从 单点工具 向 全链路智能 跃升
ERP 交付的瓶颈已转移。不再是单纯的编码速度，而是理解复杂的业务逻辑、海量数据模型和梳理历史遗留系统。我们 2026 年的愿景是为整个研发组织打造强大的“AI 第二大脑”。
核心痛点：寻找研发真正的瓶颈
为什么仅普及 Trae (Coding) 这样的纯编码助手还远远不够。
“非编码”时间陷阱
我们 40% 的研发周期消耗在需求分析、表结构设计和遗留代码梳理上，而非实际写代码。这是全链路 AI 提效的突破口。
知识断层与隐性壁垒
复杂的 ERP 逻辑高度耦合在老员工的记忆中，缺乏结构化沉淀，导致新人上手极慢，查阅文档效率低下。
AI Native 研发大脑架构蓝图
重新定义 ERP 软件开发生命周期 (SDLC)
我们正从传统的线性开发流程，转向由智能体 (Agent) 驱动的闭环工作流。“写代码”将变为“定义业务逻辑”，繁杂的组装与验证工作交由 AI 完成。
1. 意图捕获
需求 Agent 读取 PRD 与多模态原型
2. 逻辑建模
调用数据库 MCP，生成 DSL 与 UML
3. 自动组装
代码生成与自动化 TDD 测试闭环
4. 持续进化
团队专属 RAG 语料库清洗与沉淀
深度工具化与资产沉淀化
部署标准化的 MCP 服务 (连接器) 与 Agent 智能体 (执行者)。
模型上下文协议 (MCP) 服务规划
构建统一接口，让 Trae 和本地 Ollama 大模型能够“看见”我们的私有 ERP 资产。下图展示了不同 MCP 服务的落地优先级预期。
核心 Agent 能力覆盖矩阵
对比当前工具与 2026 年 Agent 目标形态的成熟度。“遗留代码解读专家” (Legacy Sensei) 将成为解决历史技术债的战略支点。
场景落地与效能跃升
通过将高耗时的非编码环节交给专属 Agent 处理，团队可以彻底摆脱低效的查询与手动排错工作，专注于业务架构本身。
演进路线与执行步骤
阶段一：深度工具化与规范奠基
统一全员 Trae 上下文规范 (.trae 配置文件)。建立标准化 Prompt 资产库并纳入版本控制。搭建本地开源模型 (Ollama) 推理环境。
阶段二：资产沉淀与中枢连接
开发内部 Doc-Hub MCP 与 Schema 数据库连接器。清洗私有业务语料与历史踩坑记录，建立团队专属的 RAG (检索增强生成) 知识库系统。
阶段三：全场景智能体闭环落地
投入使用各类业务 Agent。从“需求理解 Agent”提取架构意图，到“遗留代码解读专家”分析旧逻辑，最终实现自动化测试生成与结果转化工具链的贯通。