Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWUHIVEMIND zielt darauf ab, verantwortungsbewusste und menschzentrierte Methoden, Werkzeuge und Verfahren für die Softwareentwicklung voranzutreiben, die KI- und Datentechnologien nutzen, um den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu beschleunigen. Zu diesem Zweck entwirft das Projektteam ein adaptives LLM-basiertes Multi-Agenten-Framework, das die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Akteuren und mehreren KI-Agenten ermöglicht, die so zugeschnitten sind, dass sie die verschiedenen Rollen innerhalb eines herkömmlichen Software-Entwicklungsteams widerspiegeln. Jeder der Agenten wird durch mehrfache Modellanpassungen spezialisiert sein und folgendes umfassen:
- Feinabstimmung mit Organisationsdaten
- Prompt-engineering
- Erzeugung durch verbesserten Abruf (retrieval-augmented generation)
- Human-in-the-loop Machine Learning
Diese Agenten werden für die Entwicklung von Mechanismen zur Unterstützung intelligenter Systemspezifikationen von entscheidender Bedeutung sein. Sie ermöglichen die automatische Ableitung komplexer Anforderungen und erleichtern die agile Modellierung unter Berücksichtigung von Inkonsistenzen und Mehrdeutigkeiten, wodurch die Anzahl der in späteren Phasen des Softwareentwicklungszyklus‘ erforderlichen Änderungen verringert wird.
Darüber hinaus wird HIVEMIND die Auftragsprogrammierung auf allen Integrationsebenen unterstützen, indem das Kontextbewusstsein von KI-Agenten erhöht wird. Diese KI-Agenten unterstützen die Codeentwicklung, Analyse, Verifizierung und das Testen, indem sie während des Entwicklungsprozesses auf eine relevante Dokumentation zugreifen können.
HIVEMIND geht über die Entwicklungsphase hinaus und bietet umfassende Unterstützung für den gesamten Software-Lebenszyklus, einschließlich der Software-Wartung, auch für Systeme mit mehreren Architekturen. HIVEMIND bringt Wissenschaftlerinnen aus dem Bereich Software-Engineering, KI-Forscher und Industrievertreter in einem einheitlichen Open-Source-Rahmenwerk zusammen, das TRL5 erreichen soll. Zu diesem Zweck werden die Konsortialpartner die HIVEMIND-Technologien in 5 Anwendungsfällen validieren.