Разработка CASE-платформы с генеративным искусственным интеллектом и агентным слоем модельного контекста
Разработка CASE-платформы с генеративным искусственным интеллектом и агентным слоем модельного контекста
Аннотация
В статье представлена архитектура, реализация и предварительная сервисная оценка прототипа CASE-платформы, использующей генеративный искусственный интеллект для структурирования требований, генерации кода, формирования тестовых артефактов и проверки развёртывания. Платформа объединяет адаптерный слой интеграции с большой языковой моделью, версионное хранилище артефактов, явные контрольные точки подтверждения пользователем и двунаправленный слой модельного контекста (MCP) для инструментальной интеграции. Оценка ограничена воспроизводимым детерминированным-режимом, регрессионными тестами серверной части, сравнением свойств рабочего процесса с двумя базовыми режимами и дополнительной разведочной проверкой с реальным коммерческим поставщиком языковой модели на двух проектных запросах. Результаты дают предварительные свидетельства архитектурной реализуемости трассируемого процесса от требований к артефактам, но не доказывают промышленную готовность решения или семантическую корректность всей сгенерированной бизнес-логики.
Ключевые слова
Издание
Труды Института системного программирования РАН, том 38, вып. 4, часть 2, 2026, стр. 279-292.
ISSN 2220-6426 (Online), ISSN 2079-8156 (Print).
DOI: 10.15514/ISPRAS-2026-38(4)-32
Для цитирования
Полный текст статьи в формате pdf (на английском)
Вернуться к содержанию тома