GitHub 上最值得關注的 14 個開源 AI 低代碼工具
盤點 GitHub 上 14 款熱門的 AI 低代碼平臺，涵蓋工作流、Agent、系統搭建與智能數據庫，助你搭建更智能、更可擴展的系統架構。
原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/14-ai-low-code-platforms-github
最近在逛 Reddit 的 r/AI_Agents 版塊，有看到一個很真實的問題：
-qx24dx.png)
“ 有沒有真正能讓 AI 去執行任務、流程化運行的低代碼工具？”
這個提問看似簡單，卻戳中了不少開發者的真實痛點—— 現在市面上“支持 AI 的低代碼平臺”很多，但大多只是加了一個聊天窗口，頂多能生成 SQL 或補表單字段，真正能讓 AI 跑流程、調 API、當 Agent 的工具其實并不多。
評論區開始出現分歧，有人直接潑冷水說：
“ 這些做 AI 的無代碼平臺活不過一年。AI 如果真的這么強大，就不應該還靠拖流程框來實現功能。”
這種觀點雖然激烈，但也確實反映了一部分開發者的擔憂：如果 AI 已經這么強，為何我們還需要無代碼？這種拖拽式工具是不是早晚會被淘汰？
事實是 —— 這條評論已經是8 個月前的事了。而現在回頭看，這些工具不僅沒有“消失”，反而越做越成熟，新的項目也在不斷涌現。
就在幾天前，我們還整理過??「 GitHub 上最受歡迎的開源無代碼 AI 工具」，從 Star 數據、社區活躍度和功能成熟度來看，很多工具不僅活得很好，還在持續迭代、不斷擴展 AI 能力。
這也從側面證明了：無代碼 / 低代碼 + AI 并不是曇花一現的泡沫，而是在被穩定地使用、試驗和進化。
當然，質疑并不是沒有價值。因為另一種聲音也提醒得很清晰：
“ 建議去看看開源的替代方案，大部分低代碼 AI 工具還都很早期。
但重點是 —— 先想清楚你要解決什么問題，再去選工具。
有些所謂的 ‘AI Agent’，其實就是普通自動化上面貼了個 LLM。”
這句話很難反駁。很多“AI Agent 平臺”確實只是把自動化流程接上 LLM，看起來很智能，但本質還是工具。
我們過去也做過不少相關的研究和盤點：??「GitHub 上值得關注的 AI Agent 項目」、??「優秀的 AI 開源工具」
但是這一次，我們不是在重復討論“AI 能不能做系統”，而是把視角從無代碼自然延伸到了低代碼。 我們之前盤點過無代碼 AI 工具，無代碼強調“讓非技術用戶也能用 AI”，所以很多無代碼工具確實也能讓人“不寫代碼也能調用模型、生成內容”。
而低代碼則面向“懂業務、會一點技術的人”，重點是數據建模、流程邏輯、權限體系、插件擴展等更接近系統建設的能力。
因此，我們從 GitHub「low-code」話題出發，重點關注以下類型的工具：
- ? 社區熱度和維護活躍度較高（Star 數、更新頻率、使用反饋）
- ?? 在官網或文檔中明確提供 AI 能力，而不是簡單提供“對話式接口”
- ??? 支持本地部署或開放擴展，能夠真正用于產品或企業環境
基于這些標準，我們篩選出了14 個當前具備代表性、并已實際集成 AI 能力的低代碼開發平臺。
它們的方向各不相同，有的用于業務系統搭建，有的強調Agent 工作流，有的專注數據與表格應用。
在進入詳細介紹之前，如果你希望對這 14 個工具的定位與 AI 能力有一個整體概覽，這張對比表會更一目了然??
