2025 年 7 个最佳无代码 AI 平台

2025 年 7 个最佳无代码 AI 平台，为什么要使用无代码 AI 平台？无代码人工智能平台使用户无需编写代码即可构建智能应用程序。这些工具提供可视化界面和引导式工作流程，用于创建聊天机器人、预测模型、自动化和分析仪表板。

小型企业、营销人员、教育工作者和创业者现在无需聘请开发人员或学习 Python 即可利用机器学习和人工智能功能。无代码人工智能平台大幅缩短了开发时间，降低了创新门槛。

什么使得无代码 AI 平台有效？

最有效的无代码 AI 平台在易用性和强大功能之间取得平衡。它们提供预先训练的 AI 模型、拖放式界面、自动化触发器、与云工具的集成以及实时洞察。一个优秀的平台还应支持多种用例，例如文本分析、计算机视觉、情绪分类或聊天机器人部署，同时允许非技术用户调整和扩展其 AI 解决方案。

无代码人工智能的局限性是什么？

无代码 AI 平台在构建深度定制或大规模 AI 系统方面存在局限性。这些平台通常会限制对低级逻辑、高级超参数调优或自定义数据集实时训练的访问。用户还可能面临部署控制、可解释性和模型透明度方面的限制。虽然无代码 AI 应用非常适合 MVP 和业务自动化，但企业 AI 应用最终可能需要定制开发或数据科学专业知识。

我们如何在 Appy Pie 评估和测试无代码平台？

在 Appy Pie，我们严谨地研究、测试和评测无代码平台，帮助用户找到无需编码即可构建应用和网站的最佳工具。我们的专家在无代码技术领域拥有多年经验，会根据可用性、功能、灵活性和整体性能对每个平台进行评估。我们投入大量时间按照预期使用这些平台——创建应用和网站——以确保它们满足实际需求。我们的推荐始终保持客观公正，绝无任何付费推广或联盟营销。想了解更多？探索我们甄选和推荐最佳无代码平台的详细流程。本文部分内容由人工智能撰写，并由 Yuvraj Singh 审核。

2025 年最佳无代码 AI 平台有哪些？

2025 年顶级无代码 AI 平台包括 Appy Pie、Google AutoML、Akkio、DataRobot、Levity、Obviously AI 和 Lobe。每个无代码平台都有不同的侧重点，无论是预测分析、工作流自动化、NLP 还是计算机视觉。

Appy Pie

Appy Pie 的 AI 工具（例如应用程序构建器、网站构建器等）使用户无需编写任何代码即可构建移动应用程序、网站、AI 代理、预测工作流和图像生成器。用户还可以轻松创建网站和应用程序、部署聊天机器人、自动化工作流以及启动 AI 工具。

Appy Pie

优点：

直观的拖放式应用程序制作器和网站制作器界面

AI Agent Builder和AI 设计工具

支持工作流程自动化

缺点：

高级AI定制受限

依赖于模板工作流程

Google AutoML

Google AutoML 是一套机器学习工具，允许用户使用简单的界面和强大的云基础架构训练自定义模型。它专为没有机器学习专业知识的用户设计，支持视觉、翻译和表格数据用例。

自动机器学习

优点：

访问 Google Cloud 的 AI 功能

支持无需编码的自定义训练

通过 REST API 轻松部署

缺点：

需要熟悉 Google Cloud 控制台

如果没有仔细设置，可能会出现超额或使用限制

Akkio

Akkio 是一个专注于实时数据分类、预测和优化的预测性 AI 平台。它可以轻松连接到电子表格和 CRM，非常适合想要分析客户行为或自动化潜在客户评分的营销、销售和财务团队。

阿基奥

优点：

界面简洁、快速，可上传电子表格

几分钟内即可部署 AI 模型

与 HubSpot、Zapier 和 Google Sheets 集成

缺点：

仅限于表格数据格式

最适合中小型数据集

数据机器人

DataRobot 是一个企业级 AI 平台，可自动执行构建、部署和维护机器学习模型的过程。它为大规模 AI 应用提供可解释的 AI、治理工具和自动化 MLOps。

数据机器人

优点：

全面的端到端 AI 自动化

支持时间序列、分类和回归模型

高级监控和治理功能

缺点：

主要针对企业用例

对于初学者来说，学习难度可能更大

轻浮

Levity 专注于构建用于文档分类、图像标记和客户消息排序的无代码 AI 工作流程。其基于触发器的自动化功能可连接到 Gmail、Slack 或 Dropbox 等工具，让用户将 AI 逻辑构建到日常任务中。

轻松

优点：

简单的 AI 工作流程构建器

非常适合电子邮件和文档自动化

无需代码或训练数据即可开始

缺点：

仅限于分类型模型

可能无法扩展到复杂的 AI 流程

显然是人工智能

显然，人工智能只需通过自然语言提问，就能帮助用户根据上传的数据集创建即时预测。它专注于方便销售、营销和运营团队预测结果或细分受众。

显然是人工智能

优点：

自然语言界面

快速模型构建和部署

无需技术技能

缺点：

主要针对表格数据集构建

对视觉或 NLP 任务的支持有限

微软的 Lobe 是一个可视化平台，可使用用户自己的照片训练自定义图像分类模型。它非常适合那些想要在不编写代码的情况下探索计算机视觉项目的创客、学生或研究人员。

优点：

拖放式图像模型训练

适合教育和创意项目

本地运行，无需依赖云

缺点：

仅限于图像分类

没有多用户协作功能

哪种无代码 AI 平台适合哪种用例？

每个无代码 AI 平台都通过特定任务的解决方案，支持不同行业的不同角色。营销分析师可以使用 Akkio 或 Oblique AI 等平台来预测客户流失、细分受众并自动进行潜在客户评分。这些工具让无需编码即可轻松开展预测性营销活动。

