يؤدي هذا إلى تقدم دورة التحقق من الصحة، لأنه مع تزايد تعريف منصات المركبات بالبرمجيات، يجب على الفرق الهندسية إدارة كميات كبيرة من المتطلبات والبيانات الهندسية ومواصفات النظام مع ضمان الاتساق الكامل وإمكانية التتبع.
تم تطوير وكيل STG باستخدام مركز AWS للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج مؤسسة Amazon Nova، وAmazon Bedrock Knowledge Bases، وإطار عمل Strands Agents، يساعد Marelli على تحسين الكفاءة وتعزيز الاتساق في كيفية التحقق من صحة ميزات المنتج وفقًا لمتطلبات العملاء.
تهدف الأداة الجديدة إلى تقليل وقت التحقق وتحقيق توافق أقوى بين متطلبات النظام وسلوكيات المنتج التي تم التحقق من صحتها.
قد يساعد هذا صانعي المركبات على تسريع تطوير المنتجات خاصة للمركبات المعرفة بالبرمجيات وتقديم وظائف جديدة بموثوقية أكبر.
تم تصميم Agent أيضًا لتحقيق التكامل السلس مع أدوات إدارة المتطلبات، ودعم التوافق مع سير عمل هندسة السيارات الحالي.
ضمن عملية التطوير المعمول بها في Marelli، تتم ترجمة متطلبات العملاء أولاً بواسطة مهندسي البحث والتطوير إلى متطلبات النظام – وهي خطوة يحركها الإنسان وتحدد ما يجب أن يفعله المنتج.
بعد ذلك، يأتي دور وكيل STG: فهو يقوم بتحليل وتحديد السلوكيات المتوقعة التي يتضمنها كل متطلبات النظام ويقوم تلقائيًا بإنشاء حالات اختبار نظام واضحة ومنظمة وقابلة للتتبع تدعم مهندسي Marelli في التحقق من أن كل ميزة تتصرف على النحو المنشود.
