如果工业软件不再是静态工具，而是一个能够自我演变以保持正确性的活生生的架构，该怎么办？
我们的研究正在通过开发专为发展而构建的软件架构，重塑西门子数字产品组合的未来。我们将固定的蓝图转化为可动态调整的建筑构件，以主动管理复杂性。通过将可操作的自主性和自我感知集成到核心架构中，我们确保我们的软件即使环境和要求不断变化，也能保持弹性和正确性。
重要的是软件架构从固定的蓝图演变为动态适应的人工制品，在整个演变过程中保持正确性。
公司核心技术
Software 架构与设计
Software Architecture and Design 研究领域定义了自演工业软件的架构范例。我们将静态蓝图转化为活的软件架构，让系统能够主动重塑自我，同时确保复杂环境的正确性。
Software Architecture and Design 研究侧重于从静态蓝图向活软件架构的过渡。我们定义了自主开发软件架构的原则和可操作性所需的架构质量特征。我们的工作推动了战略架构演变和产品组合现代化，从而实现了向人工智能原生软件模式的转变。
关键研究领域集中在软件系统的自我意识、自我进化框架、联邦软件架构设计、自主治理和人工智能增强数据集成。我们领域的核心支柱是正确性包络和验证线束的设计。通过将自我意识和可追溯性嵌入架构核心，我们确保复杂的工业系统和代理架构在自身演变过程中保持弹性、可信性和正确性。
这个 公司核心技术 专注于通过高级软件架构框架对自演和联邦工业软件应用程序进行工程设计。我们推动战略架构发展，确保我们的软件在高风险环境中保持正确和值得信赖。通过应用正确性范围和架构特征来实现可操作的自主性，我们使工业应用能够在保持运行完整性的同时主动进行调整。
除了对活生生的建筑原理进行基础研究外，该公司的核心技术还提供专家咨询、架构审查和技术评估。作为一个横向领域，它提供了在西门子所有业务领域构建弹性工业级软件所需的架构模式和面向未来的指导。
出版物
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少枪难题：过度提示大型语言模型
出版于:2025 年第三届基础与大型语言模型国际会议 (FLLM)
唐永健；多鲁克·通塞尔；克里斯蒂安·科纳；托马斯·朗克勒
当提示中过多的示例会降低 LLM 的性能，从而挑战传统的少量学习假设时，就会出现过度提示。为了研究这一难题，一个提示框架评估了GPT-4O、DeepSeek-v3和LLAMA-3.1等模型的随机采样、语义嵌入和TF-IDF向量选择。结果表明，过多的特定领域的示例自相矛盾地损害了准确性。在软件需求数据集上进行了测试，逐渐增加的分层和 TF-IDF 选择的示例显示了最佳的提示大小。这种方法避免了过度提示，同时比最先进的需求分类高出1％。
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基于 LLM 的软件工程代理系统：挑战与机遇
提交至：SE2026，信息学会，波恩
汤永健、托马斯·朗克勒
尽管 LLM 取得了进步，但复杂的软件工程任务需要协作、专业的方法。本文系统地回顾了整个软件开发生命周期中基于LLM的多代理系统的新兴模式，包括需求工程、代码生成、测试和调试。它研究了模型选择、评估基准、代理框架和通信协议。此外，该工作重点介绍了诸如编排、人机协调、成本优化和数据收集等关键挑战，为机构软件工程的现状提供了重要的见解。
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模型驱动的传统系统大规模现代化
出版于：RecoDE '26：第一届代码翻译、转换和现代化研讨会论文集，第 13-18 页
Tobias Böhm、Jens Guan Su Tien、Mohini Nonnenmann、Tom Schoonbaert、Bart Carpels、Andreas Biesdorf
本经验报告提出了一种由模型驱动的四阶段方法（分析、丰富、合成、过渡），该方法在传统代码库和现代目标平台之间插入了与技术无关的中间模型。应用于大型工业.NET 应用程序，它可以半自动地将用户界面和页面结构迁移到现代 Web 堆栈，同时保留功能行为。通过将架构知识整合到显式模型中，它提高了可维护性和开发人员体验。尽管布局挑战需要手动操作，但该方法可以降低风险、有效扩展并提供可重复使用的模式。
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桥接形式语法和 LLM 语义：提取知识图以理解遗留代码
发布于：2026 IEEE 第 23 届软件架构配套国际会议 (ICSA‑C)
亨里克·蒂尔曼；伯恩哈德·伦普；安德烈亚斯·比斯多夫
成熟的企业通常依赖于由于语言过时和标识符不明确而难以维护的旧系统。但是，更换这些系统可能会失去其久经考验的可靠性。大型语言模型可以帮助架构恢复和现代化，但它们需要精确的上下文管理。由于代码是一种可解析的形式语言，因此检索可以利用程序结构而不是依赖非结构化文本。我们提出了一种基于解析的方法来构建GraphRag的结构感知知识图谱。这种方法在工业案例研究中证明了检索精度的提高和多跳架构推理的改进。
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