論文の概要: From Code to Requirements: Agentic Reverse Engineering of Business Rules at Enterprise Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22719v1
- Date: Sat, 19 Sep 2026 03:08:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-23 18:04:03.895546
- Title: From Code to Requirements: Agentic Reverse Engineering of Business Rules at Enterprise Scale
- Title（参考訳）: コードから要件へ:エンタープライズスケールでのビジネスルールのエージェントリバースエンジニアリング
- Abstract要約: エンタープライズソフトウェアシステムのビジネス要件は、構造化形式で取得されることはめったにない。
正式な要件がないため、チームは手作業によるリバースエンジニアリングの費用がかかる。
本稿では,ビジネス要求文書を自律的に生成するエージェントフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0680378628718095
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Business requirements for enterprise software systems are rarely captured in structured form; the logic resides instead in source code, configuration files, and institutional memory. When these systems must be migrated, extended, or audited, the absence of formal requirements artifacts forces teams into expensive, knowledge-losing manual reverse engineering. This paper presents an agentic framework that autonomously generates Business Requirements Documents (bRDs) through reverse engineering of undocumented enterprise software. Seven specialized agents collaborate to discover user journeys, extract business rules, and synthesize a locked bRD from code, test suites, configuration, and available documentation, supported by static analysis tools, guided by embedded expert practitioner cognitive models, and overseen by human reviewers at controlled escalation points. Measured on actual execution traces across a real enterprise deployment, the framework generates comprehensive bRDs in under nine minutes per service, with extracted rules independently corroborated against real production defect records. In a comparable prior migration to the same target architecture, delivery required over two years; on the present programme the framework achieves a cost reduction exceeding 98% against a baseline derived from actual repository metrics using IFPUG complexity models and industry benchmark labor rates.
- Abstract（参考訳）: エンタープライズソフトウェアシステムのビジネス要件は構造化された形で取得されることはめったにない。
これらのシステムが移行、拡張、あるいは監査される必要がある場合、形式的な要件の欠如により、チームは高価な、知識を失う手動のリバースエンジニアリングに移行せざるを得なくなる。
本稿では、文書化されていないエンタープライズソフトウェアのリバースエンジニアリングを通じて、業務要求文書(bRD)を自律的に生成するエージェントフレームワークを提案する。
7人の専門エージェントが協力して、ユーザジャーニーを発見し、ビジネスルールを抽出し、コード、テストスイート、設定、利用可能なドキュメントからロックされたbRDを合成する。
実際のエンタープライズデプロイメントにおける実際の実行トレースに基づいて、このフレームワークは、1サービスあたり9分未満で包括的なbRDを生成する。
本プログラムでは、IFPUG複雑性モデルと業界ベンチマークの労働率を用いて、実際のリポジトリメトリクスから派生したベースラインに対して、98%以上のコスト削減を達成する。
関連論文リスト
- Formal Verification of Agentic Systems over Operational Data [59.98246281888422]
大規模言語モデル(LLM)によって駆動されるエージェントシステムは、永続的な運用データを扱う現実世界にますます展開されている。
既存のアプローチはそのようなシステムレベルの保証を提供していません。
本稿では, 1 つの LLM とツールオーケストレーションハーネスからなるエージェントシステムのリレーショナル操作データに対する検証について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-04T13:01:30Z) - AgentX: Towards Agent-Driven Self-Iteration of Industrial Recommender Systems [82.01232437066487]
AgentXはプロダクションデプロイされたマルチエージェントシステムで、このプロダクション機能を再構築する。
自律的に生成し、実装し、評価し、レコメンデーション実験から学ぶ。
AgentXは4つの密結合したステージをクローズドループでオーケストレーションする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-25T10:42:28Z) - An Organization-Scoped LLM Agent Runtime Architecture for Regulated Cybersecurity Operations [0.3013679260442808]
規制されたサイバーセキュリティは、組織レベルの範囲を強制するランタイム基板を欠いている。
最近の大規模言語モデル(LLM)エージェントシステムは、孤立したサイバーセキュリティタスクに対して強い結果を報告している。
本稿では,金融サイバーセキュリティのための組織スコープ型エージェントランタイムアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-28T21:51:38Z) - Meta-Engineering Harnesses for AI-Native Software Production: A Contract-Driven Adversarial Verification Architecture with Early Deployment Report [0.0]
運用および製品機能要件を明示的な契約に変換する,ソフトウェア生産アーキテクチャを提案する。
本稿では,2パスのコントラクトコンパイルを含む階層アーキテクチャについて述べる。
数週間にわたって17の機能にまたがる初期の運用デプロイメントの結果を報告します。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-25T10:15:24Z) - Reversa: A Reverse Documentation Engineering Framework for Converting Legacy Software into Operational Specifications for AI Agents [0.0]
本稿では,レガシソフトウェアをAIエージェントのトレーサブルな運用仕様に変換するためのリバースドキュメンテーションエンジニアリングフレームワークであるReversaを紹介する。
特殊なエージェントは、プロジェクト表面をマッピングし、モジュールを分析し、暗黙のルールを抽出し、アーキテクチャを合成し、ユニットレベルの仕様を書き、生成されたクレームをレビューする。
提案では,コードと仕様間のトレーサビリティ,明確な信頼性マーキング,人間の検証のためのギャップの保存という,3つのメカニズムを強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-18T17:23:13Z) - A Multi-Agent Orchestration Framework for Venture Capital Due Diligence [0.0]
我々は、ベンチャーキャピタルにおける企業デュリジェンスと市場分析のための完全に自動化された枠組みを提示する。
このシステムは,大規模言語モデルとリアルタイムWeb検索を組み合わせた,イベント駆動オーケストレーションアーキテクチャ上で動作する。
構造的フォールバック機構は、財務状況における幻覚を直接ターゲットとして、検証されていない数字を生成するのではなく、データ不在を明示的にフラグする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-13T07:20:16Z) - Understanding by Reconstruction: Reversing the Software Development Process for LLM Pretraining [66.89012795621349]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑なソフトウェア工学に必要な、深く、長期にわたる推論に苦しむことが多い。
本稿では,再構築による理解という,新しいパラダイムを提案する。
マルチエージェントシミュレーションを用いて潜在エージェント軌道を合成するフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-11T09:23:20Z) - ABC-Bench: Benchmarking Agentic Backend Coding in Real-World Development [72.4729759618632]
本稿では,現実的かつ実行可能なワークフロー内でエージェントバックエンドコーディングを評価するベンチマークであるABC-Benchを紹介する。
オープンソースリポジトリから8つの言語と19のフレームワークにまたがる224の実践的なタスクをキュレートしました。
我々の評価は、最先端モデルでさえ、これらの総合的なタスクに対して信頼性の高いパフォーマンスを提供するのに苦労していることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-16T08:23:52Z) - From Benchmarks to Business Impact: Deploying IBM Generalist Agent in Enterprise Production [6.189323683437766]
本稿では,汎用エージェント(CUGA)を用いたコンピュータの開発と試験経験について報告する。
CUGAは階層的なプランナー-実行アーキテクチャを採用し、強力な分析基盤を備えている。
それは、Business-Process-Outsourcing talent acquisition domainのパイロットとして評価された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-27T20:55:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。