Google Opal 是谷歌最新推出的零代码 AI 应用构建器，旨在让任何人都能通过自然语言而非传统编程方式创建交互式应用程序。它强调简洁、可视化和 AI 原生开发，目标是让应用创建对初学者触手可及，同时为高级用户提供强大的工作流。

在这篇指南里，我将从头开始介绍 Google Opal，并提供一个详细的实操教程，帮助你无需编写一行代码就能开始构建自己的应用程序。

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Google Opal 核心速览

Google Opal 是一个实验性的零代码 AI 应用构建器，它允许任何人通过自然语言和可视化工作流来创建交互式应用程序。这使得它成为初学者、业务用户、教育工作者和创作者的理想选择，他们希望无需编写代码就能快速构建 AI 驱动的工具。

Opal 背后是 Google 的一系列 AI 模型，包括 Gemini、Imagen 和 Veo 3。

它不同于新的 Google Antigravity，后者是一个高级的、以智能体为先的开发环境（ADE），允许开发者使用 AI 智能体来规划和实现功能。

Google Opal 是什么？

Google Opal 的核心理念是让应用开发变得像对话一样，并且在视觉上很直观。这部分内容，我将解释它的核心概念、平台架构以及它在零代码 AI 生态系统中的战略定位。

Google Opal 的主要特性

Google 将 Opal 描述为一个零代码迷你应用构建器。很多开发者觉得它更像一个“氛围编码”（vibe coding）平台，你在其中通过自然语言表达你的意图，然后平台将这个意图转化为一个功能性的工作流来构建应用。

你不需要写代码，而是描述你的应用“应该做什么”的感觉，Opal 会为你组装逻辑、步骤和界面。

它与传统编码的一些主要区别在于其专注于自然语言的开发方式。你可以输入指令，比如“创建一个工具，可以总结 YouTube 视频”，然后 Opal 会生成一个可视化的工作流编辑器。

接着，你就可以用这个编辑器来调整步骤，使其符合你的需求。许多功能都围绕着使用 AI 工具来生成和支持应用架构。

Opal 的核心功能包括：

• 自然语言编辑器
• 可视化工作流编辑器
• 支持文本、文件、图片、视频和绘画板输入
• 自动生成用户界面
• 一键发布、分享和版本控制

Google Opal 工作原理

Opal 将你的书面指令转化为一个由离散步骤组成的工作流图。可视化编辑器会将这些生成的步骤显示为节点和连接器。

其关键的架构组成部分包括：

• 工作流生成：自然语言编辑器会创建一个分步工作流，用户可以进行视觉上的精调。
• 云执行层：AI 调用、输入处理和逻辑执行都在 Google 的云基础设施中进行，保证了可扩展性和一致的性能。
• 即时部署：应用可以通过可分享的 URL 即时发布。
• 协作控制：权限和访问策略允许与团队、学生或客户安全共享。

虽然它还没有达到 智能体 AI 的水平，即程序能够完全替你做决策，但它遵循了一个类似的模式，即在节点中使用 AI 模型来帮助用户创建处理和生成信息的应用。

谁能使用 Google Opal？

Opal 无需编码技能，专为非开发者和跨职能团队打造。它弥合了技术开发者和非技术利益相关者之间的鸿沟，例如：

• 业务用户：构建内部工具、自动化、原型和营销实用工具。
• 教育工作者和学生：创建交互式学习体验。
• 创意人员和创客：设计内容工具、规划应用和自定义工作流。

氛围编码（Vibe Coding）对 Opal 的影响

零代码运动已经从简单的拖放式网站构建器发展到全面的可视化自动化和工作流平台。“氛围编码”代表了下一个演进方向。人们现在可以开始使用对话式语言来生成可执行的应用程序逻辑。

Google Opal 在战略上将自己定位为与以下工具竞争：

• Replit（开发者中心，代码优先）
• Bubble（零代码网络应用，但非 AI 原生）
• n8n/Zapier（工作流自动化，但不是完整的应用程序）
• Lovable（零代码 AI 应用构建器，但更面向开发者）

