阮欣洲

面向系统和业务模型的可视化建模平台，集成AI多智能体开发工作流。包含建模环境、工程管理门户、可复用组件库，支持SysML/MBSE模式，从结构上集成模型检查、分支版本控制、元模型管理和仿真。

• AI多Agent工作流架构：设计并落地基于TRAE的多Agent协同开发工作流V2.1，为MBSE平台准备专职Agent和Skill，实现Bug自动修复、PR自动发起、消息提醒等AI闭环能力
• AI-Agent跨流协同SOP：设计跨流协同主干SOP，将AI Agent的开发流程标准化、可审计化，实现"策略即代码"的工程实践
• 知识库与RAG检索：设计基于RAG架构的SysML模型知识检索系统，支持从工程文档和模型定义中检索相关组件，辅助AI Agent理解业务上下文
• 低代码平台架构：主导新源溯前端选型与架构设计，设计组件元语言(CML)、校验规则引擎、页面配置层、渲染引擎、缓存机制、PageRef页面嵌套统一机制等8大核心模块
• 前端架构设计：基于React 19 + pnpm Monorepo构建多包架构，封装@mbse-unity/ui、@mbse-unity/pixichart等5个可复用子包

面向 MBSE 领域的知识库建设，基于 RAG 架构实现 SysML 模型知识检索。覆盖文档摄入、向量化、多路检索、BGE 重排序到 Agent 上下文增强的全链路，服务于11个专职Agent的知识协同。

• RAG检索架构：设计向量检索+BM25双路检索，通过RRF融合算法合并排名，BGE Reranker精排，Top-5命中率从65%提升至89%
• 领域知识库建设：索引500+ SysML模型定义、组件规范和工程文档，支持8种模型关系的语义检索
• Agent上下文增强：设计Query Template机制，将Agent任务上下文转化为检索意图，检索结果作为Few-shot注入Prompt
• 性能优化：检索延迟P95控制在200ms以内，支持增量索引和实时更新

AI驱动的软件开发全生命周期平台，将Chat-based单点AI工具升级为Task-based可视化多Agent协同工作流，落地Spec-Driven开发范式，实现从需求定义到代码上线的全流程AI闭环。

• AI应用系统架构设计：设计三层架构 — 模型层（Claude+Qwen双模型智能路由）/ Agent编排层（可视化多Agent调度）/ 质量保障层（Agent Loop自愈闭环），非研发人员通过拖拽即可驱动AI完成软件交付
• Multi-Agent协同：设计多Agent调度系统，Agent间通过结构化JSON中间产物传递数据，支持断点续跑和局部重试，类似LangChain Agent框架的工程化实践
• Spec-Driven Prompt工程：设计openspec目录规范，以结构化技术契约作为Agent唯一输入源，本质是Few-shot + Chain-of-Thought的工程化封装
• Agent Loop自愈：实现Plan → Execute → Evaluate → Fix自动化修复闭环，CI失败时Agent自主读取Error Log并修复，配合红蓝对抗机制保障代码质量
• MCP工具集成：基于MCP协议集成文件系统、Git、终端等外部工具，让AI Agent能够读取代码、执行命令、提交代码

基于AST的代码静态分析与自动化迁移工具，将Vue2 SFC代码自动转换为符合FSD架构的React组件。设计9步端到端迁移流水线，11个专职Agent协同工作。

• AST代码静态分析：使用AST解析器将Vue2 SFC拆解为template、script、style三个AST树，提取页面逻辑并生成结构化中间产物（page-logic.json），实现代码的深度静态分析
• 多Agent迁移流水线：设计9步端到端迁移流程，11个专职Agent覆盖代码解析 → 逻辑提取 → React生成 → 测试验证全链路，单页面迁移无需人工介入
• 结构化数据契约：以page-logic.json作为贯穿全流程的唯一数据契约，解耦Vue解析与React生成两个阶段，支持断点续跑与局部重试
• 三层验证闭环：Page-Logic语义校验 → 链路测试 → 行为等价测试（以旧页面为测试预言机，API参数对比评分），保障迁移正确率