B端低代码领域的AI工具型产品的机会

昨天参加了明道云的生态厂商会议。个人核心目的其实是想看一下明道云AI的建设思路，顺带听了这个合作模式，了解到了明道云生态构建的整套运营体系。接下来说一下分两段说下。

一.AI建设思路

从字段、表单、工作流单点接入进化到整个应用APP的对话式搭建。

这个思路目前没啥问题，有个低代码同事一直在AI领域创业，死磕的就是将业务丢给AI，让AI输出结构化shema，让低代码引擎来运行。

低代码的工具性机会在于，本质上token是有成本的，低代码基建可以变相降低token使用量。

当然，目前这套基建内在是深度耦合自洽的，意味着基建如果覆盖到了，会很好用，如果没覆盖到，其实有很多幺蛾子（低代码有插件体系能解决很多未覆盖到的问题。但低代码插件体系本质上就是个补丁，不能解决低代码基建内在的特定冲突。目前的MCP即使稳定性足够好，或许需要更好的AI接入思路，来破除本身的内在耦合【这些耦合本质是解析硬编码造成的】）

从AI视角上看，低代码各类基建存在本质上可以理解为一种复杂的pattern模式，可以让AI的输出在此模式上稳定的生成应用。

总体上我目前还是看好这种降低token的基建类工具深度内嵌AI后的机会。它省token，也降低了业务应用AI的门槛。长期看，未来agent肯定还是会吃掉大部分pattern，让AI “定义即交付”成为一种可能。

（当然，本来我也想去搞一搞，但这种工作机会没找到。只好搞搞业务了，不过业务引入AI 这个是另个话题，现场没有看到应用实例）

二.AI低代码工具运营

通过代理商体系，让代理商服务客户，交付0成本。公司只纯粹做工具型的产品机会。只卖一个工具产品的价格。这个价格还是很有吸引力的。

这个工具对抗的人力成本，从MES角度来说，目前采用它作为工具去交付大客户肯定是找死的行为。

1）低代码本身对于MES的多层级多维度的复杂控制支持不足，即仍大量二开

2）大客户重交付下大部门MES项目利润微薄

但我觉得不是多层级多维度的控制类系统，应用它提升交付利润感觉还是没问题的。

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