antv-x6使用及总结 | 京东物流技术团队

1 简介

AntV是一个数据可视化(https://so.youkuaiyun.com/so/search?q=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96&spm=1001.2101.3001.7020 )的工具(https://antv.vision/zh/ ),可以方便的创建图表或者其他图形,让我们的页面开发比较轻松的让数据可视化。进入网站后,我们可以看到七个模块:

 

G2:数据驱动,高度易用,可扩展的可视化图形语法
S2:开箱即用的多维可视分析表格
G6:便捷的关系数据可视化引擎与图分析工具
X6:极易定制、开箱即用、数据驱动的图编辑引擎
L7:高性能、高渲染质量的地理空间数据可视化框架
F2:专注于移动端的可视化解决方案,兼容 H5/小程序/Weex 等多端环境
AVA:AVA 是为了更简便的可视分析而生的技术框架

2 安装

通过npm或yarn 命令安装x6

# npm
$npm install @anv/x6 --save
# yarn
$yarn add @antv/x6

安装完成之后,使用import或require进行引用。

import { Graph } from 'antv/x6'

3 基础概念

3.1 画布Graph

在x6中,Graph是图的载体,它包含图上的所有元素(节点、边等),同时挂载了图的相关操作(如交互监听、元素操作等)。

const graph = new Graph({
  panning:true //支持平移
  selecting: {
    enabled: true, //支持选中
    multiple: true,
    movable: true, //支持拖动
  }
}
graph.zoom(0.2) //在原来缩放级别上增加0.2
graph.zoom(-0.2) //在原来缩放级别上减少0.2

3.2 基类Cell

基类Cell定义了节点和边共同属性和方法,如属性样式、可见性、业务数据。

 

cell有一些基础选项:

 

3.3 节点Node

node是所有节点的基类,继承自Cell,并定义了节点的通用属性和方法。

  • size:定义节点大小,是一个包含width和height属性的对象,可以通过size()方法来获取和设置节点大小。
  • position:节点位置,是一个包含x和y属性的对象。
  • angle:节点的旋转角度,旋转中心为节点的中心。

3.4边Edge

  • source: 源对象。
  • target: 目标对象。source 和 target 都可以是任何元素,区别是,source 是起点,target 是终点。 例如,con-nector 中的箭头总是从 source 指向 target。
  • connector: 连接线。
  • vertices:路径点,是一个数组。边从起点开始,按顺序经过路径点,最后到达终点。

4 使用

4.1 创建节点

1.使用构造函数。 X6 的 Shape 命名空间中内置了一些基础节点,如 Rect、Circle、Ellipse 等,可以使用这些节点的构造函数来创建节点。

import { Shape } from '@antv/x6'

// 创建节点
const rect = new Shape.Rect({
  x: 100,
  y: 200,
  width: 80,
  height: 40,
  angle: 15,
  attrs: {
    body: {
      fill: '#2ECC71', // 背景颜色
      stroke: '#000', // 边框颜色
    },
    label: {
      text: 'coldchain', // 文本
      fill: '#333', // 文字颜色
      fontSize: 13, // 文字大小
    },
  },
})

// 添加到画布
graph.addNode(rect)

 

2.使用VUE节点

Graph.registerNode("my-count", {  //将vue组件注册到系统中
  inherit: "vue-shape",  //指定节点类型为vue-shape
  x: 200,
  y: 150,
  width: 150,
  height: 100,
  component: {
    template: `<Count />`,
    components: {
      Count,
    },
  },
});

graph.addNode({
  id: "1",
  shape: "my-count", //将节点的 shape 属性指定为注册的节点名称
  x: 400,
  y: 150,
  width: 150,
  height: 100,
  data: {
    num: 0,
  },
});

