使用 AI Agent 現代化複雜舊程式碼：Mistral 協助能源業者將 4 萬行 Fortran 77 轉換至 C++
為何重要
此案例證明瞭 AI Agent 已從單純的程式生成工具，進化為能解決複雜「維護債務」與資產現代化的關鍵力量，特別對擁有長期科學計算資產的金融、製造與能源業者具有高度實用性。對於開發者而言，建立預先驗証架構與開啟人機協作工作流是成功完成大型專案的關鍵。 對於 AI 初創公司或供應商而言，此類能解決老舊系統痛點的「垂直應用」是建立實際 ROI（投資報酬率）並進入大型企業供應鏈的重要轉折點。
Mistral 協助一家歐洲能源業者將 40,000 行缺乏測試與檔案的 Fortran 77 物理儲層模擬器轉換為現代化的 C++ 程式碼。
- 在遷移前先建立「同質化工具（parity harness）」，藉由在 Fortran 程式碼中插入指令傾印變數（如
RHOG），以確保在 C++ 測試框架中檢核數值一致性。 - 面對散落於 PDF 與註解的文件，利用自訂 parser 解析程式碼樹，啟動超過 100 個 agent 使用 Vibe CLI 與 OCR 彙整文件。
- 識別出全自主翻譯導致程式碼風格退化的問題，改採人為協作的結構化工作流，將模組依約 10,000 行大小拆解，透過規劃、實作、測試迴圈確保 C++ 架構符合工程師審查標準。