# 从代码到需求：企业规模的智能体业务规则逆向恢复

> 利用七个智能体与人工审查，从源码、测试、配置及文档恢复业务需求；企业迁移案例以生产缺陷记录核对提取的规则。

- 作者：Garima Agrawal; Prasun Das; Priyanka L; Minisha N; Akshay Sarvade; Hemath Manivanan; Sravani Joshna; Prasad Kalyansundaram
- 原标题：From Code to Requirements: Agentic Reverse Engineering of Business Rules at Enterprise Scale
- 发表载体：arXiv
- 发表状态：预印本
- 出版／提交日期：2026 年 9 月 19 日
- 日期依据：采用首次 arXiv 提交日期；未确立正式期刊或会议出版。
- arXiv 首次提交：2026 年 9 月 19 日
- arXiv：2609.22719
- 已复核的 arXiv 版本：v1
- DOI：10.48550/arxiv.2609.22719
- 来源复核于：2026-10-20
- 收录于：2026-10-20
- 原始论文：<https://arxiv.org/abs/2609.22719>
- PDF：<https://arxiv.org/pdf/2609.22719v1>
- BibTeX：<https://awesomerea.org/papers/citations/paper-agentic-business-rule-recovery.bib>
- 目录页面：<https://awesomerea.org/zh/papers/paper-agentic-business-rule-recovery/>
- 记录 JSON：<https://awesomerea.org/papers/paper-agentic-business-rule-recovery/record.json>
- 英文版：[English](https://awesomerea.org/papers/paper-agentic-business-rule-recovery/index.md)

## 研究范围与局限

证据来自一个企业 Java 项目及一个遗留系统试点。成本比较采用估算的人工基线，核算口径不对称。静态分析遗漏部分运行时与外部规则，覆盖率不证明完整性；保密输入限制独立复现。

## 与本合集的关联

将应用逆向恢复扩展至行为规格与业务规则。

## 发表与复核说明

已核对 2026 年 9 月预印本及注册 DOI，未核实专用公开代码或数据集。效率数字属于作者案例结果。

## 一手来源

1. <https://arxiv.org/abs/2609.22719v1>
2. <https://arxiv.org/html/2609.22719v1>
3. <https://api.datacite.org/dois/10.48550/arxiv.2609.22719>

## 关于此条目

已依据论文及一手来源复核。请通过原始论文或 BibTeX 引用原作者。
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