这样,我们就可以自定义节点,大大增加了节点的可扩展性。

4.2 节点连线

  const rect1 = graph.addNode({
      x: 30,
      y: 30,
      width: 100,
      height: 60,
      label: 'hello',
      id:'coldChain01',
      ports: [  //设置连接桩
        { id: 'port1' }, 
        { id: 'port2' },
      ],
    })

    const rect2 = graph.addNode({
      x: 400,
      y: 240,
      width: 100,
      height: 60,
      label: 'world',
      id:'coldChain02',
      ports: [
        { id: 'port3' }, 
        { id: 'port4' },
      ],
    })

    graph.addEdge({
      source: {cell:'coldChain01',port:'port1'}, //起点id和连接桩id 
      target: {cell:'coldChain02',port:'port3'}, //终点id和连接桩id 
      vertices: [
        { x: 100, y: 200 },
        { x: 300, y: 120 },
      ],
    })
  }

 

4.3 事件系统

antv-x6支持丰富的鼠标事件,如下:

 

graph.on('cell:click', ({ e, x, y, cell, view }) => { })

通过graph.on函数即可实现对事件的监听,例如流程图中就用到了单击、双击、鼠标移入、移出等事件。除此之外,antv-x6还支持自定义事件。

node.attr({
  // 表示一个删除按钮,点击时删除该节点
  image: {
    event: 'node:delete',
    xlinkHref: 'trash.png',
    width: 20,
    height: 20,
  },
})
graph.on('node:delete', ({ view, e }) => {
  e.stopPropagation()
  view.cell.remove()
})

 

5 总结

antv-x6是一个功能强大、可扩展性高的可视化工具,提供了一系列开箱即用的交互软件和简单易用的节点定制能力,能够帮助使用者便捷地创建流程图、ER图等交互性较强的应用。本次分享介绍了x6的基本功能,更多高级功能有待我们进一步学习和探索。

作者:京东物流 颜之婷

来源:京东云开发者社区 自猿其说Tech

相关推荐

AI 会写代码之后,交付为什么还没变快?

AI 写代码,只是这场变革的起点,而不是终点。真正决定一个组织能否吃到 AI 红利的,不是"能不能用 AI 写出代码",而是敢不敢用 AI 重新设计交付流程、重新划分角色分工、重新组织团队结构。研发视角能把工具和个人推到极致,却会在组织的边界前止步;只有站上组织视角,把AI × 工具一路推进到AI × 组织,那些被 AI 照出来的摩擦,才会真正被抹平。国际技术部 Multi AI Native 想做的,正是这件事——让 Agent 成为你可靠的数字战友,让每一次迭代交付都快一个量级;

京东科技开发者 246

OxygenData-Vibe搭建:用 AI Coding重新定义数据看板搭建

长期以来,数据看板开发主要有两种方式:一种是使用标准化 BI 工具,交付快、成本低,但图表样式、交互体验和功能扩展都受限于 BI 本身的能力;另一种是自研定制开发,能够充分满足复杂和个性化需求,但需要投入大量研发资源,交付周期也更长。比如一个通过 BI 只需要 1 天就能搭建出来的看板,如果采用自研方式,可能需要投入 30 PD 的研发人力。既然 BI 交付这么快,为什么不把所有看板需求都交给 BI?原因在于,业务某些场景需要的不只是把数据展示出来。

京东科技开发者 309

当我谈数据库高可用时我谈些什么

大家都经常听到说数据库的双1,那双1指的是什么呢?参数=1(最安全)≠1(更快但可能丢)每次提交都把 redo 刷盘0/2:攒着刷,崩溃丢最近 1 秒每次提交都把 binlog 刷盘0/N:攒着刷,崩溃丢最近若干条"双 1"(都设为 1)= 单机不丢已提交事务的前提。生产核心库必须双 1;代价是每次提交两次 fsync。小结:单机层用 WAL 提速、用 2PC 保证 redo/binlog 一致、用崩溃恢复裁决半成品事务、用双 1 兜底持久性。

