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：

1. 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）
2. 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）
3. 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：

1. 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。

2. 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

3. 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：

1. 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）。

2. 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

3. 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"：

1. 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。
2. 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。
3. 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）

五、扩展链接

低代码 + AI，开启企业智能化升级最短路径