人工智能在低代码和无代码开发中的作用

大型语言模型 (LLM) 的出现导致人们急于将人工智能 (AI) 强行塞入每一种有意义的产品，以及相当一部分不有意义的产品。但有一个领域已经证明人工智能是一个强大而有用的补充：低代码和无代码软件开发。

让我们看看 AI 如何以及为何能够让应用程序构建更快、更容易，尤其是使用低代码和无代码工具。

人工智能在发展中的作用

首先，让我们讨论一下 AI 在简化和加快开发过程方面发挥的两个最常见的作用：

1. 生成代码

2. 充当智能助手

AI 代码生成器和助手使用经过大量代码库训练的 LLM，这些代码库教会它们编程语言的语法、模式和语义。这些模型可以预测完成提示所需的代码，就像聊天机器人使用训练来预测句子中的下一个单词一样。

自动代码生成

AI 代码生成器根据输入创建代码。这些提示采用自然语言输入或集成开发环境 (IDE) 或命令行中的代码的形式。代码生成器将程序员从编写重复代码中解放出来，从而加快了开发速度。它们还可以减少常见错误和印刷错误。但与用于生成文本的 LLM 类似，代码生成器需要仔细审查，并且可能会犯自己的错误。开发人员在接受 AI 生成的代码时需要小心谨慎，他们不仅要测试它是否能够构建，还要测试它是否按照用户的要求执行。

gpt-engineer是一个开源 AI 代码生成器，它接受自然语言提示来构建整个代码库。它与ChatGPT或自定义 LLM(如Llama)配合使用。

智能助理助力发展

智能助手在开发人员工作时为他们提供实时帮助。它们以 AI 代码生成器的形式工作，但它们不使用自然语言提示，而是可以自动完成、提供内联文档并接受专门的命令。这些助手可以在Eclipse和Microsoft 的 VS Code等编程工具、命令行或这三种工具中工作。

这些工具具有与代码生成器相同的许多优点，包括缩短开发时间、减少错误和减少拼写错误。它们还可以作为学习工具，因为它们在开发人员工作时为他们提供编程信息。但与任何 AI 工具一样，AI 助手并非万无一失——它们需要密切而仔细的监控。

GitHub 的 Copilot是一款流行的 AI 编程助手。它使用在公共 GitHub 存储库上构建的模型，因此支持多种语言并可插入所有最流行的编程工具。微软的 Power Platform和Amazon Q Developer是两种流行的商业选择，而Refact.ai是一种开源替代方案。

人工智能与低代码和无代码：完美结合

低代码和无代码开发是为了满足新手和非技术人员对工具的需求，这些工具可让他们快速定制符合自己需求的软件。AI 更进一步，让将创意转化为软件变得更加容易。

民主化发展

AI 代码生成器和助手使编码更易于访问、提高生产力和促进持续学习，从而使软件开发变得民主化。这些工具降低了新手编程的入门门槛。新手程序员可以使用它们通过在工作中学习来快速构建可用的应用程序。例如，Microsoft Power Apps包含 Copilot，它可以为您生成应用程序代码，然后与您一起完善它。

人工智能如何增强低代码和无代码平台

AI 有几种重要的方式可以增强低代码和无代码平台。我们已经介绍了 AI 从自然语言提示或代码编辑器中的上下文生成代码片段的能力。您可以使用ChatGPT和Gemini等 LLM 为许多低代码平台生成代码，而AppSmith和Google AppSheet等许多无代码平台则使用 AI 根据描述您希望集成执行的操作的文本来生成集成。

您还可以使用 AI 来自动准备、清理和分析数据。这样可以更轻松地集成和处理需要调整才能用于模型的大型数据集。Amazon SageMaker等工具使用 AI 来提取、排序、组织和简化数据。一些平台使用 AI 来帮助创建用户界面和填充表单。例如，Microsoft 的 Power Platform使用 AI 使用户能够通过与其副驾驶的对话交互来构建用户界面并自动化流程。

所有这些功能有助于加快低代码和无代码开发速度，包括在可扩展性方面，因为更多的团队成员可以参与开发过程。

低代码和无代码如何实现人工智能开发

AI 不仅在生成代码方面具有无价的价值，而且在低代码和无代码应用程序中也非常有用。许多低代码和无代码平台允许您构建和部署支持 AI 的应用程序。它们消除了从应用程序中添加自然语言处理、计算机视觉和 AI API 等功能的复杂性。

用户希望应用程序能够提供语音提示、聊天机器人和图像识别等功能。即使对于经验丰富的开发人员来说，“从头开始”开发这些功能也需要时间，因此许多平台都提供了模块，只需很少的代码或根本不用代码即可轻松添加这些功能。例如，微软拥有用于在 Azure 上构建 Power Virtual Agents(现在是其Copilot Studio的一部分)的低代码工具。这些代理可以插入 Azure 服务支持的各种技能，并使用聊天界面驱动它们。

低代码或无代码平台(如 Amazon SageMaker 和 Google 的Teachable Machine)可管理准备数据、训练自定义机器学习 (ML) 模型和部署 AI 应用程序等任务。Zapier利用Amazon Alexa 的语音转文本功能，并将输出定向到许多不同的应用程序。

图 1.使用构建块构建支持 AI 的低代码应用程序

人工智能驱动的低代码和无代码工具示例

下表包含广泛使用的支持 AI 代码生成、支持 AI 的应用程序扩展或两者的低代码和无代码平台列表：

表 1. AI 驱动的低代码和无代码工具

使用人工智能进行开发的陷阱

人工智能改善低代码和无代码开发的能力是不可否认的，但它的风险也是不容否认的。任何使用人工智能都需要适当的培训和全面的治理。LLM 对提示的“幻觉”答案的倾向也适用于代码生成。因此，虽然人工智能工具降低了新手开发人员的入门门槛，但在将代码部署到生产之前，您仍然需要经验丰富的程序员来审查、验证和测试代码。

· 开发人员通过提交提示和接收响应来使用 AI。根据项目的不同，这些提示可能包含敏感信息。如果模型属于第三方供应商或未得到正确保护，您的开发人员就会泄露这些信息。

· 当它工作时，AI 会建议可能满足其评估提示的代码。代码是正确的，但它不一定是最好的解决方案。因此，过度依赖 AI 来生成代码可能会导致代码难以更改，并代表大量技术债务。

AI 已经为编程民主化和加速低代码和无代码开发做出了重要贡献。随着 LLM 的逐渐改进，用于创建软件的 AI 工具只会越来越好。即使这些工具不断改进，IT 领导者仍需谨慎行事。AI 提供了强大的功能，但这种功能伴随着巨大的责任。任何和所有 AI 的使用都需要全面的治理和完整的保障措施，以保护组织免受错误、漏洞和数据丢失的影响。

结论

将人工智能集成到低代码和无代码开发平台已经彻底改变了软件开发。它使高级编码的访问变得民主化，并赋予非专家权力，使他们能够构建复杂的应用程序。

人工智能驱动的工具和智能助手缩短了开发时间，提高了开发可扩展性，并有助于最大限度地减少常见错误。但这些强大的功能也伴随着风险和责任。如果开发人员和 IT 领导者想要安全地发挥人工智能的全部潜力，他们需要建立强大的治理、测试制度和验证系统。

AI 技术和模型不断改进，它们很可能成为创新、高效和安全软件开发的基石。了解 AI 如何通过低代码和无代码工具帮助您的组织扩大开发工作。