问小创
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本次共梳理发布10款面向全用户群体的开源无代码、低代码AI开发平台，覆盖大语言模型（LLM）应用落地、检索增强生成（RAG）系统搭建、AI代理开发三类核心需求，可帮助非技术背景从业者将AI开发周期缩短60%以上，大幅降低LLM相关业务的落地门槛与研发成本。
随着大模型技术的成熟，不少企业都在推进LLM相关的业务落地，但研发人才缺口大、定制化开发成本高的痛点始终存在——据行业调研数据显示，近6成中小企业的AI落地计划因技术能力不足推迟。
过去要搭建一套可用的企业RAG知识库，不仅需要技术团队完成大模型调用、向量数据库对接、文档解析等多个环节的开发，还要应对后续的运维、迭代需求，单项目研发成本普遍超过10万元，落地周期最少1个月，不少中小团队根本无力承担。而无代码AI开发平台的出现，就是为了打通技术和业务之间的壁垒。
不同于付费商用的低代码工具，开源类产品还能解决企业最关心的数据安全、自定义修改问题，用户不需要依赖工具厂商的迭代，就可以根据自身需求调整功能。
本次亮相的10款开源无代码平台，全部支持免费商用，用户可根据自身需求修改源代码，无需支付额外的授权费用。从功能覆盖来看，三类核心场景的开发需求都能得到满足：
一是LLM应用搭建，用户通过拖拽式操作即可接入OpenAI、DeepSeek等主流大模型，快速生成AI客服、内容生成工具等应用，无需编写接口调用代码；
二是RAG系统搭建，平台自带文档解析、向量拆分、向量数据库对接功能，上传企业内部文档后最快半小时即可完成专属知识库的部署；
三是AI代理开发，支持可视化配置工作流、工具调用规则，可快速搭建能自主完成邮件处理、数据整理、客户跟进等任务的AI代理。
据实测，非技术背景的从业者经过1小时左右的学习，就能独立完成90%以上的常见LLM应用开发工作。
在业内看来，开源无代码AI平台正在成为AI普惠的核心路径。一方面，完全开源的属性避免了商业工具的“锁定”问题，企业可以根据自身需求灵活调整功能，数据也能全部保存在本地，安全性更有保障；另一方面，低门槛的操作模式让业务人员也能参与到AI应用的开发过程中，大幅提升创新效率。
据行业预测，到2027年，全球范围内70%以上的企业级LLM应用都将通过低代码/无代码平台搭建，后续这类平台还将逐步覆盖多模态应用开发、语音AI部署、机器人逻辑配置等更多场景，进一步降低AI技术的使用门槛。
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