比尔·盖茨曾经有个判断：“未来任何一个人均拥有一个Agent，AI Agent不仅会改变每个人与计算机的交互方式，还将颠覆软件行业，这是对‘科技行业的冲击波’和一场自‘输入命令到点击图标’变革之后计算机领域的最大变革！”

似乎和比尔·盖茨不谋而合，王彦瑞和他的朗思科技团队也有一个梦想——创造出一款AI Agent结合的智能工具软件，让每个普通人都能成为“程序员”，创建出自己的智能数字机器人，进而推进这场人机交互的变革。

顺应无代码趋势

在体验朗思Agent智能工具过程中，我们注意到，这款具备中文无代码开发特性的智能工具不仅能帮助使用者在企业办公中完成跨平台、跨系统业务协同操作、数据交互处理等多样化工作任务，还悄然融入日常生活场景中，轻轻松松协助使用者自动群发微信消息、电商平台口碑检索、下单购物、查询旅游出行攻略等。

这款智能工具的使用非常简单，不需要敲繁重的代码，只需要一次“设置”，它便能心领神会，迅速掌握并执行各类任务，化身为每位用户的专属数字机器人。

朗思科技创始人兼CEO王彦瑞透露，这些专属机器人是用朗思科技的中文可视化无代码IDE自动化开发软件平台创建的。该平台之所以采用中文无代码技术，是为了能让每一个人都能轻松拥有属于自己的机器人助手。“无代码自动化工具软件的目标用户并非局限于专业开发者，而是广大普通用户。每位普通用户无需编程知识也能完成开发，拥有一个Agent，从而实现数字劳动力创新。”王彦瑞表示。

传统软件编程界面VS无代码编程界面

无代码编程（No-Code Development）是一种允许用户通过图形界面和拖拽操作来构建应用程序的技术，无需传统的编码知识。近年来，无代码编程在全球范围内迅速发展，并成为软件开发领域的一个重要趋势。

在硅谷，几乎所有的科技巨头都拿出了自己“十八般武艺”，去打造专属的低代码/无代码平台。早在2018年，谷歌开发出了一款不用写代码就能建模调参的Cloud AutoML，采用的一种自定义图像识别系统，能够通过迁移学习技术，将已训练的模型应用到新的模型训练中，以较少的数据量训练出高效的机器学习模型。

微软也推出了基于私有数据的Azure OpenAI 功能，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别，通过历史数据来预测未来事件和行为，使得用户可以在无代码的情况下就能实现AI开发和训练。

而朗思科技的这款AI Agent智能工具更易于普通用户的使用。王彦瑞的愿景是让它成为一款人人皆可轻松上手的通用工具软件。

做能“读”懂中文的开发软件

朗思科技的Agent智能工具，最大亮点在于全中文可视化以及完全无代码开发。长期以来，软件开发领域受西方技术主导，英文编程习惯制约了本土化应用。朗思科技在经过十年的打磨后，打破了这一局限，全中文的开发环境大幅降低了使用难度，即便是无编程基础的用户，也能轻松理解并编制出自己所需要的程序，真正实现了工具的自主可控。

更重要的是，国内市场对于中文无代码工具的需求日益增长，IDC预测至2027年，中国低代码与零代码软件市场规模将突破百亿，年复合增长率高达32.3%。

王彦瑞表示，之所以开发出这样的一款能“读”懂中文的无代码自动化工具，是受了以王选院士牵头的汉字激光照排系统的启发。“王选院士让此前只能‘说’英文字母的激光照排系统第一次实现了‘说’中文。而这一次，我们让之前只能‘读’懂英文的无代码自动化开发软件平台，也能‘读’懂中文。”

如今，这款能“读”懂中文的朗思Agent智能工具已经被中核工业集团公司、光大银行总行、中国电信等上百家央国企以及十多个行业领域所采用。

助力大模型更“接地气”

王彦瑞认为，虽然目前大模型的发展是百花齐放，但是依然有两个很难解决的痛点。一是AI大模型需要大量高质量数据进行训练和推断，隐私和安全问题是一项巨大的挑战，同时，数据的偏差和不完整性也影响模型的性能；二是训练和部署大模型需要庞大计算资源和时间投入，增加了落地的成本和周期。这也导致了很多AI大模型很难商业落地。AI技术与朗思Agent工具相结合，相当于脑力劳动+体力劳动，技术调用工具使这些难题迎刃而解。

朗思Agent智能工具可以成为大模型去各个平台抓取实时数据信息的“抓手”，帮助大模型的回复内容变得更加精准。

此外，传统的大模型不可避免地涉及到数据共享与传输，增加了数据泄露的风险，朗思Agent智能工具是可以本地化部署的工具软件，不需要企业或用户的私有数据，从内部就轻松实现数据安全的把控，

有效防止数据的外泄，使用户既能享受到AI时代带来的便利，又有效地保护个人和机构的隐私。

王彦瑞表示，下一步，希望把这款工具打造得更简单。“我们希望能将专属机器人的生成过程变得更加简单，例如仅需发出一个简明指令，就能使其实现广泛的功能需求，从而极大地提升效率与用户体验。这需要在产品的使用中与用户不断进行共创。”

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