VLLM-gestützte AM-Generierung via Vibe-Coding-Feedback: FCL-basierte Verifikation

In der Anpassung von CAS-Systemen stellt die Definition einer dynamischen Architektur und sich wandelnder Verhaltensweisen eine zentrale Herausforderung dar. Typischerweise wird hierfür ein Adaptation Manager (AM) eingesetzt, dessen Implementierung jedoch komplex ist.

Mit dem Aufkommen generativer Large Language Models (LLMs) eröffnet sich die Möglichkeit, AM-Code direkt aus Systembeschreibungen und gewünschten Verhaltensregeln zu generieren. Das neuartige Konzept des Vibe Codings nutzt iterative Test- und Feedbackschleifen, um die Korrektheit des erzeugten Codes zu sichern, anstatt ihn manuell zu inspizieren. In diesem Beitrag wird gezeigt, dass die Kombination von LLM-Generierung und Vibe-Coding-Feedbackschleifen erfolgreich ist, wenn die Verifikation auf einer präzisen Formulierung der funktionalen Anforderungen beruht.

Die Autoren führen die Anforderungen in einer neuen temporalen Logik namens FCL (Fine‑grained Constraint Logic) aus, die das Verhalten von Traces mit deutlich höherer Granularität als klassische LTL beschreibt. Durch die Integration von Adaptations- und Vibe-Coding‑Schleifen, in denen die FCL‑Constraints auf den aktuellen Systemzustand angewendet werden, konnten in Experimenten mit zwei Beispiel­systemen aus dem CAS‑Bereich zufriedenstellende Ergebnisse erzielt werden. Nur wenige Iterationen waren nötig, wobei jede Runde dem LLM detaillierte Berichte über Verstöße gegen die Constraints bereitstellte. Gleichzeitig wurde eine hohe Laufpfadabdeckung durch unterschiedliche Ausgangseinstellungen erreicht.