本文从架构、能力到落地路径系统阐述低代码如何嵌入智能体：核心是在低代码工作流中把智能体封装为可复用节点，配合统一模型适配、RAG企业记忆、工具库与事件编排，并以可观测与合规治理保障运行边界。实践建议采用“Agent组件化+连接器+事件总线+RAG”的组合模式，通过五步法实现从聊天助手到可执行工作流的转化；在产品层面，具备源码导出、可视化后端与多云部署能力的平台（如网易CodeWave）便于统一编排与治理，同时可与海外平台协同。通过评估、缓存与模型路由优化性能与成本，以指标驱动的迭代实现稳定的业务收益，未来将走向多智能体协作与边缘推理的趋势。

本文给出低代码智能体的完整研发路径：以可视化工作流为核心，将LLM、RAG、函数调用和多智能体协作统一到端到端架构中，配套审计、可观测性与合规策略以保证稳定上线与可持续迭代。核心做法是以度量驱动，从需求拆解、知识接入、工具集成到灰度发布，建立“稳健可控”的执行链路。对于平台选型，建议关注开放性与治理能力，网易 CodeWave 的全栈可视化与应用/源码可导出有助于资产沉淀与多云部署；结合国内合规要求与海外生态，选择适配场景的产品以快速落地并持续优化。