上周二下午，有个做制造业的客户找我吐槽：我们想做个库存AI助手，能自动识别缺货、生成采购单，找了技术团队折腾俩月，还是没落地。
我问他卡在哪，他说：基础的表单、流程好弄，但要让AI对接ERP查库存、写判断脚本，开发要么说得等排期，要么说代码太复杂，到现在还卡在半中间。
这不是个例。
最近大半年，找我们聊AI智能体落地的企业越来越多，但80%都卡在同一个地方：通用功能能搭，一碰到复杂代码、数据对接就掉链子。
直到我们把AI能力融进织信低代码，才真正打通了从想法到落地的最后一公里。这不是简单加个AI功能，而是让低代码的快速配置和AI的代码辅助搭班子，解决落地的核心痛点。
01 先说说企业AI落地的真痛点
很多企业觉得AI落地难，是因为没搞懂真正的瓶颈在哪。我见过不少客户，买了大模型、招了算法工程师，结果还是做不出能用的AI智能体，问题往往出在这3点：
1、开发门槛高：
业务要的AI自动审合同，不光要AI识别条款，还得对接现有合同系统、写审批逻辑脚本。算法工程师懂AI，但不懂业务系统适配；开发懂代码，但不懂AI模型调用，两边对接来对接去，效率极低。
2、业务适配难：
每个企业的流程不一样，比如同样是AI问数，A公司要按地区查销售，B公司要按产品查利润。通用AI工具没法直接用，改一次就要写一堆代码，改来改去就没人想用了。
3、数据安全难保障：
AI要喂数据才好用，但客户数据、财务数据都是核心资产，直接放出去怕泄露，自己搭安全体系又太复杂，最后只能想做又不敢做。
上个月有个做金融的客户更夸张，想做个AI风控助手，光数据对接、权限管控就讨论了三周，开发还没开始，业务部门已经急得跳脚。这时候我就明白，企业要的不是能做AI，而是能快速、安全地做出能用的AI。
02 织信低代码的老本行
其实解决AI落地难，第一步是先把通用场景的门槛降下来。这也正是低代码的强项。就像盖房子，先把地基、墙、顶这些基础框架搭好，再往里面填AI的软装，效率自然高。
比如客户要做库存AI助手，不用等开发从头写代码：
- 打开织信，先拖个数据接入组件，对接ERP的库存表；
- 再拽个流程组件，把生成采购单的审批步骤排好；
- 最后加个可视化看板，实时看库存数据。
这一套下来，不用写一行代码，半天的功夫就能把AI智能体的骨架搭好。
再比如前段时间，我们售前同事自己做的AI合同审查助手，基础的合同上传、审查记录、审批流程，用织信低代码直接配就行。业务人员自己就能操作，不用再跟开发反复确认这个按钮能不能加、那个流程对不对。
你看，低代码解决的是基础搭建的问题：把AI智能体需要的数据入口、流程框架、展示界面快速搭好，让大家先看到能用的雏形，而不是卡在基础功能开发上。
03 这次上新的AI功能
但光有骨架不够，AI智能体要真能用，还得解决复杂场景的问题。比如让AI对接旧系统、写自定义脚本、处理非结构化数据。这时候，织信新上的AI功能就派上用场了。
它不是单独的AI工具，而是跟低代码无缝衔接的代码助手。举个我们内部测试的例子：
要让库存AI助手实现当库存低于100且近30天销量超500，自动生成加急采购单，以前开发写这个逻辑脚本，要查织信的API文档、调参数，至少要1小时；现在用AI功能，只要在织信的代码编辑器里输入需求，几秒钟就能生成适配织信的代码，开发再微调下金额阈值，5分钟就搞定了。
具体怎么用？就三步，不用再来回切换工具了：
- 在织信低代码的应用设计界面，点击AI助手；
- 用大白话描述需求，比如对接CRM系统，获取近7天新增客户数据；
- AI自动生成符合织信语法的代码，直接复制到编辑器里，微调就能用。
上周那个制造业客户，昨天就用AI功能把库存AI助手的最后一步代码搞定，从搭骨架到能用，总共花了3天。比他们之前折腾俩月的进度，快了不止10倍。
04 为什么是低代码+AI？
