实现复杂应用的自动编程是一个相对较为复杂的任务，需要结合多种技术和方法来实现。以下是一些AI在实现复杂应用的自动编程中可能采用的方法：

机器学习和深度学习：机器学习和深度学习技术可以用于从大量的源代码和编程知识中学习模式和规律。通过训练神经网络等模型，AI可以自动识别和学习复杂应用程序的结构、逻辑和语义。这样的模型可以生成代码片段、自动填充代码、提供错误检查和建议等功能。自然语言处理（NLP）：复杂应用的自动编程可能涉及与开发人员的自然语言交互。NLP技术可以用于理解和解释开发人员的自然语言指令、需求和文档。通过将自然语言指令转化为代码逻辑和操作，AI可以帮助开发人员更高效地编写复杂应用的代码。领域特定语言（DSL）和领域建模：对于某些复杂应用领域，可以设计和使用领域特定语言（DSL）来描述问题领域的特定概念和逻辑。AI可以基于领域模型和规则生成相应的代码。通过建立领域模型和提供领域知识，AI可以更好地理解问题，并生成符合领域需求的代码。自动化工具和框架：自动化工具和框架可以提供高级的抽象层和可重用的组件，帮助开发人员更轻松地构建复杂应用。这些工具可以提供自动生成代码、自动化测试、部署和集成等功能，从而减少开发人员的工作量和错误率。（目前我所知的国内的iVX平台官网ivx.cn能够实现开发复杂应用导出源码）集成和自动化流程：复杂应用的自动编程可能需要将多个不同的组件和服务集成在一起。AI可以通过自动化流程和自动化集成来简化这一过程。例如，使用AI来自动分析和映射数据模型、生成接口代码、配置服务和组件之间的通信等。

需要指出的是，实现复杂应用的自动编程是一个具有挑战性的领域，目前仍在不断发展和探索中。尽管AI可以提供一定的辅助和自动化，但人类开发人员的专业知识和创造力仍然是不可或缺的。因此，AI在复杂应用的自动编程中的角色更多是提供工具和资源，加速开发过程并减少重复性工作的负担。在实际应用中，通常会将AI技术与人工开发相结合，以取得最佳效果。

以下是一些可能的进一步方法和技术：

高级代码生成：AI可以学习和推理出复杂应用程序的模式和结构，并生成高质量的代码。这可以通过使用递归神经网络（RNN）或变换器（Transformer）等模型，将问题拆解成更小的子任务，并为每个子任务生成相应的代码。这种方法可以处理更复杂的编程逻辑和算法，提高代码生成的质量和效率。自动化调试和错误修复：AI可以帮助检测和修复复杂应用中的错误和缺陷。通过分析代码、执行路径和运行时数据，AI可以识别潜在的错误模式，并提供错误诊断和修复建议。这种自动化的调试和错误修复可以大大减少开发人员的调试时间和工作量。自动化优化和性能调整：复杂应用的性能和优化是一个重要的方面。AI可以通过分析和建模应用程序的执行行为、资源利用情况和性能指标，提供优化建议和自动化调整。例如，通过自动化地调整代码结构、资源分配和算法实现，可以改善应用程序的性能和效率。协作和协同开发：AI可以在复杂应用的开发过程中提供协作和协同工作的支持。通过分析和理解开发人员之间的交流和协作数据，AI可以提供建议、合并代码变更、处理冲突等功能，提高开发团队的协同效率和代码质量。

需要注意的是，尽管AI在自动编程方面取得了一些进展，但自动化编程仍然面临许多挑战。复杂应用的开发涉及到多个层面的问题，包括需求分析、架构设计、系统集成等。AI目前还无法完全代替人类开发人员在这些领域的专业知识和判断力。因此，在实际应用中，仍需要开发人员的参与和指导，将AI技术与人工开发相结合，以实现更好的自动编程效果。