与此同时，AI也开始进入零代码平台。它不仅能帮助用户搭建应用、填写表单，还能参与业务判断、自动处理任务。通过API、MCP等接口，外部AI智能体（例如WorkBuddy）还可以调用多个应用的数据和功能，完成复杂的数据处理。

这意味着，零代码平台的作用正在从“方便建设业务应用”，延伸到“让业务应用更智能地运行”。

对于学校而言，这种变化具体体现在哪些方面？

一、零代码aPaaS：一套平台，支撑几十个业务应用

传统的软件建设往往是一个需求对应一套系统。学校需要设备报修系统、资产管理系统、教研管理系统，就可能分别采购或开发。不同系统有各自的数据库、运行环境和维护要求，建设和使用成本都不低。

零代码平台改变了这种模式。

它把软件开发中常用的表单、数据库、业务流程、权限管理、统计报表等功能做成可配置的组件。管理人员不需要编写程序，通过可视化操作，就能搭建满足实际需求的应用。

这类平台通常属于aPaaS（Application Platform as a Service，应用平台即服务）的技术范畴。

可以把aPaaS理解为一套公共的业务应用建设和运行平台。不同的应用共享平台提供的数据管理、流程处理、权限控制等基础能力，不必从头开发，也不必为每个应用的运行单独建设一套软硬件支撑环境。

这种模式很适合学校的管理特点。

一所学校的管理工作涉及行政办公、教育教学、教科研、教师人事、学生管理、后勤服务、校园安全等多个领域。细分到具体业务，完全可能形成几十乃至上百个管理应用的建设需求。

这些应用大多不需要特别复杂的功能，但数量多、需求变化快。如果全部采用独立开发方式，软件建设、服务器部署和后续维护的成本会不断累积。

采用统一的零代码aPaaS平台后，多个应用可以共享公共技术能力，减少重复开发和软硬件投入。也不需要逐个配置和维护服务器、数据库等基础环境。账号、权限和应用运行还可以集中管理。

虽然平台本身仍有订阅、授权等费用，但随着应用数量增加，新增应用可以复用已有能力，建设成本通常比从头开发更容易控制。

零代码aPaaS的价值，不只是让一个应用更容易开发，而是让学校能够以较低成本，持续建设和维护大量日常管理应用。

不过，系统建好了，业务仍然需要人来处理。

有人填报数据，有人审核材料，有人整理统计结果，还有人负责分派任务、跟踪进度。AI的加入，主要改变的就是这些工作。

二、AI进入零代码平台，主要做了哪些事？

目前，零代码平台接入AI，主要体现在应用搭建、数据填写、业务审核和流程执行四个方面。

1. 搭应用：从拖拽配置到用自然语言描述需求

过去使用零代码平台，虽然不必编程，但仍然需要了解字段设计、数据关联、计算公式和流程配置。

现在，部分平台已经支持通过自然语言辅助生成应用。

例如，学校管理人员提出：“建一个设备报修应用，教师可以提交报修，后勤人员负责派单，维修人员反馈结果，月底能够统计各类设备的故障情况。”

AI就可以根据需求生成相应的表单字段、页面和部分流程配置。搭建者在此基础上调整业务规则、人员权限等内容。

AI还可以帮助生成计算公式、补充字段，甚至编写部分扩展函数。

不同平台的实现程度有所区别，有的只能生成字段和公式，有的可以生成较完整的应用框架。但总体方向一致：减少人工配置工作，让熟悉业务的人员更容易参与应用建设。

2. 填数据：从逐项录入到自动识别和整理

表单是零代码应用最常见的数据入口。

以校园设备报修为例，教师提交一段描述：

“三楼走廊的灯最近一直闪，昨天晚上彻底不亮了，下雨后旁边墙面好像还有渗水。”

传统表单可能要求教师继续填写故障类型、问题摘要、紧急程度等信息。

接入AI后，系统可以自动提取“照明故障”“疑似渗水”等信息，生成报修摘要，并提示需要核实的安全风险。

类似的功能也可以用于识别票据、整理会议记录、提取文档信息、自动分类和生成文字摘要。

其背后用到了文字识别、自然语言处理和多模态模型等技术。

这些能力不仅减少了人工录入，还能让不同人员提交的信息更加规范，方便后续查询和统计。关键数据和重要判断仍然需要校验。

3. 审材料：自动整理重点，辅助人工判断

学校的许多审批事项涉及较多材料。

例如，一份设备采购申请，可能包括采购理由、预算明细、历史采购记录和相关附件。审批人员需要先阅读、核对这些信息，才能作出决定。

AI可以根据其有权访问的业务数据，自动整理申请摘要、提取关键金额、提示异常信息和需要核实的事项。

对于校务审批、经费申请、合同审核等工作，这类功能能够减少重复查阅材料的时间。

AI负责整理和提示，最终审批仍由有相应权限的人员完成。

4. 跑流程：让AI节点判断结果推动后续业务

零代码平台原本就支持自动化工作流，例如根据申请金额、业务类型或办理状态，自动分派任务、发送通知。

但这类自动化主要依赖预先设置的规则。

接入AI节点后，工作流可以先理解业务内容，再根据处理结果进入不同的流程。

例如，学校提交一条设备故障记录后，AI节点可以先识别故障类别，结合已有维修资料生成处理建议。随后，系统根据识别结果分派维修人员，或将情况不明确的工单转交人工核实。

