Agentic Method for Deterministic Validation of Legacy Code Migration
论文提出名为 Locksmith Loop 的 agentic 测试合成方法，用于验证 COBOL 到 Java 的迁移。该方法先在商品硬件上为 COBOL 源码和生成的 Java 目标分别准备带 mock 的运行时环境，再通过迭代 agentic 循环执行 Witness Search 穿透程序分支，并进行保持奇偶性的变异。当到达路由边界时，分析器识别出 Locked Paragraph 这一阻碍深入探索的条件。在三个 COBOL-Java 案例（两个开源程序和一个内部生产类 COBOL 程序，430 至 4,114 行源码）中，Locksmith 持续提升覆盖率，两个开源程序接近完全覆盖，内部生产类程序达到 91.90% 分支覆盖率。生成的 Java 在确定性奇偶性下与 COBOL 参考匹配。
发展脉络
- 首次出现Agentic Method for Deterministic Validation of Legacy Code MigrationarXiv cs.AI
- 当前判断该方法针对遗留 COBOL 迁移这一长期痛点，提供了一种可扩展的验证路径。传统迁移依赖人工测试，成本高且覆盖不全；Locksmith 通过自动化测试合成，可能降低迁移风险。可验证的下一信号是：是否有企业采用该方法进行生产级迁移，并报告覆盖率与缺陷率。Agent Pulse · 分析
论文提出 Locksmith Loop，一种 agentic 测试合成方法，用于确定性验证遗留 COBOL 程序向 Java 的迁移。方法通过双环境 mock 和迭代 Witness Search 穿透分支，结合奇偶性保持变异，并在路由边界识别 Locked Paragraph 以指导深入探索。在三个案例中，Locksmith 将覆盖率提升至接近完全覆盖（开源程序）和 91.90%（内部生产类程序），生成的 Java 与 COBOL 参考在确定性奇偶性下匹配。该方法解决了遗留代码迁移中测试数据缺乏和边界情况验证困难的问题。
Locksmith Loop 的核心创新在于将 agentic 循环与确定性验证结合：通过 Witness Search 主动搜索输入 mock 以穿透分支，而非依赖现有测试数据；奇偶性保持变异确保生成的 Java 与 COBOL 行为一致；Locked Paragraph 分析提供可解释的探索瓶颈。该方法在商品硬件上运行，降低了主框架依赖。可验证的下一信号是：论文是否公开代码或基准，以便复现覆盖率结果。
该方法针对遗留 COBOL 迁移这一长期痛点，提供了一种可扩展的验证路径。传统迁移依赖人工测试，成本高且覆盖不全；Locksmith 通过自动化测试合成，可能降低迁移风险。可验证的下一信号是：是否有企业采用该方法进行生产级迁移，并报告覆盖率与缺陷率。
该方法可降低遗留系统迁移的测试成本，提高迁移质量，对银行、保险等依赖 COBOL 的行业有直接价值。可验证的下一信号是：是否有工具或服务基于该方法商业化，并报告客户采用情况。
Locksmith Loop 可能推广到其他语言迁移或测试场景，但需验证其在不同代码库和规模下的泛化能力。未来信号包括：方法在更大规模或更复杂程序上的应用，以及与其他测试生成技术的对比。