Google 扩展 Opal：零代码构建 AI 小应用，现已开放 160 多个国家

想做一个能自动抓网页数据、整理进表格的小工具，以前要么得自己写点代码，要么得在好几个网页之间反复复制粘贴。

现在 Google 想把搭应用的门槛彻底推平。今年早些时候，Google Labs 试水推出了无代码 AI 迷你应用构建工具 Opal，最初只在 15 个国家开放测试。今天 Google 宣布，Opal 正式拓展到全球 160 多个国家和地区，所有人都能在上面不用写一行代码，手搓属于自己的 AI 小程序。

用户可以直接访问 opal.google 开始搭建。

从单次聊天转向多步骤工作流

很多人刚接触 AI 时，往往把它当成单次问答的聊天框。但 Google 发现，大家在 Opal 上的用法正在迅速演进，从做个简单小玩意，变成了搭建复杂的多步骤自动化工作流。

比如有用户搭出了自动调研工具，它可以自动从网页上提取信息，分析提炼结论，然后把结果整整齐齐存进 Google Sheets 表格里。

还有人拿它来搞定琐碎的日常事务，像是每周新闻简报的自动更新、合同修改标注，甚至是帮自己做一周的饮食计划。

在内容创作和营销领域，这种工具的普及速度同样很快。有人用它搭出营销物料生成器，只要扔进去一个产品概念，就能一键吐出针对不同平台的博客文章、社交平台文案以及视频广告脚本。

还有些应用整合了多模态能力，既能生成图片，又能自动给图片打上定制文案，甚至能帮写作者构思故事大纲、生成剧本并配上语音旁白。

几分钟把脑洞搓成原型

除了给日常工作省时间，Opal 的另一个典型场景是快速验证商业想法。

对于创业者和独立开发者来说，以前做一个 MVP 原型验证市场需求，少说也要折腾几天。而在 Opal 上，很多人几分钟就能把一个简单的迷你应用拉起来并分享给别人。

官方列举了一些常见的轻量应用，比如个性化语言学习工具、定制旅游行程规划助手，以及各类互动测验生成器。

这些应用不需要复杂的后台架构，核心就是通过自然语言把输入、处理和输出串成一条逻辑清晰的管道。

为什么重要

我们认为，Opal 这一步走得相当务实。

对普通人和非技术人员来说，它的价值在于把原本割裂的 AI 提示词变成了可复用、可分享的现成小工具。如果你平时总有大量重复性的文本整理、跨工具搬运工作，现在确实值得去试一试，门槛非常低，也不需要任何编程基础。

对行业来说，Google 将 Opal 大规模铺开，意味着科技大厂正在把竞争重心从模型本身的参数，转向轻量级 AI Agent 的搭建入口。当大模型能力逐渐同质化，谁能让普通用户最顺手地把模型组合进日常工作流，谁就能占据更高的黏性。

但这里也有潜在的隐患。目前展示的应用形态依然偏向轻量和简单流程，一旦面对容错率极低的企业级业务或极其复杂的条件分支，这种无代码小应用很容易遇到天花板。它究竟是一个人人离不开的生产力平台，还是一个新鲜一阵子就会被闲置的玩具箱，还要看后续能不能支撑更深度、更稳定的逻辑连接。