什么是低代码？

低代码是一种软件开发模式，仅需少量手写代码即可搭建应用。开发者不是从零开始编写所有内容，而是使用诸如拖放、预构建组件、工作流等可视化工具。

若无低代码平台，即便开发简易应用，传统模式也需编写数千行代码。借助低代码平台，编程基础薄弱的人员也能通过直观可视化界面完成应用设计。资深开发人员同样能借助该能力提升工作效率。

举例来说，部分业务应用开发需掌握特定编程语言，导致可选开发人员范围受限。低代码平台消除了上述瓶颈，缩短软件开发生命周期 (SDLC)，让资深工程师高效完成更多开发工作。

低代码平台的图形用户界面和拖放功能可实现开发流程各个方面的自动化，摆脱对传统计算机编程方法的依赖。低代码平台使应用程序开发更加普及化，特别是对于“公民”开发人员而言，也就是缺乏正规编码经验的业务用户，比如业务分析师或项目经理。

无代码平台无需编写任何代码即可搭建应用、自动化业务流程；与之不同，低代码平台常由专业开发者使用，用来自动化处理通用代码工作。这可以将工作重点转向开发的“最后一英里”。

这两种方法都旨在通过可视化界面和预配置模板抽象编码的复杂方面，但在用户、用例等方面存在差异。

AI 辅助编码的兴起模糊了这两个类别之前的界限。此次迭代是低代码技术数十年演进历程中的最新阶段，其发展最早可追溯至 20 世纪 80 年代。

上世纪 80 年代问世的新型工具，让开发者开发数据库应用所需代码量远少于传统编程方式。

90 年代快速应用开发 (RAD) 技术问世，依托可视化工具等手段缩短软件交付周期。像 Microsoft Visual Basic 这样的集成开发环境 (IDE) 推动了拖放式界面的普及。

可视化设计器、可复用控件和事件驱动编程降低了开发复杂性，预示了现代低代码平台中的许多功能。

2000 年后，业务流程管理 (BPM) 平台应运而生，满足企业无需大量开发人力即可实现流程自动化的需求。各类工具陆续推出，企业可通过可视化建模完成工作流自动化搭建。

接下来十年推出的云服务为低代码平台的蓬勃发展创造了理想的条件，并导致了“公民开发者”这一概念的兴起。业务用户编程能力有限，却需要为团队搭建应用与工作流，低代码平台恰好填补了这一需求缺口。低代码平台不再局限于工作流自动化，还可搭建面向客户的应用、移动端程序，同时支持 API、数据集成、数据分析看板等多种能力。

2020 年代开启了低代码平台演变的新篇章。过去各大低代码厂商的核心竞争逻辑十分简单：软件开发门槛过高，因此开发者与业务人员需要可视化封装工具来减少编码工作量。当时的软件开发速度缓慢，熟练的开发人员既稀缺又昂贵。缺乏编程基础的业务人员无法参与应用搭建工作。Mendix、Microsoft Power Apps、Appian 等平台借助智能可视化封装方案解决该痛点，以适度降低定制自由度换取更快开发速度。

以 AI 为核心的全新开发系统提出新思路：能否依靠生成式 AI 完成大部分乃至全部代码编写工作？当今的智能体编程系统在很大程度上消除了对视觉抽象的需求。如今只需向 AI 模型描述开发需求，就能自动生成符合预期的代码。

例如，开发人员现在可以用自然语言描述应用程序：“构建具有身份验证、订阅计费、电子邮件通知和管理仪表板的客户门户。”智能体系统可以自动生成大部分项目结构、基础设施配置、数据库模式、API、测试和前端组件。

大型语言模型 (LLM) 可以生成代码、设计工作流程、创建用户界面并将自然语言提示翻译成软件组件。这甚至使一种被称为 “氛围编码” 的实践成为可能，即在不了解编程基础知识的情况下提示AI工具生成代码的做法，尽管这种做法会带来严重的风险，尤其是在创建企业应用程序的背景下。员工在缺乏规范监管与标准流程的情况下私自使用 AI 辅助开发工具，致使当下企业面临新型影子 IT 难题。

AI 智能体的功能远不止生成代码片段。它们可以：

• 分析整个存储库

• 了解应用程序架构

• 同时创建多个文件

• 重构大型系统

• 生成测试

• 调试问题

• 执行命令和工具

• 自主地朝着目标迭代

不少低代码厂商已接入 AI 助手，支持用户用自然语言描述应用需求；而行业正迎来更大变革，基于智能体式 AI 构建的 AI 代码生成平台逐步成为主流。

智能体编程远不止 AI 代码自动补全。这类系统可充当开发者协作伙伴，智能体不仅能生成代码，还能在 SDLC 内自主执行各类操作。此类平台日益增多，目前包括 GitHub Copilot、OpenAI Codex、Anthropic的Claude Code、Cursor 和 IBM Bob。

有人宣称曾经众所周知的低代码已经过时。智能体编程催生了“代码优先型低代码”全新开发范式。智能体编程项目最终产出并非低代码封装产物，而是标准原生代码库。这代表企业可完全掌控自有代码、自由定制开发，降低供应商锁定风险，并兼容各类主流现代化开发工具。

几年前会选择低代码平台的组织，现在可能转而使用 AI 智能体来开发软件。为了应对这种情况，许多低代码供应商已将智能体式 AI 融入产品中。平台保留经典可视化画布，手动编码工作则由 AI 代码生成功能替代。

实际上，低代码供应商正在将产品从可视化构建器演变为 AI 智能体的编排环境。低代码与软件工程之间的边界正在消失，智能体化编码模糊了二者的边界。智能体并非取代代码本身，而是大幅省去人工编写代码所需的专业能力与工作量，实现更高效的技术封装。正因如此，不少人认为智能体编程并非低代码的迭代版本，而是其替代技术。