Opal 的独特之处在于它对 AI 原生工作流、自然语言开发和快速交互式应用生成做出的承诺。

如何开始使用 Google Opal

在这一部分，我将引导你访问 Opal，设置你的账户，并了解主要界面组件。

访问 Opal

目前，Opal 仍处于 Beta/公开预览阶段。可用性可能因地区而异，但它已在 160 个国家推出。目前（截至 2025 年 11 月）它是免费的，新功能会逐步推出。要访问它，你只需要一个 Google 账户和现代浏览器，如 Firefox、Chrome、Edge 或 Safari。

访问 Opal 与其他 Google 产品一样简单：

1. 访问 Google Opal 网站。
2. 使用你的 Google 账户登录。
3. 接受 Beta 访问协议和所需的权限。
4. 这将带你进入 Opal 仪表盘。

导航 Opal 界面

Opal 的界面相当直观。我们来看看仪表盘。你会看到一个名为“你的 Opal 应用”的部分。我们很快就会在这里创建新的应用。还有一个想法库供你参考。

现在，让我们点击“创建新应用”，看看界面是什么样的。你会看到你可以手动点击“用户输入”、“生成”或“输出”等步骤。这些都有不同的功能，我们稍后会讲到。

最后，底部有一个文本框，你可以在其中告诉 Opal 你想构建什么，它就会为你构建。侧边导航栏有一些有用的工具，它们会根据不同的模块改变上下文。

理解可视化工作流编辑器

每个 Opal 工作流都包含：

• 输入节点：文本字段、文件上传、视频输入、绘画板。
• 生成节点：AI 模型调用、转换、嵌入、逻辑。
• 输出节点：文本、媒体、网页、导出。

你会注意到，并没有严格的逻辑或条件构建方式。相反，你将使用其他步骤和输入将信息输入到你的“生成”节点，这些节点将利用这些信息为其他步骤提供上下文。

请确保你的工作流从左到右构建，并为你的步骤命名，以避免在下游引用时出现混淆。此外，避免循环依赖，这会导致你的应用程序陷入无限循环。如果遇到疑问，可以请 Opal 帮助你修复应用程序。

Google Opal 实例：构建你的第一个应用程序

在这一部分，我将引导你使用自然语言和可视化工作流来构建真实的应用。

使用自然语言编辑器创建简单应用

1. 打开 Opal → “创建应用”。
2. 在自然语言编辑器中输入： “创建一个工具，用户可以粘贴 YouTube 链接，然后应用程序会生成一个摘要。”
3. 提交并等待 Opal 生成应用。你将看到：
   • 一个 YouTube URL 输入框
   • 一个 AI 摘要步骤
   • 一个文本输出

你可以通过点击右侧边栏的 Preview 立即预览。

点击“开始”并输入你选择的 YouTube 视频。例如，我提交了一个关于 DFW 机场变化的视频，它为我提供了一个简洁的视频文本摘要。

从应用库混搭（Remix）应用以定制解决方案

除了从头开始，你还可以从应用库中选择一个现有应用，然后根据自己的需求进行混搭。Opal 已经有一个不错的应用库，包括博客文章、图书推荐、YouTube 学习、拼写蜂和产品研究等。

我们来混搭一个简单的，比如一个生成的播放列表。

1. 点击库中的 Generated Playlist 示例。
2. 在右上角，点击 Remix，它会自动创建一个副本。

1. 在底部，输入以下提示：“将 YouTube 链接改为 Spotify 播放列表。”
2. 然后，它会混搭现有工作流，以获取 Spotify 链接而非 YouTube 链接。点击节点，你可以看到它是如何使用 Gemini 2.5 进行代码执行来抓取这些 Spotify 链接的。

1. 通过点击侧边栏的“预览”并点击“开始”来预览这个播放列表。
2. 给它一个提示，例如“我想要一个专注于工作的播放列表，我喜欢嘻哈音乐，但要带点像你在黑胶咖啡馆里能听到的那种轻柔节拍。”

