过去二十年间，在互联网经济大潮中，程序员这一群体吃到了时代的红利。高薪无疑是外界对于程序员的第一印象，因此也就有了几年前轰轰烈烈的“转码”热潮，而有降本增效需求的企业则开始寻求“低代码”（LowCode）来作为替代。

进入AI时代，无论“转码”、还是“低代码”都成了过眼云烟，AI厂商用技术力改写了游戏规则，现在更流行的是自然语言编程。日前，谷歌实验室（Google Labs）推出了一款主打自然语言+可视化编程的产品Opal，允许用户无需编写代码即可快速创建和分享AI驱动的迷你应用（mini-apps）。

根据谷歌方面的介绍，Opal允许用户将提示词（prompts）、AI模型调用，以及其他工具串联起来，从而形成一个可视化的工作流。Opal的核心卖点是用户既可以通过自然语言输入指令，也能通过可视化编辑器调整工作流的每一个步骤，因此相当于是综合了低代码可视化编程理念和OpenAI GPTs的优点。

用户只需要用自然语言输入想要实现的功能，Opal便能自动将其转化为可执行的工作流，并调用谷歌的AI模型来完成任务，这就是它与以往低代码平台最大的区别。也真正做到了让没有相关技术背景的普通人也可以开发产品，更是直击低代码的最大痛点。

由于Java、C++等传统计算机高级语言对于圈外人有如天书，所以与其对应的低代码也就应运而生，后者当时凭借着基于代码复用的“可视化编程”出圈。通过可视化、模块化、拖拽式可复用的代码模块，来代替传统开发方式中的代码编写。

如果说程序员被视为是正经的厨师，是通过手艺来做出合格的菜品，那么低代码则是提供预制菜，生产的是缺乏厨艺基础的用户也能上手的半成品食物。既然如此，低代码为什么没火呢？其实这是因为低代码平台提供的服务远不如他们吹嘘的那样，不好用就是低代码的原罪。就好比预制菜的味道比不了现炒一样，通过低代码平台做出的产品，在性能和体验上就是不如传统编程打造的产品。

随着生成式人工智能技术出现，就开始有人思考能否能用AI来写代码，从而彻底摆脱人工的参与。只不过Cursor、Windsurf等大众熟知的AI编程产品思路与低代码截然不同，它们被设计为程序员的助手，而非取代程序员的工具，因此只有在程序员手里才能发挥作用，一般人根本用不了。

那么有没有用AI让普通人也可以编程的产品呢？答案是有的，OpenAI就在2023年年末推出了自家的AI原生应用GPTs，彼时OpenAI CEO山姆·阿特尔曼更是宣称，有了GPTs，即便是不会写代码的用户，也能借助OpenAI推出的GPT Builder自己做AI应用。

当时，山姆·阿特尔曼用PPT展示了一个用自然语言向GPT Builder下达行动命令，让ChatGPT从无到有搭建一个创业咨询GPT的过程。到了2024年夏季，AWS推出Amazon Q Apps，这也是一个允许用户用自然语言来描述所需功能，并自动生成应用的产品。

可如果Amazon Q Apps、GPTs真的成了，那么AI业界在2025年谈论的就不是智能体、而是AI应用了。Amazon Q Apps、GPTs的缺陷就在于它们受制于基座大模型，用户发现纯粹使用自然语言很难构建一个能运行的应用，不是这里报错就是哪里报错是许多用户的亲身体验。

谷歌此次推出的Opal之所以会被看好，也是因为基座大模型Gemini2.5 Pro实力顶尖。最新的Gemini2.5 Pro模型在多个基准测试中表现优秀，在编码（Aider Polyglot）、推理能力（HLE）、科学（GPQA）等测试中超越了OpenAI o3，并且其API的价格也只有后者的25%。

在用户的实测中，Gemini2.5 Pro也不是Llmam 4这种自吹自擂的产品，它算得上是货真价实的“编程模型新王”。早在两个月前，Gemini2.5 Pro就做到了一键生成类似《愤怒小鸟》的可玩小游戏，能够自动化网页项目、并实现添加新的功能。

所以有了强大的模型作为基础，Opal这才有未来可期的资本。