到了2026年,低代码工具早已不是简单的拖拉拽弄个表单那么简单了。随着AI Native趋势的深化,我们构建应用的方式发生了本质变化:以前是人去适应工具的操作逻辑,现在是工具通过AI来理解人的意图。不论是想做一个能长期迭代的SaaS产品,还是简单的内部提效工具,市面上的选择多到让人眼花缭乱。
很多人容易陷入一个误区:看到哪个工具的AI演示很酷就冲进去,结果发现它只能做个Demo,一旦涉及到复杂的业务逻辑或需要产品化落地时,就推不动了。
所以在决定用什么工具之前,咱们得先聊聊最核心的问题:如果不先搞清楚我到底要造什么,再强的AI也救不了架构上的硬伤。
在这篇文章里,带大家从需求出发,结合当前的AI趋势,梳理一下在国内环境下,该如何理性选择适合你的工具。
第一:明确需求你需要构建什么类型的应用
我们把需求拆解一下。现在的工具大致分为两派:一派是让你快速出活的,另一派是帮你构建严谨软件资产的。
构建具备产品力的业务系统
如果你的目标不是做一个用完即丢的临时工具,而是要搭建一个核心业务系统,比如复杂的CRM、供应链管理,或者你本身就是软件服务商要给客户交付一套产品。这时候,你需要的不仅仅是搭建,而是产品化的能力。
你需要思考:业务逻辑是否复杂,简单的增删改查肯定不够,是否涉及复杂的逻辑编排。是否需要源码交付,在2026年很多企业依然看重资产的掌控权,工具是否支持生成高质量的代码。架构是否支持演进,系统会不会越做越乱,是否具备良好的模型抽象能力。
选择方向也很清晰:如果是简单的团队协作,轻量级工具足矣。如果是要正儿八经做软件产品,或者系统逻辑错综复杂,就必须选择模型驱动、支持源码交付且架构严谨的平台。
搭建门户与交互型网站
如果目标是做个企业官网、营销落地页,或者是内容展示平台,你需要思考:对设计要求高吗,是套模板就行还是需要像素级还原设计稿。内容谁来管,运营人员能否方便地通过AI辅助生成和管理内容。
选择方向:侧重营销展示,选内容管理能力强的。侧重视觉效果,选设计自由度高、支持动效的。
AI Agent与流程自动化
现在的自动化不仅仅是如果A则B,而是引入了AI Agent。你可能需要一个数字员工来帮你处理复杂的非结构化任务。你需要思考:任务是固定的吗,还是需要AI根据情况自主判断。数据分散在哪里,是否需要打通国内常用的飞书、钉钉或企业微信。
选择方向:简单任务自动化,选可视化流编排工具。构建智能客服或复杂助手,选支持Agent编排的AI原生平台。
第二:锁定目标缩小你的选择圈子
需求理清了,接下来要看你的身份和环境。很多选型踩坑,不是工具能力不行,而是跟使用者的协作方式、合规边界、交付形态对不上。
个人开发者vs团队协作
你是自己写着玩,还是团队要协作开发。个人或独立开发者核心诉求是快,AI辅助编程能力很强,一个人就是一个队伍,工具最好即开即用,别整太复杂的部署流程。企业或研发团队核心诉求是稳和管,权限管理必须细致,数据安全必须合规,国内环境对数据存放位置很敏感,工具的部署形态与合规策略要提前确认。
一次性项目vs长期产品化运营
这是最容易被忽视的一点。短平快项目,比如活动页、临时收集表,选个模板多的SaaS工具,用完即走,成本最低。长期运营的产品就不一样了,如果你想把这个系统当成一个长期的产品来维护,甚至将来要把它卖给别人,这时候可维护性和扩展性比开发快不快更重要,你需要一个能支撑复杂模型关系,并且在AI辅助下依然能保持逻辑清晰的平台。
第三:工具推荐理性派的选型建议
根据不同的场景,整理一些在国内好用或者具有代表性的工具,思路是先分赛道,再看边界,别用一个工具去硬扛所有任务。
业务系统构建与产品化研发
这一类工具适合用来做正经事,比如替代传统的Java开发来构建核心系统。
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| | 模型驱动底座扎实,融合AI辅助开发,支持源码交付,适合做长期的复杂软件产品而非仅仅原型 | 中大型企业、需要交付源码的软件服务商、追求架构质量的团队 |
| | 连接数据源非常快,适合快速搭后台,但复杂业务逻辑封装相对弱 | |
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怎么选更省事:如果你要造一辆车,构建复杂的、可售卖的软件产品,并且看重代码资产和架构合理性,Oinone是国内非常值得关注的选手。如果你只是想给数据库加个壳,方便同事查数改数,Retool或Appsmith效率更高。
网站与体验型应用
这一类关注的是面子和交互体验。
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| | 代码质量高,SEO友好,设计师常用,国内访问速度需注意 | |
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怎么选更直接:要设计感和自由度,Webflow或Framer。要卖货,Shopify更省心。
AI Native与自动化
这一类是2026年的重头戏,核心是让AI帮你干活。
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| | 开源,支持编排多种模型,工作流清晰,国内不少团队用它做中间层 | |
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怎么选更靠谱:想自己捏一个AI应用,比如智能客服、文档助手,Dify更合适。想把A软件的数据自动传到B软件,用Make或Zapier。
结语别迷信全能适合才是硬道理
到了2026年,工具的边界越来越模糊,但核心逻辑没变。千万别听到AI自动生成系统就觉得无论什么需求一键就能搞定,真正落地的系统,依然需要你对业务有深刻的理解。
建议按这个路子走:先问自己,是要做个玩具还是做个产品。看团队基因,是懂代码的极客还是纯业务人员。动手试用,先拿个小模块在Oinone开源社区版上跑一跑,看看符不符合你的操作直觉。
选型没有标准答案,只有最适合你当下的那个解。希望这份指南能帮你少走弯路,把精力真正花在业务创新上。