看着 Opal 施展魔力，为你生成一个播放列表。它目前无法直接创建一个 Spotify 播放列表链接，但会为你获取几首歌曲。

如果想要更精细的控制，除了使用提示之外，还可以使用顶部的节点。正如你所见，Opal 能够处理多步骤工作流。也许在显示播放列表的同时，你还想将链接保存到电子表格。点击输出节点并选择“保存到 Google 表格”。

然后，你可以提供一个提示，例如“我希望这个电子表格以歌曲名和艺人标题作为列来保存 Spotify 链接列表”，以帮助描述。

接下来，将 Fetch Spotify Links 节点连接到这个新的输出节点。然后将 Generate 节点连接到“显示播放列表”节点。

进入“显示播放列表”节点，并给它一个提示，要求它“在播放列表末尾显示 Google 表格链接”。最终，你的新工作流应该看起来像这样：

现在，它应该会将数据保存为电子表格，并在应用中显示该电子表格。多尝试几次，直到你能够让应用完全按照你的想法运行！

定制与工作流优化的实用建议

要让 Opal 按照你的想法工作，有几个方法：

• 使用清晰、明确且自洽的提示词。冗长复杂的提示词容易导致错误，因为 AI 很难理解你的真正意图。
• 通过 @stepName.output 引用输出名称。这有助于 Opal 理解你想要使用的具体信息，结合下一节的高级技术，可以帮助你构建更高效的工作流。
• 最重要的是，持续迭代。这个过程的重点是像与一位开发者对话一样，不断提出小改动，测试这些改动，然后持续微调。随着你构建更多这样的应用程序，你会找到自己与 Opal 沟通的方式，从而更高效地达成目标。

Google Opal 高级工作流设计技巧：链式步骤与复杂操作

尽管 Opal 旨在简化操作，但掌握诸如步骤引用、中间处理和工作流优化等概念，能让你构建出更强大的应用程序。

理解步骤连接与数据流

在 Opal 中，每个步骤都可以使用 @ 符号引用前一个步骤的输出。

例如，你可以指示一个步骤“使用来自 @music_preferences 的输入”，这告诉 Opal 将 music_preferences 步骤的输出作为本步骤的输入。具体操作是，你输入“@”，它会弹出一个上下文菜单供你选择。

这种机制被称为动态链式，每个步骤会自动拉取早期结果并在此基础上进行构建。动态链式允许 Opal 创建随着数据从一个操作流向下一个操作而不断演进的工作流。

多阶段处理与中间输出

多阶段工作流非常依赖中间步骤，它将复杂的任务分解为更易于管理的小块。你可能不会将一大块数据直接发送到一个步骤，而是首先提取文本，然后清理它，接着分析它，最后生成一个精炼的输出。

这种方法可以提高准确性，简化调试，并使工作流更易于理解。这些分阶段的工作流更容易被 Opal 解释，并且通常会产生更一致的结果。

工作流优化与性能提升

随着工作流的增长，一些最佳实践可以显著提高性能。合并较小的步骤可以减少系统在操作之间切换上下文的频率，从而降低整体延迟。

同样，精心设计的提示通常比非常小、零碎的指令或过于复杂、冗长的指令表现更好。

清晰地命名步骤也有助于保持工作流的可维护性，尤其是在多个阶段引用输出时。最后，Opal 的调试面板提供了有用的警告和步骤行为的洞察，使得在发布应用程序之前更容易排除性能瓶颈。

Google Opal 输入类型

这部分将解释 Opal 支持的输入类型以及何时使用每种类型。无论是收集文本、处理文件还是处理视频，每个输入选项都为更具交互性或数据丰富的工作流开启了新的可能性。

收集用户数据：文本输入与媒体

文本输入是 Opal 中收集用户数据最常见的方式，通常作为应用程序的入口。你可以使用开放式问题作为输入，由 LLM 进行解析。

或者，可以使用多个特定输入来为 LLM 提供上下文，并通过链式调用来改善输出。

文件上传与富媒体输入

对于基于文件的应用程序，Opal 支持上传 PDF、文档、图像、音频文件和其他富媒体。文件可以直接在工作流中处理，也可以存储在 Google 云端硬盘中，以实现更大的管理灵活性。

