29｜当自然语言遇上可视化：打造新一代低代码开发体验
陈旭
你好，我是陈旭。
在前面两讲中，我们已经为低代码平台的智能化转型打下了坚实的基础。
第 27 讲，我们从 0 到 1 搭建了一个功能完备的 Chatbot，解决了人机交互的入口问题。紧接着在第 28 讲，我们引入了强大的 DSPy 框架，让我们的 AI 助手具备了意图分类和实体提取的能力。现在，我们的 AI 助手已经能“听懂”用户的指令了，比如当用户说“帮我创建一个登录按钮”时，AI 能够准确地识别出用户的意图是 createComponent，并提取出关键实体信息，如 componentType: 'Button' 和 text: '登录'。
我们已经成功地解决了“理解”的问题。但是，这仅仅是智能化改造的第一步。一个只能“听懂”却不能“行动”的助手，价值是非常有限的。我们真正的目标，是让 AI 成为一个能干活、能分忧的 Copilot。
这就引出了我们这一讲要攻克的难题：如何跨越从“理解”到“行动”的鸿沟？如何将 AI 脑海中抽象的“意图”，转化为低代码编辑器画布上实实在在的 UI 变化？
在开始解决这个问题之前，我们先来一起思考几个问题。
你是否也曾有过这样的经历：面对一个像我们的 Awade 这样功能强大的低代码平台，在数不胜数的配置项清单中，突然怎么也找不到某个配置项的界面了？
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
1. 低代码平台的智能化转型为AI助手赋予了意图分类和实体提取的能力，使其能够准确理解用户指令。 2. 智能化改造的目标是让AI成为一个能够执行任务、分担工作的Copilot，需要解决从“理解”到“行动”的难题。 3. 在智能化低代码平台中，自然语言驱动和可视化操作应该相辅相成，让用户在不同场景下选择最高效的工具。 4. 技术层面需要建立一座桥梁，将抽象的“意图”数据翻译成前端可以理解并执行的“行动”指令，解决从“理解”到“Action”的最后一公里。 5. 定义页面状态（Page Schema）和AI能力清单（Actions/Intents）建立了AI和编辑器沟通的通用语言。 6. 后端利用 JSON Patch 将DSPy输出的抽象意图高效、精确地翻译为UI变更指令。 7. 前端通过监听并应用JSON Patch来更新状态，实现UI变更的实时呈现。 8. 低代码助手具备了初步的、改变画布世界的能力，为未来的发展奠定了基础。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《说透低代码》，新⼈⾸单¥59
《说透低代码》，新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
精选留言
由作者筛选后的优质留言将会公开显示，欢迎踊跃留言。
收起评论