KI-Agenten Teil 4 - ein Zwischenstand

KI-Agenten Teil 4 - ein Zwischenstand

vor 2 Wochen
Die Folge zeigt, wie KI schrittweise im Requirements Engineering genutzt wird: mit mehreren spezialisierten Agenten für Struktur, Inhalt, Anforderungen und Konsistenzprüfung eines Wallbox-Lastenhefts. Offene Punkte, Review und Freigabe bleiben menschlich.
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Podcast
Podcaster
Der Podcast für die Leitung von Projekten, technischen Entwicklungen um bessere Entscheidungen herbeizuführen. Für Menschen, die komplexe Projekte praxisnah und sicher umsetzen wollen.

Beschreibung

vor 2 Wochen
In dieser Folge geben wir einen Zwischenstand dazu, wie wir KI
schrittweise in unseren Requirements-Engineering-Prozess
integrieren. Wir beschreiben, wie wir den Ablauf in einzelne
Tätigkeiten zerlegt haben und bewusst prüfen, welche Schritte sich
für Automatisierung eignen und wo der Mensch weiterhin nötig ist.
Wir beginnen mit dem Aufbau einer neuen Plattform für
communitybezogene Inhalte und dem geplanten Umzug des Podcasts.
Außerdem weisen wir auf ein Requirements-Engineering-Event in
Hannover hin, das wir als Community-Format verstanden wissen. Im
Mittelpunkt der Episode steht ein Experiment mit mehreren
spezialisierten KI-Agenten für ein Lastenheft. Als Beispiel dient
uns ein Projekt rund um eine Wallbox. Zuerst erzeugt ein Agent aus
einem Workshop-Foto mit System-Footprint und Post-its eine erste
Dokumentstruktur. Danach verarbeitet ein zweiter Agent einzelne
Dokumente und sortiert passende Inhalte in die Kapitel ein.
Anschließend lassen wir einen weiteren Agenten Anforderungen aus
dem Material formulieren. Dafür geben wir ihm klare Regeln für
Form, Verbindlichkeit und Vorgehen mit. Danach prüft ein
Konsistenz-Agent die erzeugten Anforderungen auf Widersprüche.
Dafür ergänzen wir eindeutige IDs, damit die Ergebnisse
nachvollziehbar bleiben. Wir halten fest, dass Lücken im Dokument
weiterhin vom Menschen geklärt werden müssen. Auch Review und
Freigabe bleiben interaktive Schritte. Zusätzlich denken wir über
einen Agenten nach, der das Dokument im Review vorliest und
gleichzeitig mehr Aufmerksamkeit für Reaktionen im Raum ermöglicht.
Zum Schluss sprechen wir über die technische Umgebung: sensible
Daten, lokale Speicherung über Markdown und die Nutzung von
LangDoc. Außerdem erwähnen wir SysML V2 und die Idee, aus
textuellen Beschreibungen später Modelle und Architekturartefakte
zu erzeugen.
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