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Künstliche Intelligenz Vector erweitert CANoe um neue KI- und MCP-Funktionen

Von Stefanie Eckardt 1 min Lesedauer

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Metrofunk Kabel-Union GmbH

Für seine Entwicklungs- und Testumgebung CANoe spendiert Vector neue KI- und MCP-Funktionen. Das heißt, dass sich Entwicklungs-, Analyse- und Testaufgaben zukünftig mit einem Prompt in natürlicher Sprache formulieren lassen. Spezialisierte KI-Agenten leiten aus den Anweisungen die entsprechenden Arbeitsschritte oder vollständige Workflows ab und führen diese automatisiert aus.

Die Entwicklungs- und Testumgebung CANoe wird zum KI-gestützten Engineering-Assistenten für Entwicklung, Test und Analyse.(Bild: Vector)
Die Entwicklungs- und Testumgebung CANoe wird zum KI-gestützten Engineering-Assistenten für Entwicklung, Test und Analyse.
(Bild: Vector)

Das genutzte Sprachmodell bringen die Anwender selbst mit, wie beispielsweise das LLM hinter GitHub Copilot oder Claude. Vector stellt die offene KI-Schicht aus Agenten, Skills und MCP-Tools bereit, die sich um eigene Komponenten und individuelles Domänenwissen erweitern lässt. Der in CANoe integrierte MCP-Server und das CANoe AI Package sind ab sofort mit der Version 20 SP2 verfügbar. Mit einem Prompt erzeugt ein Agent aus einer Anforderung den passenden CAPL-Test, führt ihn in CANoe aus, analysiert Fehler, korrigiert den CAPL-Code und startet den Test erneut. Anschließend übergibt der Agent das Szenario an den Anwender, der die Ergebnisse über die synchronisierten CANoe-Fenster validiert und freigibt. Aufgaben, die bislang Stunden oder Tage in Anspruch nahmen, lassen sich so in wenigen Minuten durchführen. Die Nutzer bestimmen selbst, wie autonom die Agenten arbeiten. Jeder Schritt bleibt dabei transparent und lässt sich live in ihrer Entwicklungsumgebung und in CANoe nachvollziehen.

Fachwissen als Grundlage für KI-Agenten

Das CANoe AI Package basiert auf einem offenen Ökosystem aus KI-Agenten, die mit Skills und MCP-Tools arbeiten. Per Prompt lassen sich Konfigurationen lesen und anpassen, Simulationen steuern und Tests erzeugen, Kommunikationsabläufe analysieren sowie CAPL-, C#- und Python-Code erstellen und optimieren. Agenten können über das Retrieval-Augmented Generation von Vector auf eine Wissensbasis zugreifen, die relevante Inhalte aus der Dokumentation des Herstellers bereitstellt. Dadurch stützen sich die Antworten auf gesichertem Fachwissen statt auf Vermutungen des Sprachmodells. Einsteiger erhalten einen schnellen Einstieg in CANoe, während erfahrene Anwender automatisierte Workflows in ihre Umgebungen einbinden, von der einfachen Frage bis zum vollständig orchestrierten Ablauf.

Das CANoe AI Package lässt sich ab CANoe 20 SP2 einsetzen und benötigt ein vom Anwender bereitgestelltes Sprachmodell. (se)

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