Visual Paradigm 18.0 以“AI+视觉建模”为核心，打造了一个六层梯子，帮助团队从零经验到专家级使用，逐步提升模型质量、协作效率与合规性。
本文以简化的中文阐释梯子各层的核心功能、使用方法与实践案例，帮助你快速落地、持续进阶。

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1. 前言：为何要使用 AI 视觉建模

• 速度：从需求描述到可视化模型，传统手工绘制往往耗时数小时；AI 一键生成可让你在几分钟内得到初稿。

• 一致性：AI 能保证 UML、SysML、C4 等多种图形的语法与语义一致，减少手工错误。

• 协作：云端实时编辑与知识库同步，让团队成员不受地点限制。

• 可追踪：每一次模型变更都能与需求、代码、测试关联，满足合规与审计需求。

这些优势正是 2026 年企业数字化转型的核心竞争力。

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2. AI 视觉建模之梯概览

梯子层级	主要功能	适用场景	主要工具
Rung 1	免费 LLM 生成	早期构思、草图	ChatGPT/Claude/ChatGPT API
Rung 2	AI → 图形 + 代码	快速演示、原型	Mermaid/PlantUML + AI
Rung 3	AI → 图形 + 可视化编辑（在线）	远程协作、会议	Visual Paradigm Online
Rung 4	AI → 图形 → 完整可编辑模型（桌面）	企业架构、代码生成	Visual Paradigm Desktop
Rung 5	对话式 AI 设计伙伴	迭代细化、知识共享	Visual Paradigm AI Chatbot
Rung 6	步骤式 AI 助手	合规流程、标准化交付	① TOGAF AI ② VSM AI ③ Agile Workflow AI ④ OpenDocs AI

梯子不是线性路径。团队可以并行使用多层级工具，例如先用 Rung 5 生成草稿，再在 Rung 4 细化模型，最后使用 Rung 6 生成合规报告。

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3. 六层梯子详细拆解

3.1 Rung 1：Prompt → 通用 LLM（ChatGPT 等）

步骤	操作	例子
1	在聊天界面输入自然语言	“画一个用户登录的类图，包含身份验证与角色访问控制。”
2	AI 返回 Mermaid/PlantUML 代码或图片	代码块 + 预览图
3	检查并修正错误（手动）	直接修改代码或手工绘制

• 优点：零成本、零工具、最快速的头脑风暴。

• 缺点：错误率高、缺乏语义追踪、难以后期编辑。

适用人群：产品经理、需求方、快速会议记录。

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3.2 Rung 2：AI → 图形 → 代码 → 静态图像

步骤	操作	例子
1	通过 AI 生成 Mermaid/PlantUML 代码	“生成一个 C4 上下文图。”
2	复制代码到编辑器	代码块
3	代码编辑（修正）	直接修改文本
4	通过在线渲染工具生成图片	在 Mermaid Live Editor 预览

• 优点：生成的代码可直接复制、修改。

• 缺点：仍需手工编辑代码，缺乏可视化拖拽。

适用人群：技术文档编写者、快速演示者。

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3.3 Rung 3：AI → 图形 → 在线可视化编辑（Visual Paradigm Online）

步骤	操作	例子
1	在 VP Online 输入 Prompt	“绘制一个订单流程的 Sequence 图。”
2	AI 自动生成图形并放置在画布上	生成的图形
3	通过拖拽、连线、属性面板进行细化	视觉编辑
4	与团队成员共享链接	共享实时编辑

• 优点：可视化编辑、实时协作。

• 缺点：模型完整性有限，无法跨图形语义联动。

适用人群：敏捷团队、远程协作。

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3.4 Rung 4：AI → 图形 → 完整可编辑模型（Visual Paradigm Desktop）

步骤	操作	例子
1	在桌面版输入 Prompt 或导入代码	“生成银行交易系统的类图。”
2	AI 生成完整 UML 类图	画布上的类、关系
3	通过属性面板、约束、代码生成功能细化	自动生成 Java/Kotlin 代码
4	通过模型校验、自动布局提升质量	语义检查、错误提示
5	与代码仓库同步、版本控制	Git 集成

• 优点：完整语义模型、跨图同步、代码生成。

• 缺点：需要桌面安装，学习曲线略高。

适用人群：企业架构师、系统设计师。

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3.5 Rung 5：专业聊天机器人（Visual Paradigm AI Chatbot）

