AI 需求管理

方案概述

AI Requirement Management 覆盖需求工程的核心环节：

需求导入 — 从 DOORS / ReqIF / Excel / 自然语言描述导入
需求理解 — 语义解析、层级识别、属性抽取
追溯关系建立 — Stakeholder → Feature → Component → Architecture 全链
版本对比 — 需求基线之间的智能 diff
合规校验 — ASPICE 4.0 / ISO 26262 要求

面向：

系统工程师 / 需求工程师
质量团队（ASPICE SYS.1–SYS.5）
与 OEM / Tier1 做需求交付的架构师

客户价值

维度	传统方式	AI 需求管理
处理周期	4–6 周	3–5 天
追溯完整性	70%~80%（人工易漏）	>95%
合规风险	高（人工易错）	显著降低
知识沉淀	依赖个人	沉淀到系统

实测对比：差距不是猜的，是测出来的

Combo Agent vs 通用 AI 需求追溯实测 - 1859 个需求 2% 误匹配

同一套文档、同一个分析任务，Combo Agent（V-trace OS）vs 通用 AI 工具实测对比。双方使用同一套多域需求文档，执行同一个需求分析规划。

Combo Agent 实测需求追溯结果：

1859 个需求 → 编号完整性：零遗漏
397 条多对多追溯 → 全部正确
误匹配率 2% → 匹配正确率 98%

三层系统能力构成差距：

企业知识库 + 语义检索 — 全量建入 ES，精确检索 + 语义检索双通道。通用 AI 超出 context 对需求文档结构分析失误，漏编 238 个。
Ledger 纪律执行 — 逐步记录每条匹配的置信度，低置信度自动触发语义回溯多轮校验。通用 AI 一次性输出，无法自我校验。
群体记忆（MemoryOS） — 热记忆 · 温记忆 · 长期记忆三层，一人踩坑全团队规避。通用 AI 每次对话从零开始，知识无法沉淀。

单机 AI 是个聪明的个体，Combo Agent 是一个有记忆的团队。知识复用率 20% → 80%+，新人入职即继承全部组织经验。

典型工作流

Rendering diagram…

操作步骤

1. 需求导入

1.1 从 DOORS Next 拉取

通过 Agent 会话激活 ALM 凭据（详见 ALM 平台对接）
在聊天里触发：
从 DOORS 把项目 ABZ-Lightcontrol 下 `Functional Requirements` 模块同步到这里。
Agent 会调用 alm-integration 技能 → 分页拉取全部条目（支持万级）→ 抽取 ID / 标题 / 属性 / 链接 → 入 ES 索引建立全文检索。

1.2 从 ReqIF 文件导入

我把 ReqIF 附件发给你了，帮我入知识库。

Agent 会解析 ReqIF 的 SPECIFICATION / SPEC-OBJECT-TYPE / SPEC-RELATION-TYPE，保留 OEM 自定义属性与原 ReqIF 的层级关系。

1.3 从 DOCX / Excel / PDF 导入（离线需求）

对没有 DOORS / Polarion 的项目：

这份 Word 需求文档请帮我解析成结构化需求，以"REQ-" 开头的标题为条目。

Agent 会按章节层级 + 编号规则（REQ-、SR-、SWE.*-）切分条目，并抽取每条的"必要 / 可选 / 约束 / 验证准则"等属性。

2. 追溯建立

2.1 结构化项目（有 `:satisfies:` / `:fulfils:` 等属性）

请构建 Stakeholder → Feature → Component 的追溯矩阵，标出断链。

Agent 直接读取属性构建追溯链。

2.2 非结构化项目（无 ID 的历史项目）

项目里没有结构化的追溯 ID，请基于语义在"设计文档 → 接口 → 实现 → 测试"之间自动建立追溯，给出置信度评分。

Agent 会抽取候选节点（文档 / 接口定义 / 函数签名 / 测试用例名）→ 做语义匹配 + 置信度计算 → 低置信度条目单独列出等待工程师确认。详见 ASPICE 全链追溯。

3. 需求版本 Diff

场景：OEM 下发新版基线 B23_02，客户现在用的是 B23_01。

把 B23_01 和 B23_02 做一次智能 diff，输出变更清单并广播到下游。

Agent 会差分两份基线（文本 diff + 语义 diff）→ 分类（新增 / 删除 / 修改 / 纯措辞 vs 实质性变更）→ 沿追溯链广播到下游 → 输出 P0/P1/P2 优先级的回归测试推荐清单。

4. 合规报告导出

把刚才这套追溯矩阵按 ASPICE 4.0 评估模板导出 Word 报告。

Agent 会调用 docx 格式化能力 → 按 ASPICE BP 清单逐项映射 → 输出可提交的合规报告 docx。

5. 回写 DOORS

这份追溯矩阵已经确认，请把链接批量回写到 DOORS。

Agent 会调用 alm-integration 技能的批量写功能，按 OSLC Link Type 创建 / 更新 / 删除链接，写入前Dry-run 预览，确认后才真正执行，全程审计日志记录。

常见问题

Q：DOORS 里某些字段是客户自定义的（比如 ASIL_Rating），能识别吗？ A：可以。自定义属性会随 OSLC 一起拉取，Agent 在构建追溯矩阵时可以按这些字段分组 / 筛选。

Q：同步一次 DOORS 需要多久？ A：万级条目的模块，首次同步 10–30 分钟；之后走增量，变更后 1–3 分钟。

Q：追溯建立会不会把已有链接覆盖了？ A：不会。Agent 默认只新增不覆盖，如果要覆盖，需要显式指令"强制覆盖现有链接"。