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手把手教你用 Excalidraw + AI 快速绘制技术架构图

在一次深夜的系统重构讨论中，团队成员对着屏幕里密密麻麻的文字需求文档皱眉：“这逻辑关系能不能画出来？”——这个再普通不过的瞬间，正是无数工程师遭遇沟通瓶颈的真实写照。我们习惯了用代码表达逻辑，却常常在“说清楚”这件事上栽跟头。

而今天，有一种方式正在悄然改变这一现状：你只需要说出“我想画一个用户通过前端调用后端服务，数据存到数据库的架构”，下一秒，一张结构清晰的手绘风架构图就出现在白板上。

这不是未来，而是现在就能实现的工作流——借助Excalidraw与AI 图形生成技术的结合，技术表达正变得前所未有的直观和高效。

Excalidraw 最初吸引我的，并不是它有多强大，而是它“像人画的”。那些微微抖动的线条、不完全对齐的矩形框、略带倾斜的箭头，反而让图表显得更真实、更易亲近。比起 Visio 那种冷冰冰的规整感，它更像是你在白板前随手勾勒出的设计草图，但又具备数字化协作的一切优势。

更重要的是，它是开源的，部署在 GitHub 上（https://github.com/excalidraw/excalidraw），你可以把它嵌入 Notion、Obsidian，甚至自己搭建一个私有化实例，完全掌控数据安全。

但真正让它从“好用”跃升为“惊艳”的，是 AI 的加入。

想象一下这样的场景：你在主持一场 sprint 规划会，产品经理刚讲完需求，你说：“来，我来快速还原一下这个流程。” 然后你在 Excalidraw 里输入：

“用户登录后进入首页，点击下单跳转至订单页面，提交后触发支付网关，成功后更新库存并发送通知。”

回车之后，几个方框自动排布在画布上，箭头连接清晰，标签准确标注。整个过程不到 20 秒。会议室里的沉默变成了惊叹：“你是怎么做到的？”

答案就是：自然语言驱动的图形生成。

这套系统的背后其实并不复杂，核心是一个轻量级的前后端协作架构。前端是 React + Canvas 实现的手绘渲染引擎，所有图形都经过算法扰动生成“手写感”；后端则通过 WebSocket 支持多人实时协作，光标位置、编辑动作即时同步。

当启用 AI 功能时，关键环节来了——你的那句描述会被封装成请求，发往一个由 FastAPI 搭建的微服务。这个服务不直接绘图，而是充当“翻译官”：把人类语言变成机器能理解的图形指令。

# 示例：后端 AI 图形生成服务（FastAPI） from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel import openai import json app = FastAPI() class DiagramRequest(BaseModel): prompt: str class DiagramElement(BaseModel): type: str x: int y: int width: int height: int label: str @app.post("/api/generate-diagram", response_model=list[DiagramElement]) async def generate_diagram(request: DiagramRequest): prompt_template = f""" 你是一个技术架构图生成器。请根据以下描述生成 Excalidraw 兼容的图形元素列表。 每个元素应包含类型、坐标、尺寸和标签。尽量合理分布位置。 示例输入： “前端React应用通过API调用后端Node.js服务，后者访问MySQL数据库” 示例输出（JSON）： [ {{ "type": "rectangle", "x": 100, "y": 100, "width": 120, "height": 60, "label": "React Frontend" }}, {{ "type": "rectangle", "x": 300, "y": 100, "width": 120, "height": 60, "label": "Node.js Backend" }}, {{ "type": "ellipse", "x": 500, "y": 100, "width": 100, "height": 60, "label": "MySQL DB" }}, {{ "type": "arrow", "x": 220, "y": 130, "width": 80, "height": 0, "label": "HTTP" }}, {{ "type": "arrow", "x": 420, "y": 130, "width": 80, "height": 0, "label": "SQL" }} ] 现在请处理以下描述： "{request.prompt}" """

这段代码看似简单，实则暗藏玄机。它的精髓在于Few-shot Prompt 设计——给模型看一个例子，让它“照着写”。这种方式比单纯告诉模型“解析语义”要稳定得多。再加上设置temperature=0.3控制随机性，基本可以保证每次输出都是合法 JSON。

当然，模型也可能翻车：比如把“Redis”识别成“Red is”，或者坐标重叠导致图形挤成一团。所以我在实际项目中加了两道保险：

1. 正则提取：如果首尾不是有效 JSON，尝试从json ...代码块中抓取；
2. 前端校验：接收数据前先做 schema 校验，非法字段直接丢弃或默认处理。

