在AI與低代碼深度融合的賽道上，織信的進階之路頗具代表性。從早期的傳統低代碼平台，到如今的AI企業級低代碼標杆，織信用數年時間完成了一次關鍵跨越。不少人會好奇：
- 織信和當下熱門的Dify到底有什麼不同？
- 它從低代碼向AI企業級低代碼轉型的過程中，又經歷了哪些關鍵節點？
本期我們對話織信創始人杜總，覆盤織信的轉型歷程，拆解它與Dify的核心差異，探尋其背後的決策邏輯。
（訪談內容2萬多字，本內容為訪談精簡整理版，約4000字，供參考！）
主持人：現在很多人會把織信和Dify放在一起討論，你覺得兩者最核心的區別是什麼？畢竟都是AI相關的企業級工具。
杜總：最本質的區別，在於核心定位和服務的業務場景完全不同。如果用一個簡單的光譜來劃分，最左邊是聚焦AI應用搭建的工具，最右邊是深耕企業全鏈路業務落地的平台，那Dify更偏向左邊，而織信則穩穩站在右邊。
具體來説，Dify的核心能力集中在AI應用的快速搭建，比如知識庫問答、簡單工作流編排，更偏向“AI工具搭建器”的屬性，服務的場景相對輕量化。而織信的起點是低代碼，核心是解決企業複雜的業務流程落地問題，AI是我們賦能低代碼的關鍵能力，最終目標是讓企業能通過低代碼+AI的方式，快速構建適配自身需求的企業級系統，比如生產管理、客户管理、項目協同等全鏈路場景。
簡單講，Dify是“用AI做工具”，織信是“用AI賦能企業業務系統”，服務的用户羣體和解決的核心痛點完全不同。Dify可能更適合需要快速搭建輕量化AI應用的團隊，而織信則聚焦於有複雜業務流程、需要打通多系統數據、實現規模化AI落地的企業。
主持人：明白了，核心定位的差異決定了兩者的發展路徑。那我們把話題拉回織信本身，當初為什麼決定從傳統低代碼向AI企業級低代碼轉型？這個決策是基於什麼判斷？
杜總：其實這個轉型不是突然的，而是我們對市場需求的長期觀察和驗證的結果。可以梳理一下我們的時間線，大概分為三個階段。
第一階段是2019-2022年，這是織信的傳統低代碼階段。當時低代碼賽道剛興起，市場需求主要集中在“快速開發”——企業需要擺脱傳統代碼開發的高成本、慢週期，快速搭建一些基礎的業務系統，比如表單管理、簡單的審批流程。這個階段我們的核心目標是把低代碼的“易用性”和“靈活性”做紮實，讓非技術人員也能參與到系統搭建中。
第二階段是2022年底-2023年，是AI探索期。這個階段我們明顯感覺到市場需求變了：企業不再滿足於“能快速搭系統”，更希望“搭出來的系統能更智能”。比如，傳統的客户管理系統需要人工錄入客户信息、分析跟進記錄，效率很低。企業希望能通過AI自動提取客户信息、生成跟進摘要、預測成交概率。
當時我們做了大量的客户調研，發現超過60%的企業客户都有類似的需求。同時，我們也注意到，單純的低代碼平台已經遇到了瓶頸——只能解決“搭建”問題，無法解決“智能賦能”的問題。而AI技術的成熟，正好給了我們突破這個瓶頸的機會。所以在2023年初，我們正式確定了“AI+低代碼”的轉型方向，開始在低代碼平台中融入AI能力。
第三階段是2024年至今，AI企業級低代碼成型期。這個階段我們完成了從“低代碼+AI功能”到“AI企業級低代碼平台”的跨越。區別在於，前者是把AI作為附加功能嵌入，後者是把AI作為核心能力，貫穿於系統搭建、數據處理、流程優化的全鏈路。比如，我們推出的AI原生表單，能自動識別表單字段類型、生成校驗規則；AI流程引擎能根據業務場景自動推薦流程節點，甚至在流程執行過程中智能預警風險。
主持人：在轉型過程中，有沒有遇到過質疑？比如，有人會不會覺得“低代碼加AI只是噱頭”，或者“你們的核心壁壘在哪裏”？
杜總：肯定有，尤其是在2023年剛轉型的時候。當時最常見的質疑就是“低代碼和AI的結合到底有沒有實際價值”，還有人會問“你們和那些單純做AI工具的平台比，優勢在哪裏”。
其實，我們當時的判斷很明確：AI不能脱離業務場景空談，低代碼是AI落地企業業務的最佳載體。因為企業的核心需求是“解決業務問題”，而不是“擁有一個AI工具”。如果AI不能融入到企業的現有業務流程中，再好的技術也只是擺設。
至於壁壘，核心在於我們多年積累的企業級服務經驗和對業務場景的深度理解。傳統低代碼階段，我們服務了上千家不同行業的企業，從製造、零售到醫療、政務，清楚地知道不同行業的業務痛點和流程特點。比如製造企業的生產流程管理，需要打通設備數據、物料數據、人員數據；零售企業的客户管理，需要整合線上線下的消費數據。這些行業Know-How不是短時間能積累的。
