如果工業軟件不再是靜態工具，而是一種自我演進以保持正確的生活架構怎麼辦？
我們的研究正在透過開發專為發展而打造的軟體架構來重塑西門子數位產品組合的未來。我們將固定藍圖轉換為動態調整的建築工藝品，以主動管理複雜性。通過將可操作的自主性和自我意識集成到核心架構中，我們確保我們的軟件仍然具有彈性和正確性，即使其環境和需求不斷變化。
重要的是軟體架構從固定藍圖發展到動態調整的藝術品，在整個演變中保留正確性。
公司核心技術
軟體架構與設計
「軟體架構與設計」研究領域定義了自我演進的工業軟體的建築範例。我們將靜態藍圖轉換為生活的軟體架構，讓系統能主動重新發明自己，同時確保複雜的環境中的正確性。
軟體架構與設計研究專注於從靜態藍圖轉換為生活的軟體架構。我們定義了自我演進的軟體架構的原則，以及可操作自主所需的架構品質特徵。我們的工作推動策略架構演進和產品組合現代化，從而使人工智慧原生軟體模式轉向。
主要研究領域集中在軟體系統的自我意識、自我演進的框架、聯合軟體架構設計、自主治和 AI 增強資料整合。我們領域的核心支柱是正確性信封和驗證線束的工程。通過將自我意識和可追溯性嵌入建築核心中，我們確保複雜的工業系統和代理架構在整個過程中保持彈性、可靠和正確性。
這個 公司核心技術 專注於通過先進的軟件架構框架來自發展和聯合的工業軟件應用程序的工程。我們推動策略架構演進，確保我們的軟件在高危環境中保持正確性和可靠性。通過應用正確性封包和架構特性來實現可操作的自主性，我們使工業應用程序能夠主動調整，同時保持營運完整性。
除了對生活建築原則的基礎研究外，這家公司 Core Technology 還提供專家諮詢、建築評論和技術評估。作為水平領域，它提供在所有西門子業務領域中構建彈性的工業級軟件所需的架構模式和未來的指導。
出版物
探索我們的精選論文
少數的困境：過度提示大型語言模型
發表於:2025 第三屆基礎與大型語言模型國際研討會 (FLLM)
唐永健；多魯克·坦塞爾；克里斯蒂安·庫爾納；托馬斯·朗克勒
當提示中過多的例子降低 LLM 表現，並挑戰傳統的少數學習假設時，會發生過度提示。為了研究這種困境，提示框架評估了 GPT-4O，DeepSeek-v3 和 LLAMA-3.1 等模型之間的隨機採樣，語義嵌入和 TF-IDF 向量選擇。結果顯示，太多領域特定的例子，相反地會損害準確性。針對軟體需求資料集進行測試，逐漸增加分層和 TF-IDF 選取的範例，顯示了最佳的提示大小。這種方法可避免過度提示，同時優於最先進的要求分類 1%。
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以 LLM 為基礎的軟件工程代理系統：挑戰和機會
提交給：波恩資訊科技協會 2026 年 SE2026
湯永健，托馬斯·朗克勒
儘管 LLM 的進步，但複雜的軟件工程任務需要協作、專門的方法。本文在整個軟體開發生命週期，包括需求工程、程式碼產生、測試和除錯，有系統性地回顧以 LLM 為基礎的多代理程式系統的新興模式。它檢查模型選擇，評估基準，代理框架和通信協議。此外，該工作重點介紹了協調、人力代理協調、成本最佳化和資料收集等關鍵挑戰，提供關於代理軟體工程的狀態的基本見解。
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大規模型驅動舊式系統現代化
發表於：ReCODE '26：第一屆代碼翻譯、轉換和現代化工作坊的論文集，第 13 至 18 頁
托比亞斯·布姆、延斯關蘇天、莫希尼·諾嫩曼、湯姆·舒恩貝特、巴特·卡佩爾斯、安德烈亞斯·比斯多夫
本經驗報告提供了四階段模型驅動的方法（分析，豐富，合成，過渡），在舊式代碼庫和現代目標平台之間插入不具技術的中間模型。應用於大型工業 .NET 應用程序，它半自動將使用者介面和頁面結構遷移到現代 Web 堆疊，同時保留功能行為。通過將建築知識整合到明確的模型中，它可以提高可維護性和開發人員體驗。儘管佈局挑戰需要人工努力，但這種方法可降低風險，有效擴展並提供可重複使用的模式。
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結合正式語法和 LLM 語義：提取知識圖表以了解舊版程式碼
發表於:2026 年 IEEE 第 23 屆國際軟體架構輔助研討會 (ICSA‑C)
亨利克·蒂爾曼; 伯恩哈德·朗普; 安德烈斯·比斯多夫
成熟的企業通常依賴舊式系統，這些系統由於過時的語言和識別碼不清晰而難以維護。但是，更換這些系統會有失去其經過驗證的可靠性的風險。大型語言模型可以協助架構復原和現代化，但它們需要精確的前後關聯管理。由於代碼是一種可解析的正式語言，因此檢索可以利用程序結構而不依賴非結構化文本。我們提出一種基於解析的方法來為 GraphRAG 構建結構感知知識圖。這種方法在工業案例研究中展示了提高的檢索精度和多跳躍架構推理。
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