在这个过程中，AI节点负责内容理解和辅助判断，工作流负责执行后续操作。

零代码平台原本擅长按照工作流规则办事，加入AI节点后，还可以处理一部分需要理解文字、图片和业务背景才能完成的任务。

三、通过API和MCP，AI智能体还能调用多个业务应用

前面介绍的功能，大多是在单个应用或固定业务流程中使用AI。

但学校的许多工作并不局限于一个应用。

例如，教师工作量核算可能涉及课程安排、实际授课、代课记录和教研活动；设备管理分析可能需要同时使用资产台账、报修记录、维修费用和日常巡检数据。

这些数据虽然都在零代码平台上，却分散在不同的应用和表单中。

这时，就需要让外部程序或AI智能体能够访问和操作这些应用。

API和MCP是什么？

API（应用程序编程接口），可以理解为软件系统对外提供的功能接口。

如果零代码平台开放了相应API，外部程序就可以在获得授权后，查询表单记录、新增或修改数据，以及调用部分业务操作。

MCP（模型上下文协议），则为AI智能体使用外部工具提供了一套标准化的连接方式。

简单来说，API让外部程序能够调用平台功能；MCP可以把这些功能组织成智能体能够识别和使用的工具。

MCP并不代替API，也不意味着智能体可以访问平台的所有数据。具体能做什么，仍取决于开放了哪些接口、授予了哪些权限。

有了这些连接能力，智能体就不必局限在某一个应用内部，而可以根据任务需要，调用不同应用提供的数据和操作功能。

复杂的数据运算，可以交给本地程序

这里还有一种很实用的方式：让零代码平台负责采集数据，把复杂运算交给本地程序，算完之后再把结果写回平台。

以教师工作量统计为例。

学校日常已经通过多个应用记录了排课、实际授课、代课和其他工作情况。到了月底，需要根据不同的计算规则核算工作量。

如果依靠人工处理，往往需要从多个应用导出数据，合并表格、核对记录、编写公式，计算完成后再整理结果。

通过API或MCP连接外部智能体（例如WorkBuddy）后，可以采用另一种工作方式：

1. 智能体按权限获取相关应用的数据。
2. 在本地计算机或校内服务器上，完成数据清洗、关联和计算。
3. 按照学校确定的规则核算结果，检查异常或缺失数据。
4. 通过接口将计算结果写回零代码平台，供相关人员核对和使用。

业务数据采集 → 接口获取数据 → 本地复杂计算 → 结果校验 → 写回业务应用

这种处理方式有两个明显的好处。

首先，复杂计算不需要全部交给大语言模型。对于大量数据的汇总、数学运算和确定性规则处理，专业程序通常更加可靠，也更容易检查计算过程。

其次，学校不必为了完成一次复杂统计，就另外开发一套完整的业务系统。原有零代码应用继续负责日常填报、权限管理和结果展示，外部程序负责计算。

AI智能体则可以在其中承担理解任务、选择工具、协调处理步骤和解释结果等工作。

同样的方式也适用于设备维修成本分析、跨部门数据汇总、多维度考核统计等业务。

需要说明的是，API和MCP本身不负责计算。本地智能体的处理还需要配套的安全的运行环境。如果使用外部大模型，还必须明确哪些数据会发送给模型，不能把“本地计算”等同于所有数据都不离开本地。

从调用数据，到调用业务功能

接口连接的价值也不止于获取数据。

在平台开放相应能力并完成授权后，智能体还可以新增记录、更新处理状态，或通过平台支持的方式触发后续业务流程。

例如，完成设备维修数据分析后，智能体可以把需要重点检查的设备清单写入巡检应用，由原有流程通知相关人员。

这样，业务人员依然在熟悉的零代码应用中填报和处理工作，智能体与外部程序则负责跨应用的数据处理和任务协调。

对于已经建设了几十个业务应用的学校而言，这意味着原有系统可以继续使用，同时获得更强的计算和协同处理能力。

四、零代码与AI结合，学校可以怎样应用？

从学校实际需求看，可以区分两类应用。

一类是日常业务中的AI辅助。比如自动整理报修内容、生成教研活动摘要、提取会议待办、辅助审批人员阅读材料。这类需求通常围绕一个应用或一条固定流程展开，适合直接使用平台内置的AI能力。

另一类是跨应用的数据处理和业务协同。比如教师工作量核算、设备运行情况综合分析、多部门业务数据汇总。这类工作涉及多个应用、较多数据或复杂计算规则，可以通过API、MCP连接智能体和本地计算程序完成。

两类能力可以结合使用。

以校园设备管理为例，学校通过零代码平台建立资产台账、报修、维修和巡检应用。日常报修时，AI辅助识别问题、生成摘要，工作流负责派单和进度跟踪。

到了月末，智能体通过接口获取多个应用中的记录，在本地计算设备故障频次、维修成本等指标，再将分析结果写回设备管理应用，为后续维护提供依据。

整个过程中，原有应用不需要推倒重建，工作人员也不必改变日常操作习惯。

当然，实际落地需要考虑平台接口能力、数据质量和权限配置。特别是涉及学生、教师个人信息的数据处理，应明确访问范围、计算环境和结果审核要求。

五、结语

通过零代码应用搭建公共平台aPaaS，让学校能够以较低成本建设、更新和运行几十个业务应用，解决了大量日常管理需求的软件建设问题。

AI的加入，则进一步扩展了这些应用的能力：搭建应用更方便，表单能够自动整理信息，工作流可以结合智能判断处理任务。

通过API和MCP，外部智能体还能够在授权范围内调用不同应用的数据和功能，配合本地计算程序完成复杂运算，并将结果写回原有业务系统。

对于学校来说，重要的不是单独增加多少项AI功能，而是充分利用已经建成的业务应用和积累的数据，让原有系统承担更多实际工作。

零代码aPaaS提供业务应用和数据基础，AI负责信息理解与任务协调，专业程序承担复杂计算。三者结合，为学校在现有数字化建设基础上拓展智能化应用提供了新的路径。