GenAI-unterstützte Softwarearchitektur

Architekturarbeit umfasst mehrere menschenzentrierte Aktivitäten: Ermittlung wichtiger Architektur-Anforderungen, Designentscheidungen, Kommunikation, Bewertung von Lösungskonzepten. Die Qualität dieser Aktivitäten hängt eng mit der Erfahrung der beteiligten Architektinnen und Architekten zusammen.

Generative KI kann genutzt werden, um menschliche Fähigkeiten im Bereich der Softwarearchitektur zu ergänzen, was für Architekten aller Erfahrungsstufen Vorteile mit sich bringt: Weniger erfahrene Fachleute können effizienter arbeiten und ihre Lernkurve verkürzen; erfahrenere Architektinnen können effizienter arbeiten und ihre Ziele schneller erreichen.

Eine konkrete Lösung ist Quasar, welches entwickelt wurde, um u. a. Architekturartefakte mit generativer KI zu analysieren, zu bewerten und Verbesserungsvorschläge zu machen. Zunehmend nutzen wir die Lösung auch, um gemeinsam Architekturlösungen zu entwickeln (AI-Pair-Engineering) und Kontextinformationen stärker zu berücksichtigen.

Informieren Sie sich über unsere Forschungsarbeiten zu KI-gestützter Architekturarbeit und entdecken Sie, wie diese Technologie Ihr Unternehmen verbessern kann.

• KI in der Softwarearchitektur: Wie LLMs die Qualitätssicherung automatisieren[Blog]
• Shift-Left im Software-Engineering: Wie KI Rollen verändert[Video]
• Using LLMs to Evaluate Architecture Documents: Results from a Digital Marketplace Environment[Preprint]

Generative KI hat die Türen für eine neue Klasse intelligenter Systeme geöffnet. Angetrieben von Agenten, die auf Sprachmodellen (LLMs, SLMs) basieren, können diese Systeme mit Benutzern und anderen Systemen mit einem hohen Maß an Flexibilität interagieren und mit einem hohen Grad an Autonomie Aufgaben ausführen, die traditionell menschliche Anstrengungen bei der Entwicklung erforderten.

In der ACE-Abteilung entwickeln wir Technologien, mit denen Systeme während der Laufzeit autonom und zuverlässig miteinander kommunizieren können.

Mithilfe von GRAIN (Generative AI for Interoperability) können zwei Systeme Daten in einer unbekannten Darstellung senden und empfangen. Darüber hinaus können sie diese sofort in ihre interne Darstellung umwandeln.

Informieren Sie sich über unsere Forschung zu intelligenten Informationssystemen und werden Sie Teil unseres Teams, um Pionierarbeit bei der Konzeption und Entwicklung dieser Systeme zu leisten.

• Toward self-coding information systems [Preprint]
• Evaluating the effectiveness of LLM-based interoperability [Preprint]
• 2nd International Workshop of Software Architecture and Generative AI [Event]
• Implementing Generic APIs with Generative AI for Seamless Interoperability[Webinar]
• The Engineering of Smartness in Software-based Systems [Blog]
• The Pursuit of Smartness in Software-based Systems [Blog]