很多人问我，你们的低代码+AI跟别人有啥不一样？其实关键不是把两个工具拼在一起，而是让它们各司其职：低代码负责搭框架、管流程、保安全，AI负责写代码、做分析、适配业务，形成1+1>2的效果。
我把织信的这套逻辑拆成三层，大家一看就懂：
第一层：基础能力层
AI要好用，首先得吃对饭。织信的基础能力层，就是帮企业把数据和模型理顺。
1、数据接入：
不管是PDF合同、语音记录，还是ERP里的结构化数据，都能自动转成AI能识别的格式。比如模糊的发票，用OCR识别后直接存成表格；带口音的语音，转成文字再提取关键信息。
2、模型适配：
不用绑定单一模型，想用地域模型就用地域模型，想加企业私有模型就加私有模型。而且不用写复杂代码，在可视化界面里调参数就行，比如让合同审查AI更懂你们行业的合规条款。
第二层：开发管理层
有了数据和模型，下一步是拼出能用的AI智能体。这层全靠低代码的可视化工具。
1、拖拽搭功能：
比如做AI问数助手，拖个自然语言输入组件，再拽个图表展示组件，就能让业务人员直接用大白话查数据，不用写SQL。
2、全周期管到底：
从调试、部署到监控，全程可视化。比如AI智能体出了问题，直接看日志找bug；想换个部署方式，一键切换云端或本地，不用重新写代码。
第三层：安全防护层
企业最担心的数据安全，我们也用低代码做了全流程防护。
1、细颗粒度权限：
谁能看数据、谁能改AI逻辑，按角色划分清楚。比如销售只能查自己的客户数据，财务才能看利润报表。
2、操作可追溯：
每一步操作都有日志，AI生成的内容会做合规校验，比如合同审查时，不会输出违反法规的建议，就算出问题也能查到源头。
05 两个落地案例
光说不练假把式，给大家讲两个最近落地的真实案例，看看织信是怎么帮企业解决问题的。
案例1：制造业库存AI助手
这个客户是做家电制造的，以前查库存、生成采购单全靠人工：仓库员每天查ERP报数据，采购员再根据数据写采购单，至少要1天。他们想做个AI助手，能自动查库存、判断是否需要采购、生成采购单。
用织信的流程是这样的：
用低代码搭基础框架：对接ERP库存数据，拖拽配置库存预警流程、采购单审批流程，1天搞定；
用AI补复杂逻辑：需要写当库存低于阈值且销量超预期，自动触发加急采购的脚本，AI生成代码后，开发微调1小时；
部署上线：一键部署到企业内部系统，加权限管控，确保只有采购和仓库员能操作。
现在这个AI助手每天自动查库存、生成采购单，原本1天的活现在10分钟搞定，采购效率直接翻了3倍。
案例2：律所合同AI审查助手
律所的法务以前审一份合同，要对照几十页的法规和企业规章，人工找风险点，至少要3天，还容易漏。他们想做个AI助手，能自动识别合同风险、给修改建议。
用织信的流程：
用低代码搭框架：对接律所的合同系统，配置合同上传、审查记录、修改建议导出功能，半天搞定；
用AI做核心分析：把企业规章、法规转成结构化知识，AI自动匹配合同条款，生成风险点和修改建议，不用写复杂的语义分析代码；
加安全管控：只有法务能看完整合同和审查结果，避免客户信息泄露。
现在法务审合同，先让AI初筛，再人工复核，一份合同从3天缩短到1小时，漏检率也从15%降到了2%。
06 结语
做技术这么多年，我越来越觉得：企业要的不是多先进的AI技术，而是能解决问题的AI工具。以前大家做AI智能体，总想着先把技术堆起来，结果堆了一堆，还是用不起来。
织信做低代码+AI，核心就是想让企业不用懂复杂技术，也能做出能用的AI智能体：用低代码搭好框架，用AI补全短板，再用安全体系兜底，让AI真正落地到业务里，而不是停在PPT上。
现在这个AI功能已经正式上线了，大家可以去织信的应用设计里面试试，先从简单的AI问数、AI工单解析开始，感受下快速落地的感觉。如果遇到问题，随时找我们的技术团队聊。