綜合對比表（AI 能力 × 工具定位總覽）
| 工具 | 主分類 | AI 作用方式 | 是否可擴展流程 | 是否支持建模/頁面 | 是否支持表格/數據 | 是否跨類 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NocoBase | 業務系統 | AI 生成數據模型、頁面、字段邏輯 | ?（插件+自動化） | ?（完整） | ? | ? 強（數據+系統+流程） |
| ToolJet | 業務系統 | AI Copilot 生成頁面/API腳本 | ??（輕流程） | ? | ?? | 中 |
| Appsmith | 業務系統 | AI 生成 SQL、表單邏輯 | ?? | ? | ?? | 中 |
| Budibase | 業務系統 | AI 字段填充、表單文本生成 | ?? | ? | ?? | 弱 |
| refine | 業務系統 | AI 生成 CRUD 邏輯與代碼 | ? | ?（偏代碼） | ? | 否 |
| n8n | 工作流/Agent | AI 節點執行任務、API調用 | ? | ? | ? | 否 |
| Dify | 工作流/Agent | Agent、知識庫、工具調用 | ? | ? | ?? | 否 |
| Flowise | 工作流/Agent | RAG、LLM鏈路可視化 | ?? | ? | ?? | 否 |
| Kestra | 工作流/Agent | AI 生成流程 YAML | ? | ? | ? | 否 |
| Node-RED | 工作流/IoT | AI 節點 + 設備/事件自動化 | ?? | ? | ? | 否 |
| Sim | 工作流/Agent | 多 Agent 協作流程生成 | ?? | ? | ? | 否 |
| NocoDB | 數據表格 | AI 填充/智能字段/Insights | ?? | ? | ? | 弱（數據主導） |
| Teable | 數據表格 | AI 會話、自動生成報表 | ?? | ? | ? | 弱 |
| Onlook | AI UI | AI 生成 UI/組件/React代碼 | ? | ??（UI為主） | ? | 特殊（UI方向） |
AI + 業務系統搭建類
這類工具的核心特點是：AI 不只是“幫你回答問題或執行流程”，而是直接參與“應用構建本身”。
它們的重點在于幫助用戶更快地創建數據庫模型、表單、頁面、權限、內部應用系統。
適合用于 CRM、審批流、ERP、管理后臺、數據錄入系統等需要結構化數據與界面交互的場景。
NocoBase
?? Stars: 17k
GitHub：https://github.com/nocobase/nocobase
- 定位：開源低代碼平臺，核心在于擁有真正可參與工作的 AI 員工——不僅能在搭建階段自動協助建模、生成頁面結構，也能在系統使用階段執行查詢、分析數據、回答業務問題，讓應用既好搭也會用。
- 面向人群：需要構建業務系統的團隊，如企業內部信息化人員、ToB 產品團隊、系統集成商。
- 適合場景：CRM 系統、審批流、項目管理、訂單系統等需要結構化數據、權限控制和界面的應用，并可通過插件擴展流程與 AI 自動建模。
ToolJet
?? Stars: 36.8k
GitHub：https://github.com/ToolJet/ToolJet
- 定位：面向企業內部應用的低代碼工具，強調“AI Copilot + 可視化 UI + API 連接”。
- 面向人群：企業技術團隊、運營/數據團隊、希望快速搭建管理后臺的開發者。
- 適合場景：內部運營工具、后臺管理界面、API驅動的數據應用，AI 輔助寫 SQL、生成頁面布局和邏輯腳本。
Appsmith
?? Stars: 38.3k
GitHub：https://github.com/appsmithorg/appsmith
- 定位：開源內部工具開發平臺，提供“Appsmith AI”用于自動生成 SQL、表單邏輯和頁面組件配置。
- 面向人群：前端工程師、數據工具開發人員、需要快速搭建 CRUD 系統的團隊。
- 適合場景：查詢平臺、內部儀表盤、數據庫管理工具（例如：輸入自然語言 → AI 生成 SQL → 顯示表格結果）。