步骤	操作	例子
1	在 Chatbot 界面输入对话	“给订单流程的 Sequence 图添加重试机制。”
2	AI 解析上下文并更新图形	自动添加节点、连线
3	提供设计建议、最佳实践	“使用 exponential backoff 更稳健。”
4	继续迭代、解释图形	“如果支付失败，用户会收到短信提醒。”

• 优点：对话式迭代、语义意识强、可结合知识库。

• 缺点：需要一定建模知识，AI 仍可能误解业务细节。

适用人群：熟悉 UML、系统设计的高级开发者。

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3.6 Rung 6：步骤式 AI‑驱动 Web 应用（TOGAF、VSM、Agile Workflow 等）

步骤	操作	例子
1	选择 AI 工具（如 AI TOGAF）	进入 TOGAF 规划工作流
2	按步骤填写业务信息、输入需求	“医疗数据流：登记 → 检测 → 报告”
3	AI 自动分析、生成图表、报告	价值流图 + 合规检查表
4	导出 PDF/Markdown/OpenDocs	共享给合规团队
5	记录决策日志	自动生成审计轨迹

• 优点：标准化、可审计、合规性强。

• 缺点：对业务流程要求较高，功能相对固定。

适用人群：需要满足 HIPAA、PCI‑DSS 等合规要求的企业。

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4. 实践路径：如何在项目中搭建完整工作流

阶段	目标	推荐工具	操作步骤
需求收集	快速把业务需求转成可视化	Rung 1 / Rung 2	在 ChatGPT 输入需求描述，得到 Mermaid 代码
原型验证	与产品经理、业务方快速迭代	Rung 3	将 Mermaid 代码导入 VP Online，实时修改
架构设计	生成完整、可追踪的模型	Rung 4	在 Desktop 里生成 UML、C4、Archimate，使用代码生成
细化与优化	通过对话式 AI 细化细节	Rung 5	与 AI Chatbot 讨论“错误处理、性能瓶颈”，得到改进方案
合规与交付	生成标准化报告、审计轨迹	Rung 6	使用 AI TOGAF 或 VSM 生成合规文档，导出 PDF/OpenDocs

提示：在每个阶段结束后，使用 OpenDocs AI Knowledge Hub 自动同步模型与文档，保持知识库实时更新。

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5. 最佳实践与常见陷阱

领域	建议	避免错误
模型质量	① 使用 Rung 4 生成核心模型；② 定期运行模型校验；③ 采用命名规范	① 仅靠 Rung 1 生成的草图作为正式模型；② 忽视模型版本控制
团队协作	① 在 VP Online 进行快速草图共享；② 采用 OpenDocs 作为知识库；③ 设立“模型维护”负责人	① 只在本地文件夹共享模型；② 版本冲突未及时解决
代码同步	① 在 Desktop 里开启“代码同步”功能；② 采用 Git 集成	① 直接手工复制代码，导致不一致
合规性	① 使用 Rung 6 的步骤式工具；② 记录所有决策日志	① 只靠“手工”审计，缺少自动化证据
AI 偏差	① 定期人工复核；② 结合业务专家进行对话	① 盲目接受 AI 输出，无人工校验

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6. 结语：迈向 AI‑赋能建模的未来

• 从 Rung 1 开始：不需要任何工具，先把需求变成可视化草图。

• 逐步升级：在团队熟悉后，加入 Rung 3、Rung 4，提升模型完整性。

• 让 AI 成为设计伙伴：通过 Rung 5 的对话式 Chatbot，持续改进模型。

• 合规终点：在 Rung 6 的步骤式工具中生成可审计、可复用的交付物。

只要你把每一层的工具与方法串联起来，Visual Paradigm 的 AI 生态就能让你从快速构思到合规交付，全部自动化、可追溯、可复用。

未来不只是 AI 辅助，而是 AI 赋能——让建模不再是技术壁垒，而是整个团队协作、创新与合规的核心。

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参考文献（可选）

1. IcePanel. 2024 年软件架构报告。

2. Visual Paradigm. 2026 年 18.0 版本 AI 视觉建模指南。

3. OMG. UML 2.5.1 规范。

4. TOGAF. 2023 年版。

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立即体验：登录 https://www.visual-paradigm.com，探索 AI Diagram Generator、AI Chatbot 与步骤式工具，开启你的 AI 建模之旅。