本文是《从零构建 AI 原生多模态编辑器》系列的第一篇。我们将从一个空白项目开始,逐步构建一个支持文字、图片、视频、网页等多模态内容的协同编辑器,并深度集成 AI Agent 能力,当然还会有类似视频会议之类的功能。本文聚焦于整体架构设计和关键技术选型的决策过程,大概以一周一篇的频率发布,代码则会比文章更前置。
为什么要做这个项目
项目地址:Proteus: The AI-native editor for multimodal creation
体验地址:Proteus
过去几年,我一直在从事编辑器相关的技术工作——从非线性视频编辑引擎到无限画布,从跨平台渲染到实时协同。2025 年,随着大语言模型能力的飞跃,两个问题一直困扰着我:
自己的核心竞争力是什么?
2025 年之前,「能写代码」还是一种竞争力,编码需要大量的知识积累和手感训练,这个门槛把大多数人挡在外面。但 Cursor、Claude 这样的工具以及 Opus、Sonnet 这样的模型正在快速拉平这个差距——它们在 80% 的场景下已经能写出足够好的代码,而且可预见还会变得更好,甚至那 20% 不够好的很多时候是缺少项目的上下文建设。
那如果「写代码」不再稀缺,在未来对于开发者而言什么能力才能称之为竞争力?
我目前的想法是:系统设计能力、技术决策能力以及业务自闭环能力。
就比如自己这些年积累的经验,核心价值不在于「我知道怎么用 Canvas API 画一个矩形」,而在于:
- 架构层面:如何设计一个可扩展的编辑器架构?比如渲染层、数据层、交互层如何解耦?
- 技术选型:Canvas 2D 还是 WebGL 甚至是 WebGPU?CRDT 还是 OT?这些决策背后的权衡是什么?
- 踩坑经验:高 DPI 屏幕的适配陷阱、所见即所得文字编辑的实现难点、视频播放快速 Seek 的优化经验,当然还有各种刁钻的机型适配
这段时间高强度使用 AI 后,也逐渐摸索出了一些人与 AI 的协作边界,比如:
| AI 擅长的 | 人更擅长的 |
|---|---|
| 根据描述生成代码 | 判断架构设计是否合理 |
| 实现具体功能 | 预见潜在的坑和边界情况 |
| 遵循既有模式 | 在没有先例时做出技术决策 |
| 处理局部问题 | 保持全局一致性 |
因此这意味着我几乎不会 Review AI 生成的代码和实现逻辑,但是我会严格把控架构、实现方案的设计与实现,提供问题的解决思路,以及不断引导其完成自动化测试、上下文建设等全局性的工作,当然这也与这个项目和系列的定位是偏应用讲解而非探究技术原理有关。
第二个问题是:编辑器的下一代形态是什么?
Figma 定义了设计工具的协同范式,Notion 重新定义了文档的边界,而 Cursor 则展示了 AI 如何融入开发者工作流(其实远不止于开发领域)。但在「多模态内容创作」这个领域,我们还没有看到一个真正 AI 原生的答案。
现有的编辑器要么专注于单一模态(文字或图形),要么在 AI 集成上停留在「功能叠加」的层面——AI 是一个独立的功能入口,而不是编辑体验的一部分。
我想尝试一条不同的路径:从第一行代码开始就把 AI 作为核心设计约束,而不是事后的附加功能,这样在长期的决策中都优先考虑整个项目如何做到最大程度的 AI 友好。
那么对于对这个项目感兴趣的你,从这个项目能获取到什么呢:
-
从零构建复杂前端应用:不依赖现成框架,理解编辑器核心原理
-
AI 原生架构设计:如何让代码库对 AI 友好,实现高效的人机协作开发
-
Canvas 渲染与交互:场景图、坐标变换、手势处理的完整实现
-
工程化实践:Monorepo 组织、框架无关设计、可测试架构
-
AI Agent 与后端架构:LLM 集成、Agent 工作流设计、实时协同后端
-
踩坑大全:我将把自己在多媒体领域这几年踩过的坑在过程中引导 AI 避开或修复问题并额外沉淀到项目里
-
可能还有其他的,至少我希望如此
我们要解决什么问题
在动手之前,先明确问题边界。我们要构建的编辑器需要满足以下核心需求:
1. 多模态内容支持
用户可以在同一个画布上自由组织多种类型的内容:
| 内容类型 | 能力举例 |
|---|---|
| 文字 | 富文本编辑、字体、样式 |
| 图片 | 导入、裁剪、滤镜、变换 |
| 视频 | 预览、seek、帧级编辑 |
| 音频 | 波形可视化、剪辑 |
| 网页 | iframe 嵌入、截图 |
| 矢量路径 | 贝塞尔曲线、自由绘制 |
这些元素需要在统一的坐标系下进行选择、变换、分组。
2. AI Agent 深度集成
用户可以通过自然语言与编辑器交互:
用户:「把右边那张图片缩小一半」
Agent:识别「右边那张图片」→ 计算 50% 缩放 → 执行变换
这不是简单的命令映射,而是需要:
- 空间理解:「右边」「上面」「那个」
- 上下文记忆:「再大一点」
- 多模态感知:「这张图里有什么」
3. 实时协同
多人可以同时编辑同一个文档,要求:
- 毫秒级同步延迟
- 冲突自动解决
- 离线编辑能力
- 操作历史完整可追溯
4. 高性能渲染
在包含大量元素(10000+)和高分辨率媒体的场景下,编辑器需要保持 60fps 的交互流畅度。
架构总览
基于上述需求,初步设计了一下分层架构(先用比较简单的版本引导 AI 开展初期工作,后面肯定要进一步抽象层级和细化模块的):
+-------------------------------------------------------------------+
| Application Layer |
| +---------------+ +----------------+ +----------------------+ |
| | UI Shell | | Agent Panel | | Collab Overlay | |