Budibase
?? Stars: 27.2k
GitHub：https://github.com/Budibase/budibase
- 定位：用于構建自定義業務應用的平臺，支持數據庫建模、表單生成和簡單流程，同時提供 AI 字段與文本生成能力。
- 面向人群：中小企業內部團隊、輕量業務系統開發者、無代碼愛好者。
- 適合場景：表單系統、內部辦公應用、數據錄入平臺，AI 可以自動補充文本字段或生成樣例數據，但對復雜邏輯的支持有限。
refine
?? Stars: 33.1k
GitHub：https://github.com/refinedev/refine
- 定位：基于 React 的前端開發框架，專注于快速生成 CRUD、權限、界面邏輯，提供 AI 輔助生成代碼示例與接口綁定。
- 面向人群：前端開發工程師、需要靈活度而非純可視化操作的技術團隊。
- 適合場景：需要可控代碼、又希望提升開發效率的后臺管理系統，例如管理面板、數據可視化工具，但不提供完整后端建模能力。
AI 工作流 / Agent 編排類
這類工具的關鍵特點在于：AI 不再只是用來生成回答或內容，而是被嵌入到了“流程執行”中，能主動調用工具、觸發操作、推動業務自動化。
它們更像“AI增強版的流程引擎”或“Agent 執行平臺”，而不是用來搭建完整業務系統的低代碼平臺。
它們強在自動化與執行力，但通常不具備復雜的數據建模、權限體系、頁面構建能力。
n8n
?? Stars: 151k
GitHub：https://github.com/n8n-io/n8n
- 定位：開源工作流自動化平臺，可將 AI 節點與 API 流程組合執行。
- 面向人群：運營人員、技術支持、自動化工程師、中小型企業內部團隊。
- 適合場景：內容生成自動化、數據同步、郵件回復、AI參與決策的流程自動化（如客服自動回復→寫入數據庫→發送郵件）。
Dify
?? Stars: 117k
GitHub：https://github.com/langgenius/dify
- 定位：AI 原生應用與 Agent 工作流平臺，支持模型、知識庫、記憶與工具調用。
- 面向人群：需要搭建智能客服、企業知識庫助手、AI 應用原型的產品團隊與開發者。
- 適合場景：基于企業知識庫的問答助手、智能工單處理、AI 執行 API 動作的 Agent 服務。
Flowise
?? Stars: 46k
GitHub：https://github.com/FlowiseAI/Flowise
- 定位：基于 LangChain 的可視化 AI 流程工具，用于構建 RAG、對話式 Agent。
- 面向人群：AI 開發者、需要快速 Demo 的團隊、初創產品探索階段。
- 適合場景：知識庫問答、簡單 AI 機器人、多步驟推理流程原型，但不支持復雜業務邏輯或系統搭建。
Kestra
?? Stars: 22.7k
GitHub：https://github.com/kestra-io/kestra
- 定位：后端任務編排與數據調度平臺，支持 AI Copilot 自動生成 workflow。
- 面向人群：數據工程師、后端開發、DevOps 團隊。
- 適合場景：AI 生成定時任務、數據清洗流程、API 調用任務鏈，偏后端執行型工作流。
Node-RED
?? Stars:22.2k
GitHub：https://github.com/node-red/node-red
- 定位：事件驅動可視化流程工具，廣泛用于 IoT 與系統集成領域。
- 面向人群：自動化工程師、硬件開發人員、智能家居/IoT 開發團隊。
- 適合場景：攝像頭識別→AI 判斷→執行開關操作、設備異常→AI分析→觸發告警等場景。
Sim
?? Stars: 17.2k
GitHub：https://github.com/simstudioai/sim
- 定位：專注多 Agent 協作流程，可視化構建、執行，并支持部署為 API。
- 面向人群：希望構建多角色 AI 代理系統的 AI 團隊、智能助理初創公司。
- 適合場景：AI 助手、自動報告生成、智能執行機器人，但生態成熟度仍低于 n8n/Dify。
AI + 數據表格 / 數據庫智能化類