// 前端集成 AI 插件示例 import React from 'react'; import { Excalidraw } from '@excalidraw/excalidraw'; import { createAIAssistantTool } from './ai-plugin'; const App = () => { const excalidrawRef = React.useRef(null); const customTools = [ createAIAssistantTool({ onSubmit: async (prompt: string) => { const response = await fetch('/api/generate-diagram', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ prompt }), }); return await response.json(); } }) ]; return ( <div style={{ height: '100vh' }}> <Excalidraw ref={excalidrawRef} tools={customTools} onChange={(elements) => { console.log('当前画布元素:', elements); }} /> </div> ); };

这里的关键是createAIAssistantTool—— 它本质上是一个自定义工具按钮，点击后弹出输入框。用户输入文字 → 发送请求 → 接收元素数组 → 注入画布。整个流程无缝衔接，就像原生功能一样。

但别忘了，AI 只负责“初稿”。

真正让这张图有价值的是后续的人工调整：移动节点位置、修改颜色风格、添加注释说明。Excalidraw 的优势就在于，它不追求全自动完美布局，而是提供一个足够灵活的起点，让你能在几秒钟内完成 80% 的工作量，剩下的 20% 交给直觉和审美。

我们曾在内部做过对比测试：两名资深工程师分别用手动绘图和 AI 辅助方式绘制同一套微服务架构。结果如下：

虽然准确率略低，但后者在会议中的响应速度赢得了压倒性好评。毕竟，在头脑风暴阶段，“快”往往比“绝对精确”更重要。

这也引出了一个重要的使用哲学：不要指望 AI 一次性画出完美的图，而是把它当作一个超级助手，帮你把想法快速落地，再一起迭代优化。

当然，这种模式也面临一些现实挑战，尤其在企业环境中。

首先是数据安全问题。如果你的架构涉及核心业务逻辑，直接发给 OpenAI 这类公有云服务显然不合适。我们的解决方案是：
- 对输入做脱敏处理，例如将“订单中心”替换为“Service A”；
- 或者更彻底地，在内网部署本地大模型（如 Qwen、ChatGLM），虽然效果稍弱，但足以应对常见术语识别。

其次是生成质量不稳定。LLM 有时会遗漏组件，或错误连接关系。为此我们可以引入“模板提示词”机制，针对不同场景预设专用 Prompt：

【流程图模板】 请将以下流程转化为线性步骤图，使用矩形表示动作，菱形表示判断，箭头表示流向。 输入：“用户提交申请 → 审核是否符合条件 → 是则通过，否则拒绝”

【网络拓扑模板】 请识别所有设备与协议，使用标准图标（路由器、防火墙、服务器等），按层级垂直排列。

通过动态切换模板，显著提升特定类型图表的生成准确率。

最后是性能考量。频繁调用 LLM 成本不菲。因此建议建立“常用图例缓存库”：一旦某个描述被成功生成过，就将其结果存入 Redis，下次匹配相似语句直接返回缓存结果，减少 API 调用次数。

从架构上看，完整的系统可以这样组织：

graph LR A[用户浏览器] --> B[Excalidraw 前端] B --> C{WebSocket / HTTP} C --> D[AI 图形生成微服务] D --> E[大语言模型服务<br>(OpenAI / 本地 LLM)] D --> F[缓存层 Redis] D --> G[权限认证模块] B --> H[存储网关<br>保存画布快照] B --> I[插件管理器<br>加载扩展工具]

这个架构既支持快速原型验证，也能平滑过渡到生产级部署。特别是当团队开始批量制作培训材料、自动化生成评审文档时，这套体系的价值会愈发凸显。

回到最初的问题：为什么我们需要这样一个工具？

因为在现代软件开发中，沟通成本早已超过编码成本。一个模糊的需求可能引发数小时的争论，而一张清晰的图，往往胜过千言万语。

Excalidraw + AI 的组合，本质上是在降低“表达想法”的门槛。它让非技术人员也能参与设计讨论，让新人更快理解系统全貌，让每一次会议都能留下可视化的产出。

更重要的是，它改变了我们与工具的关系——不再是“我来一步步画”，而是“我说，你就懂”。

这种“说即所得”的体验，或许才是智能时代最值得期待的技术进化方向。