ArchiGenMS: A Neuro-Symbolic Evolutionary Framework for Greenfield Microservice Design - Narváez, Daniel; Battaglia, Nicolás; Fernández, Alejandro; Rossi, Gustavo (Anais do Congresso Ibero-Americano em Engenharia de Software (CIbSE), 2026)
Projetar microsserviços a partir de requisitos greenfield continua sendo desafiador porque artefatos textuais iniciais são ambíguos e a geração com LLMs pode produzir decomposições estruturalmente inconsistentes. Este artigo apresenta o ArchiGenMS, um framework neuro-simbólico que combina exploração semântica guiada por LLMs com um núcleo computável de validação em Lean 4 dentro de um laço evolucionário elitista. O framework opera sobre uma abstração arquitetural inicial de serviços, operações, parâmetros e chamadas entre serviços. Em 22 conjuntos de dados do corpus de Dalpiaz, a porcentagem de candidatos válidos em Lean cresce de 74,5% para 99,5% em cinco gerações, enquanto a proxy média de coesão melhora de 0,29 para 0,23. Esses resultados posicionam o ArchiGenMS como uma abordagem reproduzível e formalmente restrita para descoberta de microsserviços assistida por IA.