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从「低代码第一名」到 AI 原生：G2 2026 排名对 JitAI 的启示

· 阅读需 10 分钟

当全球最大的企业软件评价平台 G2 在它的 2026 企业低代码开发平台 Grid® 报告 里，把outsystem评为行业第一，这不是一块简单的“获奖徽章”，而更像是一张快照——告诉我们：市场「现在」真正重视什么，以及「下一步」将往哪里走。

这次的信号非常清晰：
一个 AI 驱动的低代码开发平台，在 50 多家厂商中拿下了：

  • 排名第一

  • 近 1,500 条用户评价

  • 满意度 99/100

  • 超过 100 个细分类别徽章

这些数字背后，其实是一个模式：
真正能在企业级市场跑出来的低代码平台，必须把 AI 能力、系统架构的稳健性、智能体（Agent）能力和生态体系 几件事，揉在一起做扎实。

如果你此刻正站在 AI 原生开发平台 的视角思考，比如正在规划或评估 JitAI，那你真正需要问的，就不再是：

“今天谁排第一？”

而是：

“这套成功模式，告诉了我们一个什么样的 AI 原生低代码 未来图景？
我该如何顺着这条路径去设计自己的下一代平台？”

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看懂 G2 第一名背后的信号​

G2 的 Grid 排名逻辑其实很“残酷”：
它不是看谁的宣传页更漂亮，而是 看真实用户评价 + 市场影响力。

要在 2026 年的企业低代码报告里拿到第一，至少要同时做到三件事。

第一，持续为真实团队创造价值。
将近 1,500 条评价支撑下来的 99/100 满意度，意味着：很多行业里、很多团队在用它做真·关键业务，而不是做几个“炫技型 Demo”。

第二，证明自己的覆盖面和韧性。
这类平台往往已经被“成千上万的企业”采用，背后有：

  • 数以千万计的终端用户

  • 覆盖全球的大量合作伙伴

  • 分布在 70+ 国家、20+ 行业的真实项目实践

这说明它已经从“工具”长成了一块 基础设施。

第三，把 AI 做成从效率提升器，而不是边角料功能。
这类平台不会只说“我们也有 AI 功能”，而是会非常明确地谈：

  • AI 驱动的低代码

  • AI 辅助开发（AI-assisted development）

  • 支撑智能体系统（agentic systems）的能力

并拿出落地数字，比如：
基于平台的智能体工作台里，已经有成千上万个 AI 智能体在被构建、调试、接业务。

如果把这些信息放在一起看，它就不再是一个“喜报”，而是一个很清晰的数据点：

现阶段在企业低代码领域跑在最前面的平台，
已经同时满足了：AI 驱动 + 智能体就绪 + 企业级稳定可信。

第一波企业级低代码，赢在哪里？​

先把厂商名字放在一边，回头看过去十年“低代码”这件事是怎么一步步从边缘走进中心的，会发现一个很清晰的路径。

起步阶段，低代码讲的是什么？
很简单两件事：

  • 开发更快：减少手写代码的重复劳动

  • 门槛更低：让更多人参与进来，缓解工程师稀缺问题

这只是“入场券”。
你很难只凭“开发快一点”，就拿到 G2 第一、服务全球 70+ 国家。

真正定义了第一波企业级低代码格局的平台，做对的是另一件更基础的事：
他们成功说服了企业 IT 一件事——

“低代码 ≠ 玩具。”

为了做到这一点，它们在几个方面下了非常重的投入：

  • 支持真正的关键业务系统
    不只是内部的小工具，而是真正面向客户、承载交易和运营、连着营收的系统。

  • 在平台层做足治理、安全、扩展性
    让 CIO 和架构师可以把它视作长期架构的一部分，而不是一个“试点玩具”。

  • 建立全球生态
    通过合作伙伴、交付商和大量受训开发者，形成一个可以持续交付项目的专业群体，而不是仅靠“官方团队”。

与此同时，低代码市场本身 也在高速膨胀：

  • 2024–2025 年，全球低代码开发平台市场规模大约在 340–370 亿美元区间

  • 多家机构预测，到 2030–2034 年，这一市场可能增长到 800 亿到 2,600 亿美元级别

  • 年复合增长率普遍在 20%–30%+ 的区间徘徊

这意味着，低代码已经从“尝鲜技术”变成了构建企业应用的一种 主流方法论。
G2 的 2026 Grid，只是给了这一趋势一个“年度榜单化”的侧影。

对你来说，更重要的问题变成了：

“下一局游戏是什么？”

下一局游戏：AI、智能体和系统架构​

答案其实已经写在那则新闻稿里：

那个被大声宣布“排第一”的平台，并不满足于叫自己 “Low-Code Platform”，而是强调自己是：

  • “AI 驱动的低代码开发平台（AI-powered low-code development platform）”

  • “可以构建智能体系统（agentic systems）的成熟平台”

它既在讲 如何加速开发，也在讲 如何承载智能体。

这和你在更大范围里看到的行业趋势，是高度一致的：

  • 越来越多的组织不再满足于“做一个聊天机器人”，而是在探索 智能体（Agentic AI）：
    让系统会读数据、会调用工具、会编排完整工作流，与人协同完成任务。

  • 早期实践者在一些具体场景里，已经报告出肉眼可见的收益——
    比如日志分析、工单升级、指标监控、后台流程自动化等，一旦智能体被赋予结构化的工具和数据访问权限，效率提升非常明显。

