AI开发路线图：三条路径全解析，收藏这篇少走弯路

文章解析AI应用开发三种路径：AI编程（掌控代码，难但上限高）、Coze/Dify（掌控流程，易但有局限）、秒哒（掌控创意，最易但最局限）。选择路径取决于你想掌控什么，而非技术难度。没有最好，只有最适合，能偷懒就偷懒，偷不动了再上硬的。

我算是程序猿

480人浏览 · 2026-02-04 20:35:24

我算是程序猿 · 2026-02-04 20:35:24 发布

从ComfyUI到Coze，从秒哒到Cursor，这一年我把AI开发的三条路都走了一遍。

有自娱自乐做出来的作品，也有做到一半放弃的。

如果你问我"该从哪条路开始"，我没法直接给答案。

因为很多人都搞错了一件事：这三条路，压根就不是同一种东西。

就好像有人问你：“我想出门，你说我是买辆车、叫辆出租、还是骑个共享单车？”

问题本身就不对。不是哪个更好的问题，是你要干嘛的问题。

这篇文章，我想把这三条路掰扯清楚，希望能给后面想要入门ai应用开发的同学们一些借鉴。

看完这张表，你可能会觉得：这不就是"从难到易"吗？

不对。

这三条路的区别，不是"难度递减"，而是"你掌控的东西不一样"。

下面我从最简单的那条开始聊。

路径三：秒哒“们”

11月底我去参加了 waytoagi 的 AI 切磋大会，这次是一个很小型的黑客松，主题就是用秒哒做作品。

秒哒是百度去年11月在世界大会上发布的，今年3月才正式全量上线，算是这个赛道里比较新的玩家。

它的slogan很吓人：“一句话做应用”。

我当时就试了一下，三分钟不到，一个带UI界面的小工具就出来了。

不过有replit等国外先驱者，这个成果也不意外，比较让我眼前一亮的是插件。

选择支付、账号管理、人脸识别、各类票据识别等模块直接集成进应用，或是调用百度百科搜索，ai生图生视频等，不费事就能使用。

但问题也很快来了，比如当你发现ai自己简化了一部分需求。

很小的问题，想上手微调。

代码虽然有展示，但它不给你改，而在这个模式下，我对代码也没有丝毫的了解。

集成预设的模板更让代码变得臃肿复杂，为了改一个bug看上一天的代码有点不值得。

最好的方法可能就是用自然语言跟它说"把这个地方xxx改一下"，它可能改对，可能改歪，你也不知道它改了哪里。

复杂逻辑上，它的理解能力也堪忧。稍微绕一点的需求，它就开始犯迷糊。

还有就是免费额度太紧了，三两下就用完。

这条路的感受就是：最容易入门，也最局限。

适合什么？快速验证一个想法，做个简单的H5或者小工具。脑子里冒出一个点子，十分钟后就能看到能跑的原型。

但如果你想把这个原型打磨成一个真正的产品，打磨的过程可能比从零开始还痛苦。

不过随着ai大模型的不断发展，这依旧是我认为值得去尝试的ai应用开发路径之一，特别是对不想碰代码，只是想简单地把想法变为现实，解决问题的轻度用户来说。

而频繁的使用与适当的沟通下，不乏会有人用这类无代码应用开发平台创造出有价值可盈利的ai产品来。

路径二：Coze / Dify“们”

我最早接触"工作流"这个概念，是从AIGC圈的ComfyUI开始的。

后来无缝衔接到了Coze（国内叫扣子），自娱自乐做过一些东西，也有一些做到一半就放弃了。

Coze这类平台，其实有两个层次。

第一层是智能体，门槛很低。设置一下技能、写个提示词、挂个知识库（RAG），就能搭出一个简单的AI助手。这个层次的操作，不会编程也完全没问题。做好之后还能一键发布到微信、抖音小程序，或是豆包这些平台，挺方便的。

第二层是工作流，进阶玩法。Coze给你一个可视化画布，你拖拽不同的节点连起来，就能按流程执行复杂任务。

扣子智能体与工作流页面的对比

工作流的老玩家n8n在前一阵也集成了大模型，进军了agent工作流搭建平台，让这个市场更加风起云涌。

但工作流看着简单，也是有门槛的。

我踩过一个坑：有时候想追求效果，选择用工作流来做，结果复杂度一上来，就开始想放弃。

那种"想再改一点但改不动"的憋屈，相信用过的人都懂。

我的建议是：边做边学，跟着教程走。用实践和作品替代一味去看视频。光看不动手，看一百个教程也记不住。

顺便说一句，如果你想要更强的自主性，Dify也是个不错的选择。它是开源的，可以自己部署，数据隐私更可控。不过门槛会比Coze稍高一些。

这条路的感受是：上手快，但上限也会碰到。

你能掌控的是业务流程：哪个模块接哪个模块，触发条件是什么，输出格式怎么定义。

但你不能掌控的是底层：模型调用的细节、UI的样式、性能的优化。

适合什么？想用AI解决具体业务问题的人。产品经理做个内部工具，运营搭个自动化流程，这些场景刚刚好。

但如果你想做一个"面向消费者的独立产品"，这条路会有点憋屈。

因为直接的产出物通常是一个对话框或者内部工具，不是能独立上架的App。

当然也要说一句未来可期，目前如Coze等平台都支持api调用你创建的智能体或是工作流应用

你可以用代码的方式将其集成到你的产品中，成为其中的关键组件

我也能看到Coze在探索ui页面，但亲自使用后，感觉还是逻辑奇怪，用起来很局限不顺手。

勉强做出的页面

不过不妨给这条路一点时间，他们说不定会成为未来应用的中流砥柱。

路径一：AI辅助编程开发

最后说说我走得最远的这条。

从Cursor一鸣惊人的出现开始，我就一直在折腾AI编程。

这条路入门确实最难。你得理解项目结构、会看报错、知道怎么跟AI协作写代码。

但掌握感是最强的。

想改什么就改什么，想接什么就接什么。从简陋的前端网页，到可以支撑大型项目，AI编程的能力天花板一直在往上涨。

2025年这一年间，各大互联网巨头纷纷入局ai编程，Github copilot的转舵，字节跳动Trae强势入局，阿里Qoder成为新宠，亚马逊Kiro，谷歌Antigravity…

我现在越来越确信一件事：AI编程会是普通人的最强工具。

不是说你要变成程序员，而是说，当你学会跟AI协作写代码，你能做的事情就完全不一样了。

用Coding创造Everything，当然，是ai来写代码。

这条路的感受是：入门最难，但天花板也最高。

可即使如此，我也会问问你，“怎么样，要试试看吗”，尤其是对于学生来说，ai编程足以让你有远远超越同龄人的实践能力。

我最近也会出一篇深度使用Antigravity，如何与ai交流创作的文章，如果你感兴趣，欢迎关注届时来看。

三条路，你选哪条？

说了这么多，回到最开始那个问题：该怎么选？

我的答案是：不是技术门槛决定的，是你想"掌控什么"决定的。

想掌控底层代码，做高度定制的系统？走第一条路。

想掌控业务流程，解决工作中的自动化问题？走第二条路。

只想掌控产品创意，让想法快速变成能用的东西？走第三条路。

没有最好的路，只有最适合你的路。

能偷懒就偷懒，偷不动了再上硬的。

这大概是2026年做AI产品最务实的态度。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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