低代码+大模型
破开B端场景繁杂难的“铜墙铁壁”
外购系统的话，需要支付的费用高昂；
自研的话，当时公司研发人员有限，能否做出来、能否做好，都存在不确定性，并且要花费的人力、时间成本也比较大；而现有的低代码工具功能又不足。
1）运价信息滞后。传统运价查询方式依赖人工沟通、运价数据更新频繁且不统一，容易导致货主和物流公司获取的信息不准确，影响业务决策。
2）询价耗时久。运价结构复杂，难以快速比较和选择最优方案，需要人工筛选，非常费时。
3）运价整合难。承运商众多、信息整合难。
4）报价效率低。计算方式复杂、人工出错率高、输出格式不统一、客户体验差。
“老屋翻新”，传统应用也能一键AI化？
如果说，低代码降低了企业的数字化门槛，那么低代码引入大模型就是更进一步，直接降低了企业应用AI的智能化门槛。
“你用自然语言询问‘系统最近的出票时间是什么？’‘近12小时出票情况如何？’等问题，这个Agent就会调用接口，实时查询，并以图表形式显示相关数据，通过Agent对接知识库解答用户的常见问题。”他补充道。
“最开始，用户希望手工的活儿能通过系统解决（IT系统），后来希望工作可以随时随地的做（低代码），再后来又觉得入口太深、操作麻烦，现有应用也过多了，希望有一个应用能够解决所有问题。此时，低代码+AI，以智能互通之能力就派上了用场。”
而需求进阶的背后，本质上是效率的进阶、数智化深度的进阶。
看似降维打击，实则升维赋能
实际上，在2022年底大模型问世之初，低代码和大模型的关系并不像现在这般融洽。
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