京东科技开发者 271

ScoAI:面向供应链的运筹原生决策智能

ScoAI 关注的并非 AI 能否进入供应链,而是 AI 参与供应链决策之后,哪些内容适合通过数据学习,哪些关系必须显式计算,以及哪些结果需要依据执行记录进行验证。其基本分工是:供应链业务定义问题、资源与行动后果,运筹学表达目标、约束和协同关系,AI 提供可复用的估计与判断。真正用于改进后续决策的,不仅是模型生成的初始结果,还包括实际采取的行动及其产生的业务反馈。

京东科技开发者 367

拆解海博 AI-Native 落地保障:海博团队 AI 知识库能力建设

绕了一大圈,回头看,我们其实一直在解开头那三个结:AI 读不懂系统、影响面靠人脑记、测试预期没处查。做到这里,本质上是把"AI 用不好"这个问题,从"是不是该换个更强的模型"重新定义成了"怎么把上下文经营好"。顺着这个思路,我们攒下了这么几样东西:•。

京东科技开发者 518

从零构建一个生产级记忆型 AI Agent —— AgentScope 项目全景技术与学习指南

domain 层端口接口(domain)职责适配器实现(infra)对话流水账读写经验记忆检索/落库请求级幂等四态会话元数据 CRUD会话级 Skill 选择态Skill 元数据HITL 权限网关(domain 内含逻辑,见第四篇)StreamSink技术中立的流式下沉(client 层桥接)以幂等端口为例,头部注释明确写道:实现 domain 端口,持有实体不出 infra 边界,对外只暴露嵌套视图GateResult。

京东科技开发者 571

数据涅槃:Agentic 重塑搜推数据生产体系

当前大模型已经能够理解需求、生成代码和解释错误,但数据生产的难点并不只是“写出一段 SQL”。一个需求还要经过数据源确认、口径澄清、加工编排、资源规划、任务提交、调度运行、结果交付和故障处置。任何一步缺少都可能让“看起来正确”的任务变成生产事故。

京东科技开发者 337

81.8 秒的视频,我们改了 15 个版本:一次纯 Codex 驱动的 AI-native 视频实践

81.8 秒、15 个版本,这些数字真正想说明什么?视频制作正在从一组专业软件里的复杂操作,变成一场围绕目标、参考和反馈展开的持续对话。AI 已经可以接住从脚本到交付的大量工作。你可以把精力留给更重要的部分:理解观众、选择故事、判断好坏。过去停在 PPT 和脑海里的想法,现在有机会被快速做成一支能看、能改、也愿意转发的视频。如果明天就要介绍你手头的项目,你最想先把哪一步交给 AI?

京东科技开发者 433

Codex 驱动的移动端AI全栈开发:从 Relay 原型图到可交付链路

AI 编程工具降低了跨端开发门槛,但“让 AI 写页面”并不等于“完成移动端交付”。PC 运营端页面通常以功能闭环为中心,设计约束较弱,研发可以基于组件库快速搭建;移动端 C 端页面直接面对用户,Relay 原型图和 UI 设计稿不仅是视觉参考,更是交互、信息层级、状态反馈和业务信任感的综合契约。

京东科技开发者 566

Claude Code vs Codex 记忆体系深度对比

Claude Code —— 分层自动记忆系统四层分层架构(CLAUDE.md / Auto Memory / Session Memory / AutoDream)构成自优化闭环,系统主动捕获、分类、去冗并跨会话接力经验。走的是自动化优先路线——让机器替人记忆、替人整理,以少量可控性的不确定换取强大的经验积累能力。Codex —— 声明式契约系统两层扁平架构(AGENTS.md 静态声明层 + 会话上下文层),记忆完全由人显式订立、显式修改,系统只读契约、绝不擅自变更。走的是可控性优先。

