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Excalidraw AI版：如何让企业协作白板“听懂人话”并融入钉钉与企微

在一次远程产品评审会上，产品经理刚贴出一张手绘风格的系统架构图，技术负责人便脱口而出：“这图要是能自动生成就好了。”——这样的场景，在今天的敏捷团队中并不罕见。随着分布式办公成为常态，传统的静态图表早已无法满足快速迭代的认知对齐需求。而与此同时，AI正以前所未有的速度重塑创作工具的边界。

正是在这一背景下，一个融合了开源白板、自然语言理解与企业级集成能力的技术方案悄然兴起：基于 Excalidraw 打造的 AI 增强型虚拟白板，不仅支持“一句话生成流程图”，还能无缝嵌入企业微信和钉钉的工作流中。它不再只是一个画图工具，而是演变为团队共享思维的空间载体。

Excalidraw 本身并不是什么新面孔。这款由开发者社区广泛采用的开源项目，以其极简界面和极具亲和力的手绘风格赢得了大量技术团队的青睐。它的核心优势在于“像纸一样自由，又比纸更强大”：所有图形元素以 JSON 结构存储，通过 Canvas 渲染，并借助 rough.js 实现轻微抖动的线条效果，模拟真实笔迹，降低视觉压迫感。

更重要的是，它的架构设计天然适合扩展。整个系统基于 React + TypeScript 构建，前端组件化程度高，后端可独立部署。例如，只需几行代码就能将白板嵌入现有应用：

import React from 'react'; import Excalidraw from '@excalidraw/excalidraw'; const Whiteboard = () => { return ( <div style={{ height: '100vh' }}> <Excalidraw /> </div> ); }; export default Whiteboard;

这个看似简单的组件背后，隐藏着一套完整的本地优先（local-first）协作体系：用户的每一次拖拽、书写都会被序列化为增量更新，通过 WebSocket 或 Firebase 同步给其他参与者；即便网络中断，操作记录也会暂存于浏览器的 IndexedDB 中，待恢复连接后自动合并。这种机制保证了跨地域协作时的流畅体验。

但真正让它从“好用”走向“智能”的，是 AI 绘图引擎的引入。

设想这样一个场景：你输入“画一个包含用户登录、订单创建和支付回调的微服务架构图”，系统便能在两秒内输出一个布局合理、节点清晰的草图。这不是魔法，而是大语言模型（LLM）+ 提示工程 + 图形布局算法共同作用的结果。

其工作流程其实相当清晰：

1. 用户在 UI 上唤起 AI 面板，输入自然语言描述；
2. 请求发送至后端服务，由 LangChain 等框架构造结构化提示词；
3. 调用通义千问、ChatGLM 等大模型进行语义解析；
4. 模型返回符合预定义 Schema 的 JSON 元素列表；
5. 前端使用 dagre 等布局库计算坐标位置，注入画布状态并渲染。

关键挑战不在于“能不能生成”，而在于“能否稳定输出可用结果”。毕竟，LLM 天生喜欢“自由发挥”，而我们需要的是精确的x,y,width,height,type字段。为此，提示词的设计必须足够严格：

“你是一个图形生成助手，请根据以下描述生成 Excalidraw 兼容的 JSON 元素数组。每个元素必须包含 type, x, y, width, height, strokeColor 字段。使用手绘风格颜色（如 #cd4bbf）。输出纯 JSON 数组，不要附加解释。”

同时，服务端还需加入 Pydantic 或 JSON Schema 校验层，确保即使模型偶尔“失手”，也能触发重试或降级到模板匹配策略。实际测试表明，当使用上下文长度 ≥8192 tokens 的模型（如 Qwen-Max），配合 constrained prompting 技术，端到端响应延迟可控制在 1.5 秒以内，用户几乎感知不到卡顿。

下面是该服务的一个典型实现片段：

from fastapi import FastAPI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI import json app = FastAPI() PROMPT = ChatPromptTemplate.from_template(""" 你是一个图形生成助手，请根据以下描述生成Excalidraw兼容的JSON元素列表。 要求： - 每个元素必须包含type, x, y, width, height, strokeColor等字段 - 使用手绘风格颜色（如#cd4bbf） - 输出纯JSON数组，不要附加解释 用户描述：{description} """) llm = ChatOpenAI(model="qwen-max", api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") @app.post("/generate") async def generate_diagram(description: str): chain = PROMPT | llm response = chain.invoke({"description": description}) try: elements = json.loads(response.content) return {"elements": elements} except json.JSONDecodeError: return {"error": "Failed to parse LLM output"}

这套 AI 模块可以作为独立微服务运行，完全解耦于 Excalidraw 核心逻辑。这意味着原有功能不受影响，同时也便于灰度发布和性能监控。

然而，真正的落地难点往往不在技术本身，而在如何让工具融入组织已有的协作习惯。很多优秀的内部工具最终失败，是因为它们成了“孤岛”——用户需要跳出钉钉或企业微信去打开另一个网页，还要重新登录、手动分享链接……这些摩擦足以杀死任何效率提升。

