2023年10月，捷碼推出AI應用功能、AI表單功能、AI流程功能, 降低非開發者使用捷碼的門檻：只需用自然語言簡單輸入需求，便可快速生成演示應用/表單/流程。這是怎么形成的了？下文給您細細道來：

捷碼AI生成的流程分成以下四步：1、AI分析需求  2、匹配GEM智能體   3、構建業務邏輯  4、生成目標頁面。

1、AI分析需求

在人工智能領域中，自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）技術是十分重要的。自然語言處理（NLP）是指讓計算機能夠理解、解析人類自然語言，并進行相關處理和交互的技術。NLP技術可以幫助AI理解人類語言中的語義和語境。NLP可以對輸入的需求進行分析，通過語法解析、語義理解等技術，將自然語言描述的需求轉化為機器可以理解的結構化數據或指令。

機器學習技是指，基于大量數據，讓計算機通過學習和經驗，逐漸提升任務的完成效率和準確率。這種學習可以是監督學習（通過已有標簽的數據進行學習）、非監督學習（通過無標簽數據學習隱藏的模式或結構）或強化學習（通過獎勵和懲罰來訓練模型，以最大化長期獎勵）等方式進行。機器學習技術可以讓AI通過大量數據的學習，不斷提升對需求和語境的理解能力。經過訓練的模型，可以更好地理解和拆解用戶的需求，將其分解為原子需求點。

對于捷碼AI功能來說，首先接收到用戶的輸入需求，分析后理解這些需求，并將這些需求拆解成一個個原子需求點。

2、匹配GEM智能體

什么是智能體？智能體是人工智能領域很重要的一個概念，任何獨立的能夠思考并可以同環境交互的實體都可以抽象為智能體。AI本身具有很強大的理解和邏輯能力，相當于一個大腦，但是實現某個具體功能需要依賴提供的工具，我們稱之為GEM智能體。在這里，ai從平臺的庫中匹配需要使用到的智能體。

3、構建業務邏輯

在將需求進行簡單理解、分析、拆解和細化以后，智能體開始設計業務模型。這個模型通常包括數據結構、業務流程、規則引擎等部分。智能體可能會參考已有的業務模型模板或模式，然后根據具體需求進行定制和調整。設計完成后，智能體通常會進行模型的驗證。這一步驟是為了確保業務模型能夠滿足原始的需求，并能夠在實際的業務環境中正常工作。如果發現問題或不足，智能體會進行模型的調整和優化。

4、生成目標頁面

最后，智能體能夠依據所理解的需求，自主或輔助地開發出相應的后端接口和前端頁面