這類工具的重點不在流程執行或業務系統，而在“讓表格和數據更智能”。
AI 的主要任務是生成、補全、查詢、分析，而非執行復雜業務邏輯。
它們更像是“Airtable / Notion Database + AI 能力”的形式，適合數據驅動型團隊、內容運營、知識整理，而不是復雜業務系統或流程自動化。
NocoDB
?? Stars: 58.4k
GitHub：https://github.com/nocodb/nocodb
- 定位：開源版 Airtable，支持將任意數據庫（MySQL、PostgreSQL 等）轉換為可視化表格工具。
- 面向人群：需要管理結構化數據的團隊，如數據運營人員、內部項目協作團隊、輕 CRM 需求用戶。
- 適合場景：內容庫、客戶表、庫存數據管理、團隊協作表格。AI 能力主要體現在字段推薦、內容生成、自動補全與智能 Insights（數據分析建議）。
Teable
?? Stars: 20k
GitHub：https://github.com/teableio/teable
- 定位：基于 PostgreSQL 的協作型表格數據庫，結合 AI 會話與智能填充。
- 面向人群：Notion/Airtable 用戶、需要數據協作 + AI 輔助分析的團隊。
- 適合場景：內容管理、輕量數據倉庫、團隊項目表格系統。支持“對話式處理數據”，例如通過自然語言查詢記錄、批量生成表格內容或自動產出報表。
不完全屬于以上三類的工具
在梳理的過程中，我們也發現有部分工具并不完全落在前三類中，例如 Onlook。
?? Stars: 22.9k
GitHub：https://github.com/onlook-dev/onlook
Onlook 的特殊之處在于：它將“AI 生成 UI 界面”作為核心能力。
通過自然語言或線框，AI 可以自動生成頁面結構、組件布局、甚至 React 代碼。這類工具更多服務于「界面搭建 + AI 設計輔助」，介于設計工具與前端開發低代碼平臺之間。
有些工具不僅屬于一個分類 —— 例如 NocoBase
雖然我們在前文將工具劃分為“業務系統搭建類、工作流類、數據表格類”三大方向，但在實際對比中也發現，有一些平臺具備跨類能力——其中最完整、架構最統一的，是 NocoBase。
與大多數工具不同，NocoBase 的能力體現在：
- 像數據平臺一樣，它具備數據表結構、字段、視圖、API 能力；
- 像內部系統搭建工具一樣，它可以生成頁面、表單、權限、頁面邏輯與關系模型；
- 通過插件和開放架構，它也可以擴展工作流（Workflow）、自動化，甚至嵌入 AI 節點，實現部分流程執行能力。
當然了，也確實存在一些具備“跨類特性”的工具，例如：
- Appsmith、ToolJet、Budibase等在構建界面的同時，也支持“按鈕觸發 → API → 數據寫入”這類輕量流程；
- NocoDB、Teable 這類數據型工具，也開始提供 AI 自動填充、Webhook 觸發、規則執行等功能。
但這些工具更多是在原有能力上補了一點 AI 功能，讓體驗更完整，而不是形成完整的流程引擎或系統能力，擴展性和自由度也有限。
相比之下，NocoBase 并不只是“覆蓋多方向”，而是一個真正的復合型平臺——它從底層的數據建模開始，延伸到頁面生成、權限控制，再通過插件擴展到工作流和 AI，這種架構上的一體化能力，是目前開源低代碼工具中少見的。
寫在最后
過去我們通過寫代碼來構建系統，后來是拖拽組件，如今越來越多人開始用自然語言來描述一個系統應該如何運行。
“AI doesn’t remove the work — it just moves the work.”
真正的挑戰，已經不局限于“有沒有用上 AI”了，而在于我們能不能把 AI 和業務邏輯、數據、流程等真正結合起來，變成系統的一部分。
AI 也在從“對話工具”逐步走向“構建工具”。它們可能還不完美，但方向已經很清晰了——未來的系統，可能不是被“開發”出來的，而是被“描述”出來的。我們也會開始從業務問題出發，而不僅僅是從代碼編輯器出發。
如果你看到這里，也認同這種變化正在發生，歡迎把這份榜單分享給同樣關注 AI × 低代碼 的朋友。??
相關閱讀：
浙公網安備 33010602011771號