这允许创建者构建文档分析器、表单提取器或音频转录应用程序等工具。

视频与 YouTube 集成

Opal 的视频功能包括支持 YouTube URL、网络摄像头录制和视频文件上传。这些输入可以实现视频分析工具或教育注释平台等应用程序。

由于视频数据通常庞大而复杂，涉及视频的工作流通常依赖于多个中间步骤，例如文本提取、帧分析或摘要。

绘画板与 Google 云端硬盘文档集成

绘画板输入允许用户直接在应用程序中绘制图表、标记图像或创建快速注释。这对于头脑风暴工具、视觉反馈系统或教育活动非常有用。与 Google 云端硬盘的集成实现了文档的无缝上传，并支持团队需要审查、注释或处理共享材料的协作工作流。

Google Opal 输出

Opal 的输出系统决定了信息如何向用户显示，以及结果如何导出到外部工具。你可以通过编码提示手动创建布局，也可以让 Gemini 自动设计布局。你还可以将内容保存到你的 Google 云端硬盘，例如 Docs、Sheets 和 Slides。

显示选项

Opal 支持广泛的输出格式，包括纯文本、富文本、嵌入式媒体和完整的交互式网页。开发者可以依赖自动布局来自动组织输出，也可以切换到手动布局以进行更精细的控制。这种灵活性允许创作者构建从简单的基于文本的工具到功能齐全的交互式迷你应用。

与 Google Workspace 集成：文档、表格和幻灯片

Opal 应用程序可以将结果直接导出到 Google Docs、Sheets 或 Slides。这使得工作流能够生成结构化报告、将提取的数据转换为电子表格，或从摘要内容自动构建幻灯片演示文稿。与 Workspace 的集成使 Opal 对于已大量使用 Google 生产力生态系统的团队特别有价值。

自定义样式、主题管理和品牌化

Opal 提供了通过自然语言描述来定制颜色、字体和布局指令的选项。你可以描述预期的视觉美学，Opal 将应用这些样式偏好。你不需要了解平面设计或 CSS 就可以获得漂亮的样式表，做出精美的应用程序！

共享、发布与即时部署

一旦应用程序准备就绪，Opal 就能像生成可共享的 URL 一样简单地发布。访问控制允许你将应用程序设置为公开、私有或仅限于你的域。应用程序会自动针对移动设备进行优化，并且 Opal 维护版本历史记录，以便你在需要时跟踪更新或回滚更改。你只需点击“共享”按钮即可让其他人使用你的应用程序。

Google Opal 的最佳应用场景

Opal 适用于各种行业和用例，对创作者、业务团队、教育工作者和分析师都很有用。该平台在文本、文档或结构化工作流扮演核心角色的场景中尤其强大。

内容生成与营销自动化

营销团队可以使用 Opal 构建以下工具：

• 内容生成器
• 搜索引擎优化（SEO）工具
• 营销活动规划器
• 电子邮件撰写助手

这些工具在你提供提示、素材和上下文时效果最佳。

快速原型设计和部署 AI 驱动的内容工作流的能力，使得 Opal 非常适合快节奏的营销环境。

研究、数据分析与教育应用

研究人员和教育工作者受益于以下工具：

• 文档分析器
• 研究摘要器
• 测验生成器
• 交互式学习模块

Opal 处理 PDF、视频和用户生成文本的能力，支持了丰富的学术和培训应用。

专业业务与创意应用

Opal 的灵活性支持广泛的专业工作流，从法律文档处理器到创意规划工具。用户还构建了食谱生成器、健身追踪器和合规检查表等小众应用程序。限制真的在于你构思创意并将其纳入组织范围的能力。