小型企业主和创业者可以利用 Appy Pie 或 Levity 等工具来创建网站、管理内容或自动发送消息。这些平台允许用户构建应用程序、整理客户数据或推出品牌体验，且无需任何技术复杂性，从而利用 AI 赋能日常业务流程。

营销分析师：使用 Akkio 或 apparently AI 来优化活动、预测客户流失并对客户线索进行分类。

小企业主：使用 Appy Pie 或 Levity 实现客户支持自动化、生成社交帖子和管理内部文档。

教育工作者或研究人员：使用 Lobe 或 Google AutoML 进行图像标记、文本分类和实时教学演示。

无论您选择无代码 AI 网站构建器还是 AI 应用构建器平台，拖放编辑器、自动化工作流程和集成选项等功能都至关重要。详细了解无代码应用构建器的基本功能。

最适合您需求的无代码 AI 平台是什么？

无代码 AI 平台在优势、用例和易用性方面差异巨大。无论您是想构建应用程序、自动预测还是创建网站，此比较表都重点介绍了每种工具的最佳用途、突出功能和局限性，帮助用户根据具体项目需求进行选择。

平台 主要焦点 最适合 关键优势 局限性

Appy Pie 网站、移动应用、聊天机器人、自动化和人工智能媒体 商业用户 快速且适合初学者 基于模板的逻辑

Google AutoML 无需编码的云机器学习 云优先用户 强大的预训练模型 需要熟悉 GCP

阿基奥 根据表格数据进行预测 市场营销、销售 速度和电子表格集成 没有 NLP 或愿景

数据机器人 端到端企业人工智能 大型组织 治理和 MLOps 适合初学者的综合体

轻浮 AI工作流程自动化 初创企业、中小企业 基于触发器的逻辑 限于分类

显然是人工智能 自然语言预测 运营和增长团队 简单的NL接口 仅限结构化数据

叶 图像分类 爱好者、学生 线下视觉训练 仅限视觉模型

无代码工具不仅适合业余爱好者，它们正在彻底改变企业发布数字解决方案的方式。探索如何利用无代码应用实现业务转型，并以最少的资源缩短产品上市时间。

无代码人工智能平台的未来是什么？

无代码人工智能平台正在彻底改变各行各业自动化和机器学习的获取方式。无论用户是想构建聊天机器人、自动化业务工作流程，还是无需编码即可分析数据，这些工具都能消除技术障碍。您甚至可以使用直观的界面，通过简单的可视化步骤构建应用程序或部署预测模型。从人工智能驱动的平台到快速原型设计工具，无代码技术的兴起正在塑造企业数字化转型的方式。了解2025年重新定义技术应用的顶级无代码趋势。

随着这些平台的成熟，人工智能的创造将变得更加可定制、可扩展且更具包容性。从小型企业到教育工作者，现在任何人都可以创建网站、搭建智能系统并解决实际问题，而无需聘请开发人员。最佳平台取决于您的目标——选择一个符合您的舒适度、数据需求和期望结果的平台。如果您也对无需编码即可构建移动应用程序感兴趣，请浏览我们的最佳无代码应用程序构建器列表，这些构建器使应用程序开发变得像网站创建一样简单。

常见问题

无代码AI平台如何帮助项目更快启动？

无代码 AI 平台无需手动编码或技术专业知识，从而简化了项目开发。用户可以拖放组件、访问预先训练的 AI 模型，并快速构建功能原型或实时应用程序。这种快速开发方法可显著缩短初创企业和中小企业的上市时间。

无代码 AI 工具的主要局限性是什么？

无代码 AI 工具通常在定制化、透明度和后端 AI 逻辑访问方面受到限制。用户可能会发现难以微调模型、管理实时数据管道或构建大规模部署。这些工具非常适合 MVP，但对于高级企业 AI 系统来说可能略显不足。

哪个无代码平台最适合预测分析？

Akkio 和 Oblique AI 是理想的无代码预测分析工具。它们提供直观的仪表板、便捷的 CSV 上传功能，并支持回归、分类和预测。这些平台非常适合那些希望预测客户行为或自动化潜在客户评分且无需数据科学知识的营销人员和销售团队。

如何克服无代码 AI 定制的限制？

为了克服无代码 AI 的限制，请选择支持 API 集成或模型导出的混合工具。像 DataRobot 这样的平台支持更高级的配置。开发人员还可以从无代码解决方案过渡到低代码解决方案进行微调，从而实现更强的控制力，同时保持更快的构建时间。

为什么 Appy Pie 和 Google AutoML 是不错的选择？

Appy Pie 最适合快速构建 AI 应用、网站和机器人，而 Google AutoML 则是训练自定义机器学习模型的理想之选。Appy Pie 的目标客户是企业家和中小企业。AutoML 则面向希望在不编写代码的情况下运行可扩展深度学习的云专业人士。

2025 年哪个平台能提供最佳的预测分析？

DataRobot 凭借其端到端自动化、模型治理和部署工具，在 2025 年预测分析领域占据领先地位。它允许用户无需编写代码即可训练、监控和扩展机器学习模型。非常适合在商业智能领域追求可靠性、准确性和模型可解释性的企业团队。

哪个无代码 AI 平台最适合深度学习任务？

Google AutoML 是 2025 年无需编程即可进行深度学习的首选。它支持计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和结构化数据，使用户能够使用简单的用户界面和 Google 的基础架构创建自定义神经网络。它适用于初创公司、研究人员和基于云的机器学习应用。