2022年7月6日,巴西。在这张图片中,一名女性手持智能手机,屏幕上显示着微软Power automation的标志。
图片来源:Rafael Henrique/Adobe Stock

低代码和无代码开发是现代IT领域的重要组成部分,它为用户提供了一种方法,通过使用工作流自动化和简单的UI工具构建他们所需的工具来填补应用程序的空白。你不需要学习复杂的编程语言:你所需要做的就是为应用程序、数据和用户之间的连接添加规则。

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通过将应用程序视为一组可定制的构建块,您可以使用简单的解决方案来解决复杂的问题。但是,如果事情变得更简单——如果我们所需要做的只是说出我们想要应用程序做什么,它就会自行构建呢?与其从可用的组件构建我们的软件,我们可以简单地告诉我们的开发工具:“获取最新的销售数据,并将其与当前的销售管道进行比较,以显示我需要集中精力的前景。”这是一个宏伟的愿景,而且令人惊讶地近在咫尺。

将AI添加到微软的Power平台

微软已经开始将其中一些想法引入其Power平台,混合使用自己的技术和OpenAI的Codex机器学习。它已经在Power Apps中使用Codex有一段时间了,现在将其引入Power automation,在流程设计中提供人工智能辅助。

Codex是一个有趣的工具,它是OpenAI大型语言模型的一个版本,是基于代码而不是散文进行训练的。其中一个版本使用了从GitHub的公共存储库构建的模型,为其Copilot服务提供动力。其结果是一种帮助您构建代码和测试的强大方式,使用它作为一种使用公共库和设计模式的聪明提示的方式。这种方法在Power平台上应该能很好地工作,因为Power平台的底层问题空间比Copilot的开放编程模型受到更严格的限制。

Power automation中的Codex的目的是使用自然语言作为应用程序开发的种子。您不需要直接从头开始构建Power automation流程,而是可以编写一个简短的描述,说明您希望它做什么。Codex将生成一组可能的流程,在编辑或直接投入生产之前可以对其进行测试。

在微软的Power automation中使用Codex

使用工具非常简单。如果你选择了预览,点击“Power automation”侧栏中的“Create”,然后选择“you Describe It, AI Builds It”选项。您将看到一个文本框,您可以在其中编写流的描述。例如,建议——“当我从我的主管那里收到一封新电子邮件时,在团队中给我发送一条消息”——将生成几个可能的流,然后可以根据需要进行定制。

正如微软所指出的,目前该工具的工作效果最好微软365应用程序和服务;即便如此,我还是可以将它与Power automation常用的连接器一起使用,比如Twitter或其他社交媒体。Codex实例已经使用公共模板和流进行了训练,因此期望它能更好地与更常见的连接器一起工作。微软表示,随着预览版的扩展和全面可用,它将增加对更广泛范围的支持。

一旦你有了一个可能的流程,点击屏幕底部的Next。下一步要求您检查流将使用的连接器是否连接到您的帐户。如果他们没有连接,或者你想使用不同的帐户,点击“…”添加一个新的连接。下一步是为流将使用的连接器、触发器和操作添加任何设置。这些都放在一个屏幕上,所以你不需要单独定制它们。

其结果是一个不同于其他任何工作流程的开发工作流。它更像是在Office应用程序中工作,而不是在编码工具中工作,甚至是在Power automation这样的低代码环境中。如果它不是作为一组web页面在Power Platform门户中交付的,那么您会期望它是一个老式的向导,隐藏了一些明显的新技术。

这种与Power automation合作的方式的好处在于,它扩展了融合团队的概念,这是微软在低代码开发的跨学科方法方面的先驱。如果你能在一句话中说出你想要的东西,那么该服务很有可能至少会为你想要的应用创建一个框架。然后,您可以将其交给更有经验的开发人员来优化流程,或者使用新的基于ai的基于草图的UI设计器来添加Power Apps前端。

实例编程

虽然从几个英语单词构建应用程序是启动应用程序的一种有用方式,但自动化正在帮助解决另一个问题。构建将数据从一种格式转换为另一种格式所需的表达式可能很复杂,通常需要几个函数,并理解转换两端所需的语法。

Power automation现在提供了一种简单地显示输出应该是什么样子的方法,自动构建必要的表达式。您所需要做的就是编辑要使用转换后的数据的操作,选择目标文本字段并选择按示例格式化数据。您将看到流中的数据列表—只需选择您想要使用的数据,提供来自源的数据示例,然后提供您想要的输出格式示例。

该服务将提供一个表达式,您可以使用各种输入对其进行测试。如果结果不正确,您所需要做的就是添加更多的输入和输出示例。当您所需要的只是更多的示例时,没有必要对服务生成的第一个表达式进行编辑。

这里的底层技术是微软研究院开发的名为PROSE的技术,使用示例进行程序合成。它是一个重要的工具,您可以在自己的应用程序中使用非商业的.NET SDK或Excel实现。PROSE非常适合Power automation这样的低代码环境,因为它被设计用于特定于领域的语言。在Power automation中,它被用于支持环境的特定子集:用于格式化输出的工具。这使得它可以在一个适当受限的环境中工作,其中输入和输出都受到严格控制。

这与用于创建流的更通用的OpenAI Codex模型所使用的方法非常不同。这实际上是一件好事,因为我们并没有试图构建工作流;相反,我们在这里所做的与Excel非常相似,例如,使用PROSE来获取一组机器可读的内容,并将其转换为适合人类的内容。我们可以从iso格式的日期开始,并将其转换为较长的日期,或者采用地址并将美国州转换为标准USPS缩写,以确保输出的一致性和可用性。

微软在Power Platform、GitHub和Microsoft 365上与人工智能的合作表明,人工智能不必成为取代人类的工具。相反,它提供了一组功能,可以帮助我们提高工作效率,就像一个助手一样与我们一起工作。其结果是可以加快应用程序开发,更快地填补我们需要的代码和我们拥有的代码之间的差距。

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