软件开发的进步已经发生了深刻的变化，从手工编码到更像机器的方法。这次演变中最具变革性的技术可能是低代码/无代码 (LCNC) 平台，其唯一目的是使开发变得更容易、更快。
要求更快的海啸 应用开发 数字化转型推动了 LCNC 平台的增长。这一浪潮带来了一股更强大的力量：生成式人工智能，也称为 Gen AI，它改变了开发人员（新手和专家）与 LCNC 平台交互的方式。
本文从技术方面和影响方面讨论了 gen AI 如何推动低代码软件开发的创新。
1. 新一代人工智能与低代码开发的协同作用
低代码平台提供图形界面和预构建组件；因此，对于开发人员来说，这是一个专注于组合应用程序而不是从头开始费力编码的机会。然而，这些平台仍然需要在架构、逻辑和工作流程编排方面做出决策。
这就是 Gen AI 介入的地方——通过自动化更复杂的决策，甚至自主生成部分应用程序逻辑来增强低代码平台的功能。
用于应用程序设计的自然语言处理 (NLP)
Gen AI 和低代码开发之间最重要的交叉点之一是通过 NLP。开发人员可以使用自然语言查询或提示与 LCNC 平台进行交互。
例如，用户宁愿要求人工智能驱动的工具“为电子商务设计数据库模式”，而不是绘制适当的数据库模式，并且该工具将能够呈现可扩展的、优化的模式。该工具实际上减少了技术背景较少的用户进入学习曲线的时间，同时也将加快经验丰富的开发人员的整体开发周期。
2. 代码生成和增强中的生成式人工智能
AI驱动的代码推荐
大多数 LCNC 平台仍然涉及一定程度的手动编码，特别是对于自定义功能。 Gen AI 模型（例如 OpenAI 的 Codex 或 GitHub Copilot）已经集成到 LCNC 环境中。这些工具为代码片段、自动完成功能提供智能建议，或根据用户的输入生成整个逻辑块。其想法是最大限度地减少重复性任务，让开发人员能够专注于更具战略性、高价值的工作。
示例用例：自动生成微服务
现代软件的热门趋势之一来自微服务架构：它允许构建模块化和高度可扩展的系统，但设计、编码和部署它们非常复杂。 Gen AI 可以通过解释用户定义的需求并生成服务接口、数据模型甚至测试脚本，在低代码平台内自动生成微服务。
例如，通过指定微服务应管理用户身份验证，Gen AI 可以自动构建所需的 API 端点、数据库连接和安全协议。
人工智能在错误检测和调试中的应用
低代码环境中的错误检测和调试可能具有挑战性，特别是在处理自动生成或定制的组件时。 Gen AI 可以帮助识别潜在的陷阱，避免它们成为关键问题。使用的工具 机器学习 在大型代码数据集上训练的模型可以预测最有可能出现问题的位置，并主动提出修复建议。
3. 数据集成和工作流程自动化
应用程序开发中的最大痛点是数据集成。最大的挑战是尝试连接不同类型的不同数据，例如来自数据库、API 或遗留系统的数据。低代码平台通过预构建的连接器简化了这项任务，但数据规范化、映射和同步的挑战仍然存在。 Gen AI 在自动化这些流程方面发挥着关键作用。
自动数据映射
传统上，数据集成涉及手动将数据字段从一个系统映射到另一个系统。 Gen AI 可以通过分析元数据、数据结构和使用模式来智能地映射这些领域。
例如，当将 CRM 系统与 ERP 平台集成时，Gen AI 可以根据历史模式预测适当的字段映射（例如，客户名称、地址、交易历史记录），从而大大缩短开发时间。
优化的工作流程自动化
同样，Gen AI 增强了工作流程自动化。低代码平台通常包括用于定义和自动化业务流程的工作流引擎。 Gen AI 可以根据业务流程的高级描述自动生成工作流程。例如，假设一家保险公司想要说明处理索赔的工作流程。 Gen AI 将生成一个可行的流程，其中包含文件验证程序、涉及的批准阶段以及相应的客户通知。