| | (Panels, Menu)| | (Chat, Voice) | | (Cursors, Avatars) | |
| +-------+-------+ +-------+--------+ +----------+-----------+ |
| | | | |
+----------+------------------+----------------------+---------------+
| | |
+----------v------------------v----------------------v---------------+
| Editor Core |
| +------------+ +------------+ +-------------+ +-------------+ |
| | Renderer | | Scene | | Interaction | | History | |
| | Engine | | Graph | | System | | Manager | |
| +------------+ +------------+ +-------------+ +-------------+ |
| |
| +------------+ +------------+ +-------------+ |
| | Element | | Viewport | | Command | |
| | Registry | | Manager | | Executor | |
| +------------+ +------------+ +-------------+ |
+------------------------------+--------------------------------------+
|
+------------------------------v--------------------------------------+
| Data Layer |
| +--------------+ +--------------+ +--------------+ |
| | CRDT Store | | Sync Hub | | Persistence | |
| | (Yjs) | | (WebSocket) | | (IndexedDB) | |
| +--------------+ +--------------+ +--------------+ |
+-------------------------------------------------------------------+
|
| Network
v
+-------------------------------------------------------------------+
| Server Layer |
| +--------------+ +--------------+ +--------------+ |
| | Agent | | Sync | | Media | |
| | Service | | Service | | Service | |
| +--------------+ +--------------+ +--------------+ |
+-------------------------------------------------------------------+
分层职责
Application Layer:用户界面,处理视觉呈现和用户输入。这一层不包含业务逻辑,只负责将用户意图转化为对 Editor Core 的调用。
Editor Core:编辑器的核心逻辑,包括渲染引擎、场景图管理、交互处理、历史记录。这一层是纯逻辑层,不依赖任何 UI 框架。
Data Layer:数据持久化和同步。使用 CRDT 实现多端一致性,通过 WebSocket 进行实时同步。
Server Layer:后端服务,包括 AI Agent 的推理服务、同步服务器、媒体处理服务。
这种分层的核心原则是:每一层只依赖其下层,不反向依赖。这使得各层可以独立测试和替换。
核心模块设计(第一阶段)
1. 场景图(Scene Graph)
场景图是编辑器的数据骨架,定义了所有元素的层级关系和属性。
// 基础元素接口
interface Element {
id: string;
type: ElementType;
// 变换属性
transform: {
x: number;
y: number;
width: number;
height: number;
rotation: number; // 弧度
scaleX: number;
scaleY: number;
};
// 样式属性
style: {
opacity: number;
blendMode: BlendMode;
// ... 更多样式
};
// 父子关系
parentId: string | null;
childIds: string[];
// 元素特有属性,由具体类型定义
props: ElementProps;
// 元数据
meta: {
locked: boolean;
visible: boolean;
name: string;
};
}
// 元素类型枚举
type ElementType =
| 'rectangle'
| 'ellipse'
| 'text'
| 'image'
| 'video'
| 'audio'
| 'path'
| 'iframe'
| 'group';
为什么使用扁平化存储而非树形结构?
虽然元素之间存在父子关系(通过 parentId 和 childIds 表示),但我们选择将所有元素存储在一个扁平的 Map 中,而非嵌套的树结构:
// 我们选择这种方式
type ElementStore = Map<string, Element>;
// 而非
interface TreeNode {
element: Element;
children: TreeNode[];
}
原因:
- CRDT 友好:扁平结构更容易进行并发修改的合并
- O(1) 访问:任意元素的查询都是常数时间
- 简化更新:修改单个元素不需要遍历树
树形关系在需要时通过遍历 parentId/childIds 动态构建。
2. 渲染引擎(Renderer)
渲染引擎负责将场景图绘制到 Canvas 上。核心设计如下:
class Renderer {
private canvas: HTMLCanvasElement;
private ctx: CanvasRenderingContext2D;
private viewport: Viewport;
private elementRegistry: ElementRegistry;
// 渲染主循环
render(scene: Scene): void {
this.clear();
// 应用视口变换
this.ctx.save();
this.applyViewportTransform();
// 按 z-index 排序后渲染
const sortedElements = this.getSortedElements(scene);
for (const element of sortedElements) {
this.renderElement(element);
}
this.ctx.restore();
// 渲染覆盖层(选择框、辅助线等)
this.renderOverlays();
}
private renderElement(element: Element): void {
if (!element.meta.visible) return;
this.ctx.save();
// 应用元素变换
this.applyElementTransform(element.transform);
// 应用样式
this.ctx.globalAlpha = element.style.opacity;
this.ctx.globalCompositeOperation = element.style.blendMode;
// 委托给具体的元素渲染器
const renderer = this.elementRegistry.getRenderer(element.type);
renderer.render(this.ctx, element);
this.ctx.restore();
}
}
为什么从 Canvas 2D 开始?
虽然 WebGPU(预计后续也不会考虑 WebGL,毕竟是探索性的项目,整体的选型我都会更激进一些) 提供了更高的性能上限,但我们选择从 Canvas 2D Context 开始:
- 更快启动:Canvas 2D API 更简单,可以快速验证架构
- 更好的文字支持:Canvas 2D 的文字渲染能力更成熟
- 渐进迁移:架构设计为渲染后端可替换,后续可以无缝切换到 WebGPU
渲染引擎对上层暴露统一的接口,底层实现对调用者透明:
interface RenderBackend {
init(canvas: HTMLCanvasElement): void;
clear(): void;
drawRect(x: number, y: number, w: number, h: number, style: Style): void;
drawImage(image: ImageSource, transform: Transform): void;
drawPath(path: Path2D, style: Style): void;
// ...
}
// 可以有多种实现
class Canvas2DBackend implements RenderBackend { /* ... */ }
class WebGPUBackend implements RenderBackend { /* ... */ }
3. 交互系统(Interaction System)
交互系统处理用户输入并将其转化为对场景的操作。采用状态机模式管理不同的交互状态:
// 交互状态
type InteractionState =
| { type: 'idle' }
| { type: 'selecting'; startPoint: Point }
| { type: 'dragging'; elements: string[]; startTransforms: Transform[] }
| { type: 'resizing'; element: string; handle: ResizeHandle }
| { type: 'rotating'; element: string; startAngle: number }
| { type: 'drawing'; tool: DrawingTool; points: Point[] };
class InteractionManager {
private state: InteractionState = { type: 'idle' };
private commandExecutor: CommandExecutor;
handlePointerDown(event: PointerEvent): void {
const point = this.screenToCanvas(event);
const hitResult = this.hitTest(point);
if (hitResult.type === 'element') {
this.startDragging(hitResult.elementId, point);
} else if (hitResult.type === 'handle') {
this.startResizing(hitResult.elementId, hitResult.handle);
} else {
this.startSelecting(point);
}
}
handlePointerMove(event: PointerEvent): void {
const point = this.screenToCanvas(event);
switch (this.state.type) {
case 'dragging':
this.updateDrag(point);
break;
case 'resizing':
this.updateResize(point);
break;
case 'selecting':
this.updateSelection(point);
break;
