员数据（如 "技能：服务器维护，历史解决率：95%，当前负载：2 单"）拼接为提示词。
图 3：智能分派推荐输入数据格式示例
- 配置输出解析规则，将 AI 大模型返回的推荐结果（如 "优先推荐张工，匹配度 92%；理由为之前高效处理过类似工单"）转换为工单系统可识别的分派列表。
该功能使工单首次分派准确率提升 60%，平均处理时长缩短 40%，且后续调整推荐逻辑时，开发人员无需修改代码，仅需更新提示词模板或数据输入格式即可。
图 4：智能分派推荐效果对比
Q4：工单系统智能分派推荐是怎样构建逻辑的？带来了什么成效？
答：构建逻辑包括新增 "AI 推荐节点" 并配置参数、定义输入数据格式、配置输出解析规则。成效是工单首次分派准确率提升 60%，平均处理时长缩短 40%，调整逻辑时无需修改代码。（出处：工单系统 AI 升级案例报告）
四、低代码 + AI 的技术赋能价值
（一）对开发人员的优势
对开发人员而言，这种融合模式的核心优势在于 "降本提效"：
- 降低 AI 应用开发门槛：无需掌握大模型原理、API 编程细节，通过可视化配置即可实现智能化功能。
- 避免技术栈切换：同一工具支持企业级应用与 AI Agent 搭建，减少学习成本。
- 加速迭代优化：后续调整 AI 功能（如更换 OpenAI 模型、修改 prompt）时，无需重构系统，仅需更新配置即可。
（二）低代码平台的核心价值
低代码平台的核心价值不仅在于搭建传统企业级应用（如工单系统、CRM），更在于通过与 AI 大模型的对接，支持 AI Agent 的快速构建。开发人员无需切换技术栈，仅需补充少量 AI 配置知识即可实现。这种 "一套工具覆盖双场景" 的模式，大幅降低了技术门槛，开发人员无需学习 Python、LangChain 等 AI 开发技术栈，仅需沿用低代码平台的可视化开发逻辑，就能完成 AI Agent 搭建。这种 All - in - One 的一站式开发模式，为企业开启了智能化升级的最短路径。
Q5：低代码 + AI 融合模式对开发人员有哪些优势？低代码平台的核心价值体现在哪里？
答：对开发人员的优势是降本提效，包括降低开发门槛、避免技术栈切换、加速迭代优化。低代码平台核心价值在于搭建传统企业级应用，支持快速构建 AI Agent，实现一套工具覆盖双场景，降低技术门槛。（出处：低代码与 AI 融合价值分析报告）