想了解更多想法，可以看看这篇 十大 AI 智能体项目 的文章。

Google Opal 与其他竞品平台的对比

了解 Opal 与其他平台的对比，有助于弄清它在更广泛的 AI 和零代码工具生态系统中的定位。

Opal 与 Lovable、Bubble 及其他零代码 AI 平台对比

Lovable 更侧重于以开发者为中心的工作流和代码生成，而 Bubble 提供强大的可视化编辑器，但缺乏 AI 原生能力。Opal 将自己定位为 AI 优先的工作流构建器，具有自然语言和可视化工作流界面，降低了初学者的门槛。其他零代码 AI 平台则专注于特定的智能体并连接到特定的 AI 工具。Opal 允许你在 Google 生态系统内工作，并处理许多连接开销。

Opal 与 n8n 及工作流自动化工具对比

n8n 擅长复杂的系统自动化、大规模集成和精密的數據編排。类似地，Zapier 专注于通过与其他 AI 工具和数据库的集成来实现简单的事件驱动工作流。

另一方面，Opal 专注于应用程序创建、界面生成和 AI 驱动的逻辑。N8n 是自动化密集型用例的理想选择，而 Opal 更适合构建交互式 AI 应用程序。

Opal 与 Replit 及全栈开发平台对比

Replit 专为希望编写代码并部署全栈项目、并打算与其他开发者共享代码库的程序员而设计。Opal 旨在帮助那些无法编码的团队，通过自然语言提示来开发工具。

如果你需要快速原型开发或 AI 密集型应用程序，选择 Opal。如果你需要自定义逻辑、高级 API 或与其他编程语言一起工作的灵活性，则选择 Replit。我推荐阅读 使用 Replit 进行氛围编码 课程以获取更多信息。

对比表格

在下表中，你可以看到 Google Opal 与市场上其他一些工具的比较：

定价对比

Opal 在 Beta 期间目前是免费的。最终会有一个相关的成本和定价。由于它是免费的，对于快速原型开发来说非常有价值。这确实会带来一些复杂性方面的限制，但尽早了解这个平台是值得付出额外努力的。

Google Opal 的局限性、注意事项与最佳实践

尽管 Opal 功能强大且易于使用，但我们仍需认识到它的局限性，特别是考虑到其 Beta 状态和简化的设计理念。

技术局限性与有意为之的限制

在 Beta 期间，Opal 提供了一组有限的集成，主要集中在 Google 的 Gemini 和 Imagen 模型上。目前，Opal 只提供具有简单分支的直接工作流，并且缺乏条件逻辑。

这是有意为之的，随着程序的开发，预计会有更多的模型控制和更多的自动化连接器。N8n 和 Zapier 等工具目前提供了更复杂和精密的控制，以提供更小众和特定的控制。

企业、治理与合规性考量

采用 Opal 的组织应考虑围绕数据隐私、用户权限和访问控制的治理实践。与任何零代码工具一样，存在“影子 IT”的风险，即员工在没有正式监督的情况下构建工具。这可能会使敏感信息面临风险。严格的指导方针和限制访问是很有必要的。

Beta 状态、稳定性与发布路线图

作为一个实验性平台，Opal 可能会偶尔出现 bug 或功能快速变化。然而，更新的速度表明其路线图正在不断扩展，包括新的输入类型、更多的模型选项、工作流改进和更深度的集成。

请密切关注 Google 的开发者博客和 Opal 概述 以获取任何变更。

构建高效 Opal 应用程序的最佳实践

高效的 Opal 工作流通常始于自然语言原型，然后使用可视化编辑器进行细化。模块化的工作流有助于确保清晰度，而清晰的步骤名称则使引用变得更容易。频繁测试并避免过长的提示可以提高稳定性。最后，Opal 库中的模板为新项目提供了绝佳的起点。

结语

Google Opal 代表着 AI 应用开发民主化迈出的重要一步。通过结合自然语言界面、可视化工作流和云原生执行，Opal 赋能整个组织，无需编写代码即可构建强大的交互式应用程序。

无论你是原型开发、自动化任务，还是教授 AI 概念，Opal 都提供了一个快速、直观的环境，将想法转化为可运行的软件。

有关氛围编码和基于 AI 开发的更多信息，我建议查阅这些资源：

• 使用模型上下文协议和 Qdrant 进行接地式氛围编码
• AI 智能体基础
• OpenAI 基础
• 使用 OpenAI API
• LLMOps 概念

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