与此同时，领导层的谨慎是完全有理由的：

  • 没有人希望 AI 变成一层新的“影子 IT”。

  • 治理、安全、合规、生命周期管理都变成 前置条件，而不是上线之后才考虑的问题。

  • 一旦 AI 不只是“说话”，而是可以 “动手”，你就必须认真思考：

    • “它能帮我们做什么？”

    • “它一旦出错，会带来多大破坏？”

这就是为什么，现在那些跑在前面的低代码平台，几乎都在强调同一个三角形：

AI 能力 + 低代码开发 + 企业级治理。

你完全可以把这视为宣传话术，
但也可以把它当成一个非常明确的方向信号：

未来真正有分量的平台，
一定不只是“拖拖拽拽画表单”，
而是要能让你 安全地托管智能体（Agent）。

当你这么看的时候，
就能很自然看到一个空位——这正是像 JitAI 这样 AI 原生平台 的位置，未被踏足的领域和未被探索的全新架构平台。

站在 JitAI 的位置：与其「加 AI」，不如从「AI 原生」开始​

如果说第一代企业级低代码平台，用了十几年证明了一件事：

“可视化开发是可以做严肃系统的。”

那下一代平台需要证明的是另一件事：

“AI 原生的开发平台，是可以安全、可治理、值得长期押注的。”

这件事，和你怎么使用 JitAI 有非常直接的关系。

你现在不再需要在一个传统平台上“给它再塞一个大模型模块”，而是可以选择：

  • 从一开始就站在一个 AI 原生（AI Native） 的开发平台上

  • 在一个默认假设“有智能体、有 AI Agent、有 AI 编排”的架构里思考问题

具体来说，当你采用 JitAI 时，你得到的是一种完全不同的起点：

  • 你不是在把 LLM 往一个十年前的堆栈里硬塞，而是在一个 假定有智能体参与 的平台上搭系统

  • 低代码和全代码都是第一公民：

    • 需要快速落地时，你可以用可视化能力和组件。

    • 面对高复杂度、高性能要求的场景时，你可以下沉到全代码。

    • 这种切换不会打断整个平台对 AI/智能体的理解模型。

  • 智能体和 AI Agent 不是外挂，而是围绕着 明确的数据模型、工具接口和系统契约 运转：

    • 它们不是去“扒 UI”，而是去调用你定义好的业务操作

    • 你可以对它们进行治理、审计、限权和升级

换句话说，当你把 JitAI 纳入技术版图时，你不是在说：

“我们再加一个开发平台。”

而是在做一件更底层的架构选择：

  • 你在围绕“智能体参与业务”这一前提，重新组织工作负载和领域模型

  • 你把“治理”这件事放在架构和平台层，而不是在项目后期拼命补救

  • 你让自己的开发模式，直接对齐到一个已经显现出来的行业趋势：
    应用会越来越 AI 原生，系统会越来越智能体化

G2 的 2026 Grid 告诉你的是：
“在当前这一代企业级低代码平台中，什么样的特性组合被市场证明是有效的。”

JitAI 给你的机会是：
在承接这些“已经被证明有效的要素”（开发效率、可靠性、生态、治理）的同时，
把它们升级到 以AI 为中心 的新一代平台上。

如果你想感受这种差异，它不必停留在抽象讨论里。
你完全可以在一个受控场景下 try JitAI，
用它开发你真实但可控的一小块业务上，看看 AI 原生的设计，会怎样改变你团队设计、交付和演进应用的方式。

把这份「排行榜」当作你的架构路线图​

很多人看到 “G2 第一名” 的直觉是：
“哦，谁赢了，谁输了一目了然。”

但如果你的职责是架构规划、平台选型或产品交付，
更有价值的做法，是把这份排名当成一张 路线图，而不是记分牌。

用这个视角去看，G2 这次释放出的信号非常直白：

  • 企业级低代码已经不再是试验品
    它已经进入“主流基础设施”行列，
    重要到需要用上千条用户评价来衡量满意度。

  • AI 驱动开发已经变成「桌面级标配」
    排在前列的平台，已经不满足于说“我们也用 AI”，
    而是在谈 AI 辅助开发、智能体系统，并拿出实际案例。

  • 围绕智能体的「可治理能力」会成为新的分水岭
    问题不再是“能不能在平台里用 AI？”，
    而是“你能不能在跨工作流、跨系统的场景中安全地运行智能体？”

对正在使用或考虑使用 JitAI 的你来说，这既是一个挑战，也是一个验证：

  • 挑战在于：
    企业现在看平台的标尺被抬得很高——生态、稳定性、全球交付经验、用户口碑，都是显性的对照参照。

  • 验证在于：
    那些领先平台正在努力靠拢的方向——
    AI 助力、智能体就绪、强治理能力——
    正是 JitAI 从一开始就围绕着设计的方向。

所以，与其说 2026 年的这份 Grid 是“谁赢得了当前的低代码之战”，
不如说，它在提醒你：

整个行业已经开始转向「AI 原生、智能体化」的下一阶段。

留在你桌面上的那个决策，反而变得很简洁：

你是要继续在一个旧架构上，一层层往上「加 AI」？
还是要用 AI 和智能体作为中心，
来设计你下一波系统的底层逻辑？

如果你偏向后者，
那 JitAI 本身，就是为了给你这样一个起点而存在的。