신경-기호 멀티 에이전트 시스템이 요구사항 재사용을 모델 기반 추출 과정으로 재개념화하여 구조적으로 유효하지 않거나 일관성 없는 요구사항 조합의 위험을 줄입니다.
LLM은 비결정적 휴리스틱으로 작동하며, 형식적인 OOMRAM 요구사항 격자를 탐색하며, 기호 검증기는 모든 구조적 제약 조건을 시행하여 환각된 요구사항 조합을 제거합니다.
두 애플리케이션 패밀리에 대한 자율 벤치마크 평가 결과, 100% 요구사항 커버리지를 달성하고 제약 조건 위반율은 0.2%에 불과했습니다.