Low Code AI 正在吞噬传统软件

Source: Dev.to

多年来，软件遵循着一个熟悉的等式。

• 更多功能需要更多代码。
• 更多定制需要更多工程师。
• 更大规模需要更大的团队。

这个等式正在被打破——并不是因为软件在消失，而是因为低代码 AI 正悄然吸收传统软件过去承担的大部分工作。这并非一次突发的崩溃，而是一次缓慢的结构性转变。一旦你看到它，发展趋势就很难被忽视。

传统软件的最初承诺

传统软件擅长于：

• 强制执行规则
• 标准化工作流
• 减少人为错误
• 扩展一致的流程

但它也伴随以下权衡：

• 刚性的逻辑
• 长开发周期
• 脆弱的定制化
• 高昂的维护成本

对“理想路径”的任何偏离都需要新代码。过去业务变化缓慢时这种刚性是可以接受的；而现在它成为了负担。

低代码 AI 改变适应成本

低代码 AI 并不是通过“更好的代码”来取代软件，而是通过降低变更成本来实现取代。

而不是

• 编写新逻辑
• 发布新版本
• 协调部署

团队可以

• 重新配置行为
• 调整工作流
• 调整规则
• 动态处理边缘情况

这使得软件从必须重建的东西转变为可以重新塑造的东西。

为什么传统软件在变异性方面挣扎

传统软件假设：

• 明确的输入
• 稳定的规则
• 可预测的路径

现代工作很少是这样。它是：

• 混乱的
• 有上下文的
• 异常频繁的
• 依赖判断的

低代码 AI 在这里蓬勃发展，因为它：

• 容忍模糊性
• 适应上下文
• 进行概率推理
• 处理不完整信息

这使它更适合那些不符合清晰模式的真实世界流程。

静默替代模式

Low‑code AI 很少一次性完全取代，它往往从边缘开始。首先，它处理：

• 手动审查
• 数据分流
• 客户支持路由
• 内部审批
• 报告与摘要

随后它会扩展。随着时间推移，整个子系统会变成：

• 可配置而非编码
• 自适应而非静态
• 由规则 + AI治理，而非仅靠逻辑

传统软件并未消失——它被逐渐抽空。

为什么开发者首先感受到压力

开发者往往比管理层更早感知到这种转变。他们注意到：

• 对定制功能的需求减少
• 对灵活系统的需求增加
• 需要交付可适应性，而不仅仅是正确性

低代码 AI 并未消除对工程师的需求；它改变了工程工作投入的方向：

• 从实现 → 编排
• 从逻辑 → 约束
• 从功能 → 系统

仅坚持静态实现的开发者感到被压缩，而转向系统设计的开发者则获得了杠杆效应。

这并不是关于“非开发者取代开发者”

那种叙事忽略了重点。低代码 AI 并未消除复杂性；它将复杂性转移到了：

• 系统设计
• 治理
• 评估
• 边界定义

仍然需要有人：

• 设计工作流
• 定义可接受的行为
• 管理失效模式
• 确保安全性和可靠性

那些工作需要工程思维，只是层次更高。

为什么企业偏爱低代码 AI（即使他们不说）

从商业角度来看，低代码 AI 提供：

• 更快的迭代
• 降低对发布周期的依赖
• 更容易的实验
• 降低长期维护成本

高管们常将其表述为：

• 敏捷性
• 响应性
• 适应性

但其根本的转变是相同的。

传统软件仍然占优势的场景

• 逻辑必须是确定性的
• 合规性要求严格的保证
• 性能约束极为苛刻
• 安全裕度很小

低代码 AI 最好建立在稳定的基础之上，而不是取代它们。未来是混合式的。

前进方向

随着低代码 AI 的成熟：

• 更多业务逻辑变得可配置
• 更多工作流变得自适应
• 更少的更改需要重新部署
• 智能更贴近业务层

传统软件成为底层基质；低代码 AI 成为界面。

真正的要点

Low‑code AI 并没有在一夜之间“吞噬”传统软件。它正在取代以下部分：

• 需要持续变化
• 依赖判断
• 位于工作流的边缘

这不是工具之间的战争；而是逻辑所在位置的再平衡。对构建者来说，信息很明确：

未来不属于写代码最多的人。
而属于那些设计出能够在不重写的情况下自我适应的系统的人。

这正是低代码 AI 所能实现的。