用百度秒哒开发应用,会说比会写重要

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用百度秒哒开发应用,会说比会写重要
7936点击    2025-03-25 11:39

现在搞开发这件事,真的一行代码都不用写了!


例如做一个完整的网站,现在的打开方式是这样的:


只需要提出你的需求。


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然后AI就会唰唰唰的把自己要做的工作给梳理出来。


我们只需再点击一下“生成应用”,AI就会先摇身一变成架构师,处理架构模式设计、模块框架设计、技术框架选型、安全框架设计等工作。


紧接着,切换成研发工程师,继续完成搭建开发环境、模块编码实现、前端页面编码、代码集成与初步测试等任务。


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那么结果又会如何呢?


啪的一下,完完整整的网站就这么水灵灵地做出来了:


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而且啊,里面的每一个文字、每一个细节,都可以再进行二次编辑,AI助手也可以来帮忙的那种哦~


就连移动端也是“一锅出”:


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以为只有一个页面?非也非也。


在点击“预览”之后,可以看到AI一口气做了5个网页!


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不仅如此,就连后台管理也有哦!


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而且啊,AI做出来的可不只是PPT,点击“发布”,甚至域名都给你准备好了:


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最终,一个完完整整的网站,就在不到3分钟的时间,搞定了!


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那么上面这些能让多个智能体协作搞开发的AI,到底是什么来头?


不卖关子,它就是百度刚刚全量上线的国内首个对话式应用开发平台——秒哒


也就是李彦宏在去年11月份亲自站台发布的“One More Thing”产品,从刚才的demo中不难看出它的特点:


无需一行代码,分钟级就能搞定复杂的应用开发,包括H5、网站和轻应用等。


那么秒哒还能搞些什么有意思的开发呢?


话不多说,来一波实测~


会打字就能搞开发


我们首先还是继续做个网站,但这次的内容会与刚才展示的截然不同:


创建一个ActivePulse运动户外商品网站。


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在片刻之后,秒哒识别出了这次任务的意图:


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同样是不到3分钟,一个网站就搞定了。


看完最直接的感受就是:完整,相当完整。


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这次就连模特都给你搞出来了,而且从各种图片来看,绝对是专业产品的级别。


同样的,网站里所有细节元素,都是可以修改的:


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后台管理上的内容,也是一应俱全:


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最后,配置好域名,就可以直接上线了。


不得不说,现在一个不会编程的人,只要你有想法,真的就可以在秒哒上不到3分钟,开发一个完完整整的网站。


而做网站还只是秒哒能力的一隅。


我们还可以通过它来开发小游戏


创建一款记忆配对卡牌小游戏,翻到两个相同的图片后则配对成功,记录一分,格子是4*4,支持重新开始游戏。


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这一次,仅仅几十秒的时间,就搞定了!


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如果对生成的结果不是很满意,我可以继续通过对话的方式做更改,例如:


配色变得更鲜艳一些。


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再如做一个H5页面也是小菜一碟:


帮我设计一个H5郊游报名页。


在确定了主题和风格之后,又是一个功能完整的H5就做出来了:


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那么接下来的一个问题是:


怎么做到的?


从整体来看,秒哒的背后主要三个核心技术点。


首先就是无代码的对话式生成应用


传统的编程方式通常需要开发者掌握多种编程语言、框架和工具,开发过程复杂且耗时。


而秒哒通过无代码的方式,彻底重构了开发范式。用户只需通过自然语言描述需求,秒哒的智能体便能自动生成代码,并通过图形用户界面(GUI)进行调整和优化。


秒哒支持语言用户界面(LUI),用户可以通过自然语言与系统交互,描述应用的功能和需求。


系统能够迅速理解用户的意图,并生成相应的代码,这种方式大大降低了开发门槛,用户无需编写任何代码,只需“会说话”即可完成应用开发。


传统开发模式下,一个项目可能需要多人持续数月才能完成。


而秒哒能够在3分钟内生成应用原型,并在1小时内完成迭代和优化,这种高效性不仅节省了时间,还大幅降低了开发成本。


秒哒的另一个核心技术优势是多智能体协作


系统内置了多个智能体,每个智能体模拟人类团队中的不同角色,如策划、开发、测试等。


这些智能体能够根据任务需求进行动态分工和协作,确保开发过程的高效和顺畅。


例如,策划智能体负责需求澄清,开发智能体负责代码生成,测试智能体负责应用测试和优化。这种动态分工机制确保了每个环节都能高效完成。


多个智能体之间通过API进行交互,确保信息的无缝传递和任务的顺利衔接,这种协同机制不仅提高了开发效率,还确保了应用的质量和稳定性。


最后,就是多工具调用


传统的开发环境通常是封闭的,开发者需要手动集成各种工具和服务;而秒哒从设计之初就构建了一个开放的生态系统,支持多工具调用和集成。


在应用生成过程中,秒哒的智能体可以调用多种优质工具和服务。


例如,用户可以通过iRAG生成图片素材,或调用其他API实现特定功能。这种多工具调用机制让应用开发更加灵活和高效。


秒哒生成的应用不仅可以在开发过程中调用工具,上线后还能无缝接入百度的工具生态系统。


这意味着应用可以根据需求自动调用外部工具和服务,实现功能的扩展和优化,这种开放的生态系统让应用具备了“自我生长”的能力。


以上便是秒哒背后的三大关键技术能力了。


靠想法就能赚钱的时代,更近了


最后还有一个问题值得聊一聊——秒哒的发布,意味着什么?


其实早在数月前,李彦宏就给出了比较明确的答案:


一个人通过自然语言交互,就可以完成一套系统的搭建,应用的复杂度也会随着我们技术的提升不断提升。

只要有想法,你就可以心想事成,我们将迎来一个前所未有的,只靠想法就能赚钱的时代。


而从现在回头来看,科技圈也在围绕着AI Agent不断推陈出新,例如前不久大火的Manus,以及各家的Computer Use、Phone Use等,都是在把AI自动化能力不断提升。


由此可见,AI已经到了需学会“知行合一”的阶段,即不能仅停留在思考、搜索,更应当学会执行。


但或许有人会说了,秒哒既然已经可以搞复杂的网站开发,那么像前端程序员这样的职业,是不是岌岌可危了呢?


其实不然。


秒哒可以说是释放了程序员们重复且简单的工作负担,但AI无法替代人类的一点,正是我们有着天马行空的想法和创意。


因此,秒哒可以说是反倒给了大家更多时间去做创意的事情。


或许在不久的将来,创意、想法,要比技术更加值钱。


最后,体验地址放下面了,感兴趣的小伙伴可以试试哦~


体验地址:

https://miaoda.baidu.com


文章来自于“量子位”,作者“金磊”。


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关键词: AI , 百度秒哒 , AI开发 , 百度AI
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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
OWL

【开源免费】OWL是一个完全开源免费的通用智能体项目。它可以远程开Ubuntu容器、自动挂载数据、做规划、执行任务,堪称「云端超级打工人」而且做到了开源界GAIA性能天花板,达到了57.7%,超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。

项目地址:GitHub:https://github.com/camel-ai/owl

2
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI