tldraw.computer：当画布变成可编程的AI协作者

Steve Ruiz 讲述了 tldraw 从数字墨水库到 AI 画布计算机的演化历程。这不仅是一个白板工具的升级故事，更是一次关于“可编程画布 + 多模态 AI”如何重塑创作方式的探索。

从数字墨水到画布SDK：tldraw 的意外起点

为什么一个白板工具会走向 AI 计算机？Steve Ruiz 的故事从一个并不宏大的起点开始。他最初做的是一个“数字墨水库”，后来被 Christopher 拉去用在 Excalidraw 中。在实现过程中，他意识到一个被长期忽视的问题：市面上缺少一个真正好用、可复用的画布 SDK。

Steve 回忆说，当他在多个项目中反复造轮子时，一个想法逐渐清晰——“如果你做了一个别人可以用的画布，大家真的会在上面做出很酷的东西。”这句话后来几乎成了 tldraw 的核心信条。Teal Draw（tldraw）于是诞生了，一方面是面向终端用户的免费白板应用 tldraw.com，另一方面是面向开发者的 tldraw.dev，一个专门用于构建画布应用的 SDK。

这个背景很重要，因为它解释了为什么 tldraw 从一开始就不是单纯的‘画图工具’，而是一个为扩展性而生的平台。它的目标不是和 Excalidraw 正面竞争功能，而是提供一个“任何人都能在上面折腾”的基础设施。

一块“全是 React 的画布”，以及它意味着什么

在演示中，Steve 特别强调了一点：tldraw 的画布“就是普通的 Web 技术，全都是 React”。这听起来像一句工程师的自夸，但它直接决定了 tldraw 的上限。

因为一切都是 Web 组件，画布里的“形状”可以不是静态图形，而是任何可嵌入的交互对象。Steve 现场展示了在画布里播放 YouTube 视频、一边播放一边在上面涂画；又嵌入了一个 CodeSandbox 风格的代码编辑器，甚至还能直接把 Excalidraw 嵌进 tldraw。画布不再是内容的终点，而是一个容器。

这种设计为后面的 AI 实验埋下了伏笔：当画布上的每个元素都可以是代码、媒体或状态机时，AI 就不只是“生成一张图”，而是可以参与整个创作流程。Steve 没有用宏大的术语概括这一点，但他的演示本身已经说明了一切：这是一个为复杂交互而生的画布。

Make Real：当草图第一次“变成真的东西”

tldraw 第一次在 AI 上获得大规模关注，是 2023 年的 Make Real。背景很具体：那一年，GPT-4 Vision 这类视觉语言模型开始出现，模型第一次“看得懂”草图和界面。

当时很多用户已经在 tldraw 里画线框图、流程图。Steve 团队做了一个大胆但直接的尝试：把画布上的图直接喂给模型，然后对模型说，“把这个变成真的”。结果是，模型可以根据白板上的线框，生成对应的网页或界面结构。Steve 在演示中展示了一个 GIF：在网站截图上直接标注，然后模型给出结果。

他形容这一刻“挺疯狂的”，因为这是第一次，白板不再只是讨论工具，而是创作的输入源。Make Real 发布在 2023 年底，效果并不完美，但足够震撼。它证明了一件事：多模态模型让‘画’第一次成为一种可执行的指令。

Draw Fast 与 Draw Computer：从生成，到“思考中的机器”

Make Real 之后，团队又尝试了 Draw Fast，这是一个基于 latent consistency models 的实验，目标是让绘制和生成几乎实时发生。Steve 在台上半开玩笑地说，“这个演示通常不太工作”，但恰恰是这种不稳定，暴露了团队的探索状态：他们并不只是在做一个好用的功能，而是在试探边界。

真正让他兴奋的，是 tldraw.computer，也就是“画布计算机”。在这个系统里，画布上的每个模块都是一个可执行的计算块，块之间连成图，输入、输出和中间推理都由大语言模型完成。他现场展示了一个例子：让系统“写一段短广告文案”，整个图会被执行，每个节点接收输入并产出结果。

这个项目与 Google 合作，使用了 Gemini Flash。Steve 强调，这里的关键不是模型有多强，而是“非线性思考”第一次被可视化了。你不再是对着一个聊天框，而是在搭建一台会思考的机器。

一块奖励创造力的画布，而不是一个教学工具

在演讲后半段，Steve 多次回到一个看似简单的理念：tldraw.computer 并不是用来‘教’ AI 的。他直言，“我不是要教你怎么用 AI。”相反，他希望这是一种能和其他 AI 工具自然协作的媒介，一个“虚拟合作者”。

他提到了一些极端却生动的想象：把女儿的涂鸦变成系统；构建像 Factorio 一样包含循环的机器；运行一个长期存在的异步过程。这些听起来不像白板应用，更像一套创意计算环境。

演讲最后，他总结得非常直白：“这只是开始，我们甚至还没刮到表面。”tldraw 奖励的是那些愿意乱试、乱连、乱画的人。正如他邀请观众时说的那样——“Please build something amazing.”

总结

tldraw 的故事并不是‘又一个 AI 产品’的发布史，而是一条清晰的技术进化路径：从可复用画布，到多模态输入，再到可执行的思考图。Steve Ruiz 展示的核心洞见在于，真正改变创作方式的不是模型参数，而是人和模型之间的接口。如果画布能思考、能执行、能长期运行，那么创造力本身就会被放大。对开发者和创作者来说，这是一种值得认真对待的新范式。

关键词： tldraw， 画布计算机， 多模态AI， 大语言模型， Gemini

事实核查备注： Steve Ruiz；tldraw.com 与 tldraw.dev；Excalidraw；Make Real（2023 年末发布）；GPT-4 Vision；latent consistency models；Draw Fast；tldraw.computer；Gemini Flash；Google