}
}
handlePointerUp(event: PointerEvent): void {
switch (this.state.type) {
case 'dragging':
this.commitDrag();
break;
case 'resizing':
this.commitResize();
break;
case 'selecting':
this.commitSelection();
break;
}
this.state = { type: 'idle' };
}
private commitDrag(): void {
// 生成 Command 并执行,这样可以支持 Undo
const command = new MoveElementsCommand(
this.state.elements,
this.state.startTransforms,
this.getCurrentTransforms()
);
this.commandExecutor.execute(command);
}
}
4. 命令系统(Command System)
所有对场景的修改都通过 Command 进行,这是实现 Undo/Redo 的基础(当然后面也会考虑跟 yjs 直接合并):
interface Command {
execute(): void;
undo(): void;
redo(): void;
// 用于合并连续的相同操作(如连续拖动)
merge?(other: Command): Command | null;
}
class CommandExecutor {
private undoStack: Command[] = [];
private redoStack: Command[] = [];
execute(command: Command): void {
command.execute();
// 尝试与上一个命令合并
const lastCommand = this.undoStack[this.undoStack.length - 1];
if (lastCommand?.merge) {
const merged = lastCommand.merge(command);
if (merged) {
this.undoStack[this.undoStack.length - 1] = merged;
return;
}
}
this.undoStack.push(command);
this.redoStack = []; // 清空 redo 栈
}
undo(): void {
const command = this.undoStack.pop();
if (command) {
command.undo();
this.redoStack.push(command);
}
}
redo(): void {
const command = this.redoStack.pop();
if (command) {
command.redo();
this.undoStack.push(command);
}
}
}
技术选型
前端技术栈
| 类别 | 选择 | 备选方案 | 选择理由 |
|---|---|---|---|
| UI 框架 | React 19 | Vue 3, Svelte | 生态最成熟,AI 对 React 代码理解和生成能力最强 |
| 语言 | TypeScript | JavaScript | 类型安全对复杂项目至关重要,也便于 AI 理解代码意图 |
| 构建工具 | Vite | webpack, esbuild | 开发体验好,HMR 快,配置简单 |
| 状态管理 | Zustand | Redux, Jotai | 轻量,API 简洁,支持在 React 外部访问状态 |
| 样式方案 | Tailwind CSS | CSS Modules, styled-components | 原子化 CSS,快速迭代,AI 生成样式更可控 |
| 测试 | Vitest + Playwright | Jest + Cypress | Vite 生态原生支持,速度快 |
为什么选择 Zustand 而非 Redux?
编辑器的状态管理有其特殊性:
- 高频更新:拖动操作每帧都可能触发状态更新
- 部分订阅:组件只需要关心特定元素的变化
- 外部集成:状态需要被非 React 代码(如渲染引擎)访问
Zustand 在这些场景下表现更好:
// Zustand 的选择性订阅
const elementTransform = useEditorStore(
state => state.elements[elementId]?.transform,
shallow // 浅比较,避免不必要的重渲染
);
// 在非 React 代码中直接访问
const state = useEditorStore.getState();
renderer.render(state.scene);
Redux 的 action/reducer 模式在这种高频场景下会引入不必要的开销。
后端技术栈
后端的部分没什么特别的,组合基本都比较固定,第一阶段还不会涉及,后续会再详细说使用哪些三方库。
| 类别 | 选择 | 选择理由 |
|---|---|---|
| Agent 服务 | Python + FastAPI | LLM 生态主要在 Python |
| 同步服务 | Node.js + y-websocket | Yjs 官方方案 |
| 媒体服务 | Node.js + FFmpeg | 视频处理需求 |
项目结构
项目将采用 monorepo 结构:
proteus/
├── packages/
│ ├── core/ # 编辑器核心(框架无关)
│ │ ├── src/
│ │ │ ├── scene/ # 场景图
│ │ │ ├── renderer/ # 渲染引擎
│ │ │ ├── interaction/ # 交互系统
│ │ │ ├── command/ # 命令系统
│ │ │ └── index.ts
│ │ └── package.json
│ │
│ ├── react/ # React 绑定
│ ├── collab/ # 协同模块
│ └── agent/ # Agent 客户端
│
├── apps/
│ ├── web/ # Web 应用
│ ├── server/ # 后端服务
│ └── docs/ # 文档站点
│
├── pnpm-workspace.yaml
└── package.json
为什么将 core 设计为框架无关?
- 可测试性:核心逻辑可以在 Node.js 环境下进行单元测试
- 可移植性:未来可以支持 Vue、Svelte 或其他框架
- 关注点分离:UI 层和逻辑层的职责清晰
下一步
下一篇文章将深入渲染引擎的实现,包括:
- 渲染循环的设计
- 坐标系统和变换矩阵
- 元素渲染器的实现
- 视口控制(缩放、平移)
- 性能优化策略