而AI能力的融入，正是建立在這些Know-How的基礎上。我們不是簡單地把AI模型丟給用户，而是針對不同行業的場景，預製了對應的AI解決方案。比如給製造企業提供“AI生產質量檢測”模板，給零售企業提供“AI客户分層運營”模板，用户可以直接基於這些模板快速搭建系統，而不需要自己去調教模型、設計流程。這就是我們的核心壁壘——“行業Know-How+AI+低代碼”的深度融合。
主持人：轉型過程中，有沒有哪些關鍵的決策或動作，現在回頭看覺得是“做對了”的？
杜總：有兩個關鍵決策，現在看起到了決定性作用。
第一個是“堅持企業級定位，不做輕量化工具”。2023年的時候，很多同行都在做輕量化的AI低代碼工具，比如面向個人或小團隊的表單工具、協作工具，因為這類產品研發週期短、上線快。但我們堅持聚焦企業級場景，哪怕研發週期更長、投入更大。因為我們判斷，企業級市場的需求更剛性、更持久，而且一旦建立信任，客户粘性會很高。事實證明這個判斷是對的，現在我們的客户中，超過80%都是中大型企業，而且復購率很高。
第二個是“模型中立+生態開放”。我們沒有綁定某一個特定的AI模型，而是支持接入主流的開源模型和閉源模型，比如GPT、文心一言、通義千問，還有一些行業專用的開源模型。同時，我們還開放了API接口，支持用户接入自己的私有模型和第三方系統。
這個決策在當時也有爭議，有人覺得“綁定主流模型能降低研發成本”。但我們考慮到，企業客户的需求是多樣化的，有的客户關注數據安全，需要部署私有模型；有的客户需要特定行業的模型能力。如果我們綁定單一模型，就會限制客户的選擇。而“模型中立+生態開放”的策略，讓我們能適配不同客户的需求，也讓我們的平台更有生命力。比如有一家制造企業，之前已經部署了自己的工業AI模型，通過我們的開放接口，很順利地把這個模型融入到了織信的低代碼系統中，實現了生產流程的智能化改造。
主持人：現在織信的AI企業級低代碼平台，已經落地了哪些比較有代表性的客户案例？這些案例能體現出哪些價值？
杜總：有很多，比如一家大型裝備製造企業，用我們的平台搭建了“AI智能生產管理系統”。這個系統整合了生產設備數據、物料數據、人員數據，通過AI模型實時監控生產過程中的異常情況，比如設備故障預警、物料短缺預警，還能自動生成生產進度報告。上線後，他們的生產效率提升了30%，設備故障率降低了40%。
還有一家連鎖零售企業，用我們的平台搭建了“AI客户運營系統”。系統通過AI分析客户的消費記錄、瀏覽行為，自動給客户分層，生成個性化的營銷方案。比如對高價值客户推送專屬優惠，對流失風險高的客户推送召回活動。上線後，他們的客户復購率提升了25%，營銷費用降低了18%。
這些案例的核心價值，其實就是“降本增效+業務創新”。通過低代碼的快速搭建能力，降低了系統開發的成本和週期；通過AI的智能賦能，提升了業務流程的效率和決策的準確性。而且最重要的是，這些系統都是基於企業的實際業務場景搭建的，完全適配企業的需求，這是通用型軟件無法替代的。
主持人：站在現在這個節點，你怎麼看待AI企業級低代碼的未來？織信接下來的方向是什麼？
杜總：我認為AI企業級低代碼是未來企業數字化轉型的核心方向。現在很多企業都面臨“數字化轉型難”的問題，要麼是缺乏專業的技術團隊，要麼是現有系統無法適配業務變化，要麼是AI技術落地成本太高。而AI企業級低代碼平台，正好解決了這些問題——它降低了技術門檻，讓非技術人員也能參與系統搭建；它具備靈活性，能快速適配業務變化；它整合了AI能力，降低了AI落地的成本。
接下來，織信的核心方向是“深化行業解決方案+提升AI原生能力”。一方面，我們會針對更多細分行業，比如醫療、教育、政務，打造更精準的AI低代碼解決方案，把行業Know-How沉澱得更深厚；另一方面，我們會持續提升平台的AI原生能力，比如增強AI的流程自動化、智能決策、多模態交互等能力，讓系統更智能、更好用。
主持人：最後，很多創業者和產品人都很關注織信的發展，你有沒有什麼經驗可以分享？
杜總：核心就兩個字：專注。現在AI賽道很熱鬧，每天都有新的技術、新的概念出現，很容易讓人迷失方向。但我們從成立到現在，始終專注於“企業級低代碼”這個賽道，哪怕中間有很多誘惑，也沒有偏離方向。
另外，要堅持以客户需求為中心。產品的價值最終要由客户來驗證，所以我們一直保持和客户的緊密溝通，從客户的反饋中尋找產品迭代的方向。很多核心功能，比如AI流程預警、模型中立，都是來自客户的需求。
最後，要有耐心。企業級產品的成長週期很長，不可能一蹴而就。我們從傳統低代碼到AI企業級低代碼，用了整整三年時間，中間經歷了很多挑戰，但我們始終相信這個方向是對的，所以一直堅持下來。現在看來，所有的堅持都是值得的。
主持人：感謝你的分享。相信織信的創新曆程，能給很多在AI和低代碼賽道的創業者帶來啓發。
