2026 年最值得关注的开源低代码 / 零代码平台推荐

2026 年最值得关注的开源低代码 / 零代码平台推荐

无论是零代码小白还是资深开发者,都能在这些平台上找到适合自己的解决方案。今天,我们就来盘点一下 2026 年最值得关注的开源低代码 / 零代码平台,帮助您找到最适合的工具。

一、敲敲云 - 永久免费开源零代码平台

2026 年 1 月 12 日,敲敲云全新版本 v2.3.0 正式发布! 这一版本最大的亮点是正式宣布永久免费开放,彻底打破了传统零代码平台的用户数、应用数、表单数等多重限制,实现真正的零门槛、零成本使用。

敲敲云专注于为企业快速构建应用和工作流,是一款强大且易用的零代码平台。用户无需编写任何代码,即可通过丰富的组件库轻松创建各类应用,真正做到了 "人人都是开发者"。

产品特点:
  • 免费零代码使用,快速上手,无需开发背景
  • 丰富的组件库和模板,满足多样化应用需求
  • 可视化流程设计器,支持拖放式工作流设计
  • 强大的工作流引擎,支持复杂流程逻辑与条件判断
  • 优秀的团队协作功能,支持资源共享和协同开发
  • 数据收集能力强,快速高效地采集业务数据

官网:www.qiaoqiaoyun.com

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二、JeecgBoot - 免费开源低代码平台(最流行)

JeecgBoot 是国内首个免费开源的低代码平台,基于 BPM 理念,采用前后端分离架构(SpringBoot 3.x、SpringCloud、Vue、Mybatis-plus 等),支持微服务架构。其强大的代码生成器可一键生成前后端代码,极大减少重复劳动,提升开发效率。

作为国内最流行的低代码平台之一,JeecgBoot 在 Java 开发者社区中拥有极高的知名度和活跃度。

产品优势:
  • 免费开源,社区活跃,灵活度高,适合 Java 项目
  • 提供丰富低代码模块,实现真正零代码开发(在线表单、报表、大屏设计、移动配置、流程设计等)
  • 简单功能零代码配置,复杂功能低代码生成,兼顾智能与灵活性
  • 业务流程采用工作流引擎,流程与表单松耦合设计,支持灵活配置
  • 保障企业流程保密性,显著减轻开发人员负担
  • 国产数据库友好(达梦、人大金仓)

官网:www.jeecg.com

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三、积木报表 - 像搭建积木一样设计报表

积木报表 (jimureport),是一款免费的数据可视化报表,含报表、打印、大屏和仪表盘,像搭建积木一样完全在线设计!功能涵盖:复杂报表、打印设计、图表报表、门户设计、大屏设计等!

  • JimuReport 侧重传统复杂报表和打印

  • JimuBI 侧重数据大屏和仪表盘可视化设计

产品优势:
  • JimuReport 采用 Web 版报表设计器,类 Excel 操作风格,通过拖拽完成报表设计,所见即所得。
  • 领先的企业级 Web 报表,支持各种复杂报表,专注于解决企业报表难题。
  • JimuBI 是专注于数字孪生和数据可视化的工具,旨在通过直观、动态且视觉吸引力强的形式呈现实时业务数据,尤其擅长打造 交互式大屏和仪表盘
  • JimuBI 业内唯一实现全场景覆盖:同时支持大屏(炫酷动态)、仪表盘(专业分析)、门户(交互式业务看板)、移动端(随时随地查看),真正实现 "一次开发,多端适配"。
  • 大屏采用类 word 风格,可以随意拖动组件,想怎么设计怎么设计,可以像百度和阿里一样,设计出炫酷大屏!
  • 秉承 "简单、易用、专业" 的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本.

官网:https://jimureport.com/

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四、Budibase

Budibase 是一个开源低代码平台,可以更快地构建业务应用程序,从而增强团队能力并提高生产力。IBM、Deloitte、Proctor 和 Gamble、Rakuten 等企业在内部使用该平台。

它利用内部数据库,但也集成了领先的数据库,包括 ArangoDB、DynamoDB、Mongo DB、MySQL、S3 等。

产品特点包括:
  • 为所有团队成员快速构建内部工具
  • 在企业中设置和自动化表单
  • 创建管理面板来管理数据和
  • 团队和客户的简单门户

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五、Appsmith

Appsmith 是一个用于构建管理面板、内部工具和仪表板的低代码项目。与超过 15 个数据库和任何 API 集成。构建你需要的一切,速度提高 10 倍。允许你拖放组件来构建仪表板、使用 Java 对象编写逻辑并连接到任何 API、数据库或 GraphQL 源。

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六、BudiBase

Budibase 是一个开源的低代码平台,帮助 IT 专业人士在几分钟内在自己的基础架构上构建、自动化和交付内部工具。它专注于为开发人员提供工具,以加快一个平台内的开发、部署和集成过程。

