Robuste Verifikation und Validierung
Tasking-Toolchain unterstützt agentenbasierte KI-Workflows
Die Tasking-Toolchain unterstützt jetzt agentenbasierte KI-Workflows, die OEMs und Tier-1-Zulieferern die Möglichkeit geben, den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus funktionssicherer und geschützter Systeme zu optimieren.
Tasking führt Verbesserungen an seiner Toolchain ein, die eine nahtlose Integration von künstlicher Intelligenz in die Workflows zur Entwicklung und Verifikation von Software ermöglichen. Die neuen Fähigkeiten beschleunigen das Design und steigern die Leistungsfähigkeit von funktionssicheren und geschützten Embedded-Echtzeit-Anwendungen in den Bereichen Automotive, Aerospace, Verteidigung, Industrie und Robotik. Gleichzeitig erhalten OEMs die Fähigkeit zum Verifizieren und Validieren (V&V) von Systemen mithilfe agentenbasierter KI-Workflows.
Wurden Workflows, Prozesse und Tests in der Vergangenheit noch von Hand ausgearbeitet, können Entwickler nun LLMs (Large Language Models) nutzen, um verschiedenartige häufig wiederkehrende, manuelle Design-, Debug- und Testaufgaben mithilfe externer KI-Agenten und -Tools zu automatisieren. Unter anderem können KI-assistierte Workflows umfassende Tests bereits in früheren Designphasen implementieren, sodass ein breites Spektrum von Problemen frühzeitiger erkannt und beseitigt werden kann. In der Folge verkürzt sich die Markteinführungszeit, die Wahrscheinlichkeit für menschliche Fehler sinkt, die Zuverlässigkeit des Gesamtsystems verbessert sich und die Entwicklungs-Investitionen werden geringer.
»Mit KI können heutige Entwickler produktiver und effizienter arbeiten und Software mit einem höheren Performance- und Qualitätsniveau abliefern«, erklärt Christoph Herzog, Co-CEO von Tasking. »Indem sie mühsame und zeitraubende Tätigkeiten übernehmen, erlauben es die KI-assistierten Tools den Entwicklern, sich auf wertschöpfende Designaufgaben zu konzentrieren. Mit den KI-Funktionen der Tasking-Tools sind Entwicklungsteams jetzt also in der Lage, komplexe Systeme schneller, mit weniger Risiken und zu niedrigeren Kosten zu entwickeln, zu verifizieren und zu validieren.«
Agentenbasierte KI-Workflows
KI spielt beim Design, beim Debugging und beim Testen von Echtzeit-Embedded-Anwendungen eine immer entscheidendere Rolle. Da KI jedoch häufig als probabilistisches Tool implementiert wird, liefert sie unter Umständen bei jeder Verwendung andere Ergebnisse. Bei Systemen, die deterministisches Verhalten verifizieren und validieren müssen, muss KI deshalb sorgfältig in den Workflow eingebunden werden, damit die Systeme strikte Industriestandards erfüllen können. Die Steigerung der menschlichen Produktivität und Effizienz in diesen Prozessen macht für Organisationen, die auf KI setzen, einen wesentlichen Unterschied aus.
Die Tasking-Toolchain wurde auf einer Grundlage konzipiert, die OEMs das Entwickeln von Systemen gestattet, die funktionssicher und geschützt, also safe und secure sind. Moderne KI-Fähigkeiten werden in der Toolchain mithilfe des Model Context Protocol (MCP) unterstützt. Dieser Open-Source-Standard gestattet KI-Agenten eine sichere Interaktion mit den Entwicklungs-Tools sowie den Zugriff auf Daten, die zur Ausführung der entsprechen Aufgaben benötigt werden. Somit können Entwickler ein LLM zur Steuerung der KI-Agenten nutzen, die wichtige Aspekte des Entwicklungs-Lebenszyklus leiten und automatisieren, sodass die Teams Hilfestellung bei der Realisierung von sichererem, robusterem Code erhalten.
Diese Strategie bietet Entwicklern folgende Möglichkeiten:
- Rigorose Anwendung von Codierstandards
- Optimierung der Compilierungs-Konfigurationen
- Automatisierung von Python-gesteuerten Debugging-Tools
- Erfassung von Verarbeitungs-Traces
- Koordination iterativer Compilier-, Debug- und Testprozesse
- Verifikation, dass die Spezifikationen und Anforderungen des Systems erfüllt wurden
- Validierung, dass der Code die Aufgabe erfüllt, für die er geschrieben wurde
- Einfachere Anforderungs-Rückverfolgung
Die Tasking-Toolchain hält eine reichhaltige Palette an Reports bereit, die von LLMs eingebunden werden können, um auf exakte Daten darüber zugreifen zu können, wie der Code strukturiert und compiliert ist und wie er vom Zielsystem verarbeitet wird (sowohl virtuell als auch physisch). OEMs können externe KI-Ressourcen nutzen, die entweder in ihrem eigenen Unternehmen oder in agentenbasierten Entwicklungsumgebungen wie AWS Kiro, Microsoft Copilot oder Anthropic Claude Code eingerichtet sind.
»Mithilfe der Tasking-Toolchain lässt sich KI zu einem integralen Bestandteil funktionssicherer und geschützter Workflows machen«, erklärte Janez Ulcakar, Forschungs- und Entwicklungsleiter bei TASKING. »Außerdem werden die Workflows flexibler und agiler, sodass die Entwickler den Code fortlaufend optimieren und verbessern können, wobei ihre Produktivität von der KI-Assistenz profitiert. Dies verleiht OEMs einen Wettbewerbsvorteil, indem nicht nur das Codedesign verbessert, sondern der gesamte Softwareentwicklungs-Lebenszyklus optimiert wird.«
Tasking auf der embedded world 2026
Tasking zeigt sein komplettes Compile-, Debug- und Test-Portfolio auf der embedded world 2026 in Halle 4 an Stand 4-150.
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