京东科技开发者 605

上游给空、下游拿到 -1,我把故障一直追到了 commons-beanutils 的构造函数

这篇手记是一份事后复盘,写在我们已经把修复推上线、把测试用例跑绿、把约束文档沉淀进团队库之后。非研发同事,可以直接从第八章开始看,前七章都是讲排障和代码分析。故障本身不复杂,修复也不复杂,但这次排查真正让我想写下来的,不是技术本身——而是从问题提报到解决全程AI的作用:问题定位:业务方反馈了一个异常单号说「下发失败」,一线运维同事直接在日志系统捞到相关的系统日志,用IDE打开下游代码库,把异常信息给到JoyCode——AI 直接指向了问题是serialType值非法,系统只接受0和1,而当前上游给的是-1。

京东科技开发者 703

SKill测评:谁才是真正的Skill之王?

巧合的是,阿里近期开源了一款名为 Skill-Up 的测评工具——它专门面向 Agent Skill 开发者,支持在 Claude Code、Codex、Qoder CLI 等真实 Agent Engine 环境中验证 Skill 的功能正确性,并可将失败用例转化为精准的修复指引,同时支持本地与 CI 环境的持续回归。2026年,Skill 的热度不减,已成为 AI 辅助编程领域的标配。在日常研发中,无论是沉淀个人经验,还是将团队的优秀范本标准化,将知识“蒸馏”为 Skill 已是大家的常规操作。

京东科技开发者 618

让AI真正参与工作!JoyDesk已上线京东云

JoyDesk提供覆盖AI资产管理、权限控制、安全策略、审批审计、运营监控等企业级治理能力,支持按组织、角色和项目进行精细化权限管理,并支持私有化部署,确保企业数据边界清晰、AI行为全程可追溯、安全策略灵活可配置,满足金融、政企等行业对数据安全和合规治理的要求,让AI真正成为企业可信赖的生产力。JoyDesk支持MCP协议、标准API、技能等多种开放接入方式,可快速连接企业现有业务系统,将业务能力封装为AI可调用的技能和专家,让AI能够理解业务流程、调用业务系统、完成业务任务,而无需改变企业原有IT架构。

京东科技开发者 652

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手【最终版】

这个项目展示了AI Agent 在垂直内容创作领域端到端自动化:从内容理解到播客输出,全流程 AI 驱动多模态融合:文字、图片、音频、视频统一处理专业级音频质量:音色设计 + 智能混音,输出广播级品质低门槛使用:可视化配置 + 自然语言交互,无需技术背景。

京东科技开发者 556

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(高级篇)

这是一个 AI 驱动的播客创作助手,专注于从文字/视频/音频内容识别到播客制作的全流程。你可以用自然语言与它对话,也可以上传视频和音频,它会理解意图、调用相应的语音合成工具,把他们变成真实的播客音频。

京东科技开发者 720

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(进阶篇)

这是一个AI 驱动的音频内容创作助手。你可以用自然语言与它对话,它会理解意图、调用相应的语音合成工具,把文字变成真实的播客音频,并保存在本地。关于项目的详细介绍见第一篇文章:第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(入门篇)这篇文章更多介绍进阶篇添加的功能。

京东科技开发者 545

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(入门篇)

这个项目让我第一次把前端、后端、AI Agent 三块内容独立串联起来。技术选型上每一块都是当下主流的方案,实际跑通整条链路之后对"全栈"有了更具体的感受。框架版本要锁定:LangChain 这类快速迭代的框架,版本差异带来的问题远比你想象的多先跑通链路,再追求完美:新手阶段能把用户输入 → AI 处理 → 结果展示这条链跑通,比深入某个技术点更有价值多看官方文档:相比博客和教程,官方文档更新及时,特别是 LangGraph 这种新框架后续计划继续迭代,欢迎交流!