4. 用户体验（UX）设计
AI 驱动的原型设计和 UI 生成
因此，它通常是开发的瓶颈：直观且有吸引力的用户界面。 Gen AI 可以根据描述 UI 理想外观的用户规格生成原型来帮助实现这一目标。他们无需在低代码界面中拖放组件，而是可以用自然语言描述他们对 UI 的想法，并且 AI 将呈现交互式、响应式 UI。
示例：动态表单创建
想象一个场景，企业需要通过动态表单收集客户反馈。通过描述表单的要求（例如客户详细信息、评级和反馈字段），Gen AI 不仅可以生成表单，还可以根据用户交互模式优化其布局。它可以建议自适应表单字段、条件逻辑（例如，如果评分低于 3，则要求附加评论）和验证机制，同时保持针对不同设备的响应式设计。
5. 实时协作和版本控制
低代码平台通常被各种团队采用，包括业务分析师、开发人员以及产品经理。确保团队成员之间的顺利协作，特别是在涉及应用程序的多个版本时，是 Gen AI 提供价值的另一个领域。
用于版本控制和合并冲突解决的人工智能
传统的版本控制系统（例如 Git）可以很好地处理代码冲突，但当多个用户对工作流程、UI 元素或逻辑进行更改时，低代码平台中也会出现同样的复杂性。 Gen AI 模型可以根据使用历史预测重叠区域，从而更早地检测潜在的合并冲突，并建议自动解决冲突。
此外，通过实时跟踪变化，人工智能可以提供有关组合或协调这些变化的最佳方法的建议，确保协作顺利进行。
6. 安全与合规
随着低代码平台在企业环境中变得越来越流行，安全问题现在更加频繁地出现。 Gen AI 通过主动识别生成的代码或应用程序工作流程中的漏洞，引入了新的安全层。
人工智能安全审计
例如，经过安全编码实践训练的人工智能模型可以实时分析自动生成的代码，标记可能构成安全风险的区域。无论是 SQL 注入漏洞、不安全的 API 使用还是不正确的加密技术，人工智能驱动的工具都可以提供实时建议，甚至可以在不安全的代码投入生产之前自动更正。
自动合规性检查
应用程序需要满足法规规定的各种要求，无论是医疗保健领域的 HIPAA 还是金融领域的 GDPR。 Gen AI 可以提供帮助 低代码开发人员 通过自动检查生成的应用程序是否符合合规性规则。
例如，如果用户构建一个表单来收集个人数据，人工智能可以标记需要加密的字段，或者在缺少同意机制时提醒用户，从而确保从一开始就将法规遵从性纳入应用程序中。
7. 扩展和性能优化
人工智能驱动的可扩展性
扩展应用程序不仅涉及提高其处理流量的能力，还涉及优化后端流程、数据库交互和微服务编排。 Gen AI 工具可以持续监控应用程序性能并实时提出优化建议。
如果低代码平台生成 Web 应用程序，Gen AI 可以分析服务器负载、API 延迟或内存使用情况，并建议进行数据库索引、负载平衡或缓存机制等调整。
性能测试
传统上， 性能测试 涉及运行压力测试和分析日志以识别瓶颈。 Gen AI 可以根据历史使用模式生成合成用户流量，并在潜在性能问题出现在实时环境中之前对其进行预测，从而使这一过程自动化。这种主动方法确保在低代码平台上开发的应用程序既可扩展又可靠。
Gen AI 将塑造低代码应用程序
快速地 生成式人工智能 正在成为低代码软件开发未来增长的关键驱动力之一。通过消除人工干预和优化决策的需要，Gen AI 进一步使开发人员和非技术用户能够比以往更熟练地开发即使是强大且可扩展的应用程序也无法比拟的应用程序。因此，人工智能驱动的自动化和用户友好的低代码环境将开始迎来数字画布创新的新时代。
特色图片来源： 戈兰·伊沃斯
