Next.js 集成 AI 驱动 draw.io：自然语言命令图表编辑实现

在架构设计和文档可视化场景中，手动拖拽 draw.io 图形往往耗时费力，而引入自然语言（NL）命令驱动的 AI 编辑，能将复杂描述瞬间转化为专业图表。这种方法的核心在于将用户意图解析为 draw.io 的 XML 格式，通过 Vercel AI SDK 流式调用 LLM 生成结构化输出，实现创建、修改和迭代的无缝闭环。

项目采用 Next.js App Router 构建前端，结合 react-drawio 组件嵌入 draw.io 画布，实现实时渲染。用户在侧边聊天面板输入如 “生成一个 AWS 架构图，用户连接到 EC2 前端实例”，AI 即响应生成 XML，并逐步流式更新画布。repo 中示例显示，Claude Sonnet 4.5 在 AWS 图标集上表现最佳，能准确调用官方形状库，避免泛化模型的布局错乱。

关键证据在于多提供商支持：默认 AWS Bedrock，其次 OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 等。AI 处理流程为：解析 NL → 意图提取（节点、连接、样式）→ XML 构建 → 校验渲染。当前虽全量生成 XML，但 TODO 计划增量修改，提升长会话效率。图像上传功能进一步扩展：AI 识别截图结构，复刻为可编辑 XML，支持二次优化。

落地参数需精准调优。首先，模型选择阈值：优先 Claude-3.5-Sonnet-20241022-v2（Bedrock）或 GPT-4o，温度 0.1–0.3 确保 XML 格式严格；弱模型如 Llama3.2 仅用于简单流程图。环境配置清单：

AI_PROVIDER=bedrock  # 或 openai/anthropic/google/ollama
AI_MODEL=anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0
# Bedrock: AWS 凭证 via CLI/env
# OpenAI: OPENAI_API_KEY=sk-xxx
ACCESS_CODE_LIST=yourpass  # 防滥用，必设

部署清单（Vercel/Docker）：

1. 克隆 & 依赖：git clone https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io && npm i
2. Env 配置：复制 .env.example → .env.local，填 API 密钥。
3. 开发启动：npm run dev，访问 localhost:3000。
4. 生产部署：
   • Docker: docker run -p 3000:3000 -e AI_PROVIDER=openai ... ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latest
   • Vercel: 一键部署，Dashboard 设 env vars。
5. 监控点：
   • Token 消耗：LLM 生成长 XML 约 5k–20k tokens / 图，设预算警报。
   • 超时阈值：60s 会话 bugfix → 增 streamTimeout=120s。
   • 历史回滚：内置版本控制，监控变更频率 >5 次 / 图提示优化提示词。

提示工程至关重要。基础提示模板：“生成 draw.io XML，包含 [节点列表]，连接 [关系]，使用 AWS/GCP 图标，动画连接器可选。” 迭代时添加上下文：“基于当前 XML [base64 或 snippet]，修改 [具体变更]。” 风险控制：XML 校验脚本预跑，避免渲染崩溃；回滚策略为历史快照。

工程实践扩展：集成到 CI/CD，PR 描述 NL → 自动图生成 README；团队协作设 ACCESS_CODE 多密码。性能阈值：画布 >50 节点分层渲染，弱网下优先 Ollama 本地。相比 Mermaid 等文本工具，此方案输出矢量 XML，直导 Confluence/Jira。

局限：当前非纯增量编辑，长图重绘卡顿；依赖强 LLM，成本约 0.01–0.05 USD / 图。优化路径：fine-tune XML 生成器，或 hybrid 规则 + LLM。

资料来源：https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io README & 示例；Live Demo: https://next-ai-drawio.jiang.jp/。

（正文 1028 字）