京东科技开发者 602

ICLR 2026 | 面向序列决策的贝叶斯集成方法

在这篇工作中,我们关注的是。

京东科技开发者 294

ICML 2026|NaviAgent:面向 Oxygen 智能体的可扩展工具编排

大型语言模型(LLM)越来越多地作为函数调用代理,调用外部工具来处理超出其静态知识范围的任务。然而,它们通常一次只调用一个工具,缺乏对任务结构的全局视图。由于工具之间往往相互依赖,这会导致错误累积和可扩展性差,尤其是在扩展到数百或数千个工具时。为了解决这些局限性,我们提出了NaviAgent,一种显式的双层架构,它通过基于图的工具关系建模将任务规划与工具执行解耦。在规划层,基于 LLM 的代理决定是直接响应、澄清意图,还是检索并执行一个独立于工具间复杂性的工具链。

京东科技开发者 383

实测 9 款 AI 架构图工具:从 Mermaid 美化到 GPT-Image2,一份选型清单

支持 5 类图(架构图、工作流图、时序图、数据流图、生命周期/状态机图),主题 4 种(Classic、Signal Flow、Blueprint、Editorial)+ 3 种色彩模式(Dark / Light / System Auto),输出格式含 HTML、PNG、SVG、WebM、Share Card PNG、JSON IR。它把提示词图库、图像生成案例、参考图编辑流程和命令行工具整合在一起,让 AI Agent 能直接调用 GPT Image 2 模型完成文生图、图生图、参考图编辑等任务。

京东科技开发者 895

别再守着 Claude Code 了——学会指挥它自主干活

回到开头那句:别再一句一句地喂它、然后守着屏幕。真正的用法是——把一件事想清楚、划好边界、给它一个能自我验证的目标,然后交出去。你会发现,省下来的时间不是一点半点。把重复的判断和执行还给机器,把真正需要你的判断留给自己。

京东科技开发者 584

CVPR 2026|Oxygen XR 团队在原生鱼眼高斯泼溅技术上带来新突破

京东零售技术团队联合清华大学提出DirectFisheye-GS框架,创新性地将鱼眼相机模型原生嵌入3D高斯泼溅管线,通过跨视角联合优化策略直接处理鱼眼图像,避免了传统去畸变预处理导致的信息损失。该方案在多个公开数据集上达到SOTA性能,有效解决了单视角优化引起的几何畸变和视角不一致问题,同时保持与现有3DGS工具链的兼容性。技术已应用于电商3D重建和4D体积视频等场景,显著提升了沉浸式体验。相关论文被CVPR 2026接收,为宽视场场景重建提供了高效解决方案。

京东科技开发者 353

拆解海博 AI-Native 落地保障:Harness、双 Loop、知识库与技能自主迭代实践

海博研发RoadMap 的落地,彻底终结了 AI 编程“对话式玄学”的旧模式,真正落地了AI Native 研发工程化。它证明 AI 规模化赋能研发的核心,不在于堆砌大模型能力,而在于用工程思维重构 AI 的工作范式:用结构化流程替代随机对话,用固化规则约束模型行为,用持续沉淀实现能力复利,用分层架构支撑规模化落地。

京东科技开发者 633

让 AI 快速「读懂」你的代码仓:Joy-Code-Graph 云端图谱服务的三次进化

代码知识图谱不是要取代 AI 的智能,而是要补齐它对代码全局关系的认知盲区。当 AI 能一眼看清「谁调用了谁、改动会波及哪里」,它写出的代码才真正靠谱;当这份认知安全地留在自己手里、随时被 Joygen 调用、并且永久沉淀在代码仓里——AI 编程的体验,才算真正上了一个台阶。这,就是我们做 Joy-Code-Graph 云端服务的初衷。能力共享,数据自主;一次建图,长期受用。

京东科技开发者 751

【Coding生态】从代码托管到 AI 能力底座:与Coding一起共建 AI 研发生态

前两种框架能够很好地支撑对话式能力和预设流程式能力。它们适合基于提示词或预设工作流完成研发问答、知识查询、流程编排等任务。但在更复杂的研发场景中,仅仅“回答问题”还不够。当用户业务逻辑复杂时,一旦场景进入真实落地阶段,例如下载代码、修改文件、执行命令、安装依赖、运行测试、读取完整代码文件,或者与自有系统联动、将结果渲染到 Coding 页面、推送到京 ME,AI 应用需要的不只是知识能力,还需要真实的代码库操作能力和独立可执行环境。