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七、Joget

Joget 使业务用户、非编码人员或编码人员能够使用单一平台轻松构建、交付、监控和维护企业应用程序。Joget DX 在一个简单、灵活和开放的平台中结合了业务流程自动化、工作流管理和低代码应用程序开发的优点。

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八、n8n(流程自动化)

n8n 是一个开源的工作流自动化工具,主要用于连接不同的应用程序和服务,实现数据的自动化处理和流程的自动化执行。它提供了一个可视化的界面,让用户可以通过拖拽节点的方式来构建工作流,无需编写复杂的代码。

主要特点包括:
  • 节点式工作流设计:用户可以通过拖拽不同的节点来构建工作流,每个节点代表一个特定的功能或操作。
  • 丰富的集成能力:n8n 支持与多种第三方服务和应用程序的集成,如 Slack、Google Drive、GitHub 等。
  • 自定义节点:用户可以根据自己的需求创建自定义节点,扩展 n8n 的功能。
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用 OpenClaw + 微信实现 AI 自动回复(附完整接入流程)

用 OpenClaw + 微信实现 AI 自动回复(附完整接入流程)

SyNodeAi OpenClaw Plugin SyNodeAi OpenClaw Plugin 用于把微信私聊 / 群聊接入 OpenClaw,使每一条消息都能进入 Agent Runtime,触发 Tool / Skill / Workflow 调度。 为什么做这个插件 微信不只是聊天工具。 在 OpenClaw 体系里,微信可以被看作: * 高活跃入口:天然承载真实用户会话 * 事件源:每条消息都可以转换为 Agent Event * 执行环境:每个会话都可以成为独立上下文 Runtime * 能力承载层:可以继续挂载 Tool、Skill、Workflow、ACP 持久会话 你可以把它理解为: WeChat = Event Source OpenClaw = Runtime Agent = Execution Unit Tool / Skill

当人人都会用AI,你靠什么脱颖而出?

当人人都会用AI,你靠什么脱颖而出?

文章目录 * 一、引言:AI时代,你真的准备好了吗? * 二、脉向AI:连接AI与普通人的桥梁 * 2.1 什么是脉向AI? * 2.2 脉向AI的合作生态 * 2.3 为什么你需要关注脉向AI? * 三、本期重磅:《小Ni会客厅×AI熊厂长》深度对话 * 3.1 访谈背景 * 3.2 核心观点一:商业认知决定变现能力 * 3.3 核心观点二:个人标签决定商业价值 * 3.4 核心观点三:爆款策略决定起步速度 * 3.5 核心观点四:产品思维决定变现上限 * 四、从认知到行动:如何真正用AI赚到钱? * 4.1 建立正确的商业认知 * 4.2 找到你的70分领域

国产AI双雄对决:智谱GLM-5与MiniMax M2.5

国产AI双雄对决:智谱GLM-5与MiniMax M2.5

导读:2026年2月,中国AI领域迎来里程碑时刻——智谱GLM-5与MiniMax M2.5两大开源旗舰模型几乎同期发布。它们都瞄准了"Agentic Engineering"这一前沿方向,却在技术路线和能力侧重上形成了鲜明对比。本文将从技术架构、核心能力、实际案例等多个维度,为你深度解析这两款国产大模型的优劣与适用场景。 一、模型概览与核心定位 1.1 智谱GLM-5:开源Agent任务的王者 发布时间:2026年2月11日 开源协议:MIT License 总参数量:744B(激活参数40B) 训练数据:28.5万亿tokens 上下文窗口:200K GLM-5是智谱AI推出的最新一代大模型,定位是"当下顶尖的Coding模型"。在全球权威榜单Artificial Analysis上,GLM-5位列全球第四、开源第一。 核心突破: * Agentic Engineering能力:不仅能写代码,更能处理复杂系统工程与长程Agent任务

人工智能:自然语言处理在医疗健康领域的应用与实战

人工智能:自然语言处理在医疗健康领域的应用与实战

人工智能:自然语言处理在医疗健康领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理(NLP)在医疗健康领域的应用场景和重要性 💡 掌握医疗健康领域NLP应用的核心技术(如电子病历分析、医学文本分类、疾病预测) 💡 学会使用前沿模型(如BERT、GPT-3)进行医疗健康文本分析 💡 理解医疗健康领域的特殊挑战(如医学术语、数据隐私、数据质量) 💡 通过实战项目,开发一个电子病历分析应用 重点内容 * 医疗健康领域NLP应用的主要场景 * 核心技术(电子病历分析、医学文本分类、疾病预测) * 前沿模型(BERT、GPT-3)在医疗健康领域的使用 * 医疗健康领域的特殊挑战 * 实战项目:电子病历分析应用开发 一、医疗健康领域NLP应用的主要场景 1.1 电子病历分析 1.1.1 电子病历分析的基本概念 电子病历分析是对电子病历文本进行分析和处理的过程。在医疗健康领域,电子病历分析的主要应用场景包括: * 病历结构化:将非结构化的电子病历文本转换为结构化数据 * 病历检索:检索相关的电子病历 * 病历质量评估: