MAS4SysML : Un cadre multi-agents pour la génération de modèles SysML v2 à partir du langage naturel

Summary

Ce protocole présente MAS4SysML, une approche multi-agents qui génère automatiquement du code SysML v2 via une division coordonnée des tâches, nécessitant peu d’itérations de réparation et réduisant significativement le temps de modélisation manuelle tout en améliorant l’efficacité de la modélisation système.

Abstract

Générer automatiquement des modèles SysML précis à partir des exigences en langage naturel peut considérablement accélérer l’adoption de l’ingénierie des systèmes basée sur les modèles (MBSE) dans le développement de systèmes complexes. Cependant, l’utilisation de grands modèles de langage (LLM) pour générer du code de modèle ne respecte souvent pas les contraintes syntaxiques strictes des langages de modélisation formelle, et assurer de manière cohérente l’alignement sémantique entre les modèles générés et les exigences reste un défi. Pour relever ces défis, cet article présente MAS4SysML, un cadre collaboratif multi-agents pour la génération de code SysML v2 qui améliore la correction syntaxique et la cohérence sémantique sous un budget de réparation limité. Le cadre décompose une tâche de modélisation en sous-tâches hiérarchiques, les formalise en cartes de tâches structurées, et génère du code modèle de manière ascendante. Lors de la génération, un environnement de validation officiel est utilisé pour le diagnostic de syntaxe ; Après l’achèvement, le framework vérifie la cohérence sémantique entre le code et les cartes de tâches. Si la validation syntaxique ou sémantique échoue, le cadre répare et révalide de manière itérative le code dans un budget de réparation prédéfini, guidé par un retour d’information diagnostique, jusqu’à ce que les critères de validation soient satisfaits ou que le budget soit épuisé. Pour évaluer la méthode proposée, nous construisons un ensemble de données SysML v2 couvrant cinq types de tâches principales — exigences, cas d’usage, structure, paramétriques et machines à états — et réalisons des expériences comparatives. Les résultats montrent que MAS4SysML réduit le taux moyen d’erreur syntaxique à 2,63, augmente la similarité sémantique à 0,91, et surpasse globalement les méthodes de génération de code existantes.

Introduction

Le MBSE est devenu une méthodologie clé pour l’analyse des exigences, la conception de l’architecture système et la planification de la vérification dans le développement d’équipements complexes dans des domaines tels que l’aviation et^{l’aérospatiale 1}. En utilisant des langages de modélisation unifiés tels que SysML comme infrastructure de modélisation, les informations — y compris les exigences, la structure, le comportement et les contraintes — peuvent être organisées dans un cadre de modèle cohérent, améliorant la structure des processus et l’efficacité de la collaboration interdisciplinaire

Protocol

Le processus de génération de code du cadre MAS4SysML est résumé dans le Fichier Supplémentaire 1. Il convient de noter que cette étude ne vise pas à obtenir la génération unique d’un modèle système complet à partir d’un langage naturel avec une stricte cohérence croisée, incluant les exigences, la structure, les paramétriques et le comportement. Au lieu de cela, le protocole se concentre sur la génération de plusieurs types représentatifs de code de vue SysML v2.

Phase I : Analyse de la tâche
Le flux de travail commence par l’analyse des tâches. Le système fournit l’int....

Results

Évaluation du modèle de référence
Nous avons d’abord sélectionné plusieurs LLM grand public et mené des tests préliminaires de performance en générant directement modèle à code, notamment CodeX(175B)¹⁹, CodeGen-Mono(16.1B)²⁰, PaLM Coder(62B)²¹, Alphacode(1.1B)^22, Incoder(6.7B)²³ et code-davinci-002(175B)²⁴. Comme montré dans

Discussion

Nous proposons MAS4SysML, un cadre collaboratif multi-agents pour la génération de code de modèles SysML v2 semi-automatisée. Le cadre se compose de quatre agents fonctionnellement complémentaires. Lors de la génération, elle (i) décompose hiérarchiquement les exigences de modélisation en langage naturel à l’aide d’une structure basée sur un arbre de tâches et les formalise en cartes de tâches structurées, et (ii) génère du code de modèle SysML v2 de manière ascendante, guidée par les co.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
LangChain	LangChain (projet open source)	v1.0.8 ; https://github.com/langchain-ai/langchain	Cadre pour l’interaction avec les LLM et l’orchestration d’agents
LangGraph	LangChain (projet open source)	v1.0.3 ; https://github.com/langchain-ai/langgraph	Cadre d’exécution de flux de travail multi-agents
Python	Fondation Python Software	3.10.x ; https://www.python.org/downloads/release/python-3100/	Principal langage de programmation pour la mise en œuvre de MAS4SysML
Implémentation pilote de SysML v2	Groupe de gestion d’objets (OMG)	(fournir la version release/tag) ; https://github.com/Systems-Modeling/SysML-v2-Pilot-Implementation	Utilisé pour la validation de syntaxe et l’analyse des modèles