京东科技开发者 768

GPT-5.6、ChatGPT Work 与 Codex 更新食用指南

三档模型当前都提供 1,050,000 tokens 上下文、922,000 tokens 最大输入和 128,000 tokens 最大输出,接受文本与图像输入、输出文本,并支持 web search、file search、Computer Use、MCP、Tool Search、Skills、Apply Patch 等工具。Work 可以读取你提供的文件,通过插件连接 Slack、Google Drive、SharePoint、邮箱、日历、CRM 或项目系统,调用获批工具,并在执行中展示进度。

京东科技开发者 860

把业务流程沉淀成高质量 Skill 的实践路径

使用Record & Replay创建的Skill,尽管创建流程简单,但它的本质实际是让 AI 去操作页面,这不但有可能影响我们对电脑的操作,还有可能无法稳定复现。创建Skill时,可以使用 Codex 的 Record & Replay 插件,把一次手工操作录下来,再让 AI 生成可复用流程。刚开始切换时,很容易遇到接口报错,可以让Codex排查原因进行优化,直到可以稳定执行;补充相应业务背景,说明这件事为什么要做,谁会用,输入从哪来,输出给谁看。电脑休眠、关机、软件没开时,本地任务可能无法执行。

京东科技开发者 835

政企前台AI-Agent的架构实践:打造可复用的 AI 服务平台-【灯塔计划】

不止是爆火的龙虾,还是各种Skills,MCP、Agent,脱离的具体的场景谈方案,最后只会是一场空。这一套可复用的 AI 服务平台,截止目前,通过前后端对接规范文档,多项能力已快速接入到各个场域的不同端平台,大幅降低研发成本, 并且各业务线新场景的接入从原来的 “开发驱动” 转为 “配置驱动”,接入周期从天维度缩短至小时级。

京东科技开发者 860

京东 Oxygen xLLM 大模型推理引擎正式捐赠开放原子开源基金会,共建国产 AI Infra 生态

下一阶段 AI 基础设施的核心命题,不是简单的算力堆叠,而是让工程本身变得智能——让调度系统能自主感知负载特征并动态优化,让推理引擎能根据模型结构和硬件特性自动生成最优执行方案,让整个 AI 工程链路具备自感知、自决策、自优化的能力。未来,Oxygen xLLM 的项目官网、社区沟通渠道及微信社区将陆续向开发者开放,诚邀芯片厂商、模型厂商、云厂商、企业用户及个人开发者共同参与,让国产大模型推理引擎在开放生态中加速成长。硬件层,原生支持 GPU / NPU / MLU 多类 AI 芯片,深度适配国产芯片。

京东科技开发者 1000

【京东云】全球首个!京东全栈开源JoyAI-VL-Interaction,让大模型从“一问一答”走向“边看边说”

开源一套系统,而不只是一个模型在实时视频流中,JoyAI-VL-Interaction每秒都会做一次判断,比如,继续观察、保持沉默,发现关键事件、主动回应,遇到复杂任务,交给后台Agent处理。一个好的AI 助手,不应该一直打扰用户,而应该知道什么时候该出现,什么时候该安静,以及什么时候自己解决,什么时候交由agent解决。深耕零售、物流、健康、工业等实体产业二十余年,京东拥有全球领先的物理世界运营网络,覆盖仓储、配送、门店、直播、客服、售后海量真实场景,每天都在发生人、货、场的实时互动。

京东科技开发者 1029
上一篇: 频繁FullGC的原因竟然是“开源代码”? | 京东云技术团队
下一篇: 万字长文浅析配置对MySQL服务器的影响 | 京东物流技术团队
京东云开发者
京东云开发者 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄8年 1万+粉丝 2139原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值