因此，与企业级 IM 平台的深度集成至关重要。

目前主流平台如钉钉和企业微信均已开放成熟的 OAuth 2.0 授权体系和 OpenAPI 接口。我们可以通过注册第三方应用，实现单点登录（SSO）、组织架构同步、机器人通知推送等功能。

以钉钉为例，扫码登录的完整链路如下：

1. 前端跳转至钉钉认证 URL，携带 AppID 和回调地址；
2. 用户扫码授权后，平台返回临时 code；
3. 后端用 code 换取 access_token，再获取用户身份信息；
4. 将外部 userId 映射到内部账户体系，完成登录。

前端实现非常简洁：

function redirectToDingTalkAuth() { const appId = 'dingxxxxxxxxxxxx'; const redirectUri = encodeURIComponent('https://your-excalidraw-domain.com/auth/callback'); const url = `https://oapi.dingtalk.com/connect/qrconnect?appid=${appId}&redirect_uri=${redirectUri}&response_type=code&scope=snsapi_login`; window.location.href = url; }

后端则负责安全地完成令牌交换：

import requests def get_dingtalk_user_info(code): token_url = "https://oapi.dingtalk.com/sns/gettoken" params = { "appid": "your_app_id", "appsecret": "your_app_secret" } token_resp = requests.get(token_url, params=params).json() access_token = token_resp["access_token"] user_url = f"https://oapi.dingtalk.com/sns/getuserinfo_bycode?access_token={access_token}" user_resp = requests.post(user_url, json={"tmp_auth_code": code}) return user_resp.json()

一旦身份打通，更多高级功能便可展开：

• 权限控制：结合企业部门结构，设置画布的编辑/只读权限；
• 消息联动：每当有人修改画布或添加评论，机器人自动向相关群组推送提醒；
• 审计合规：操作日志回传至企业安全系统，满足数据治理要求。

整个系统的架构也因此变得更加立体：

+------------------+ +--------------------+ | 企业微信/钉钉 |<----->| OAuth2 / OpenAPI | +------------------+ +----------+---------+ | +------------------v-------------------+ | Excalidraw AI Server | | +----------------------------+ | | | Web UI (React) | | | +-------------+----------------+ | | | | | +-------------v----------------+ | | | Real-time Collaboration | | | | (WebSocket/Firebase) | | | +-------------+----------------+ | | | | | +-------------v----------------+ | | | AI Diagram Generator |<---->+---------> [LLM API] | | (LangChain + Prompt Engine) | | | +------------------------------+ | +----------------------------------------+ | +----------v-----------+ | Private Deployment | | (Docker/K8s) | +------------------------+

各模块职责分明，支持水平扩展。尤其是 AI 生成服务，可根据负载动态伸缩实例数量，避免因复杂请求阻塞主流程。

在一个典型的应用场景中，这种整合的价值尤为明显：

某产品经理在钉钉群中发起讨论，附上一个 Excalidraw 链接。团队成员点击即入，无需注册登录——因为他们已通过 SSO 自动认证。有人提议：“先画个订单支付流程看看？” 另一人随即在画布底部输入/ai 订单支付流程，涉及用户、商户、支付网关和银行。几秒钟后，一幅初步架构图浮现出来。大家开始实时标注、调整样式、补充异常分支。每次变更都触发机器人播报：“@张三 更新了‘支付超时处理’节点”。会议结束前，最终版本被导出为 PDF，直接插入纪要文档。

整个过程没有切换窗口，没有邮件往来，也没有“谁改了哪里”的争议。所有的认知演进都被保留在同一个时空里。

当然，这样的系统在落地时仍需注意一些工程细节：

• AI 输出稳定性：除了 Schema 校验，建议建立 fallback 机制。例如当解析失败时，尝试匹配预设模板或返回空白画布供手动补全；
• 大型画布性能优化：对于超过千个元素的复杂图表，启用懒加载和分块同步策略，避免前端卡死；
• 安全性加固：所有 API 接口启用 HTTPS + JWT 鉴权，敏感操作（如删除、转让所有权）需二次确认；
• 用户体验平衡：AI 生成结果应提供“接受/拒绝/编辑”选项，避免让用户感觉“被替代”。

最理想的状态是，AI 不是取代人的创造力，而是把人们从重复劳动中解放出来，专注于更高层次的思考。就像一位工程师所说：“我不再花半小时排版 UML 图，而是能把时间用来讨论接口设计是否合理。”

这也正是这类工具的核心价值所在：它不只是提升了绘图效率，更是改变了团队构建共识的方式。非技术人员可以轻松表达想法，设计师能快速验证原型，架构师得以即时呈现系统全貌。知识传递的成本被显著降低。

展望未来，随着多模态模型的发展，这类白板甚至可能支持语音输入、“截图反推结构图”或手势识别。也许有一天，我们只需指着空气说“这里加个缓存层”，系统就会自动完成绘制。

而现在，这条路已经开启。一个能“听懂人话”的白板，正逐步成为现代数字办公的标配基础设施。