🎯 情报来源：The GitHub Blog
微软全球技术专家Julia Kordick团队开发出基于GitHub Copilot的AI驱动框架，成功实现不依赖COBOL语言专家即可现代化改造65年历史的遗产系统。该方案通过三阶段流程（代码逆向工程、语境增强、自动化编排），可将传统需5年以上的COBOL迁移工程缩短至数月，目前已在Azure平台开源其框架，每千行代码分析成本仅2-5美元。
数据显示，全球仍有2000亿行COBOL代码在银行、保险和政府系统中运行，但掌握该语言的开发者如”独角兽”般稀缺。微软方案通过语义内核（Semantic Kernel）协调多个AI智能体，实现业务逻辑提取、测试用例生成、依赖关系可视化等关键功能，使非COBOL开发者也能主导系统现代化。
💡 核心要点
- 2000亿行：全球仍在运行的COBOL代码量，支撑43%银行交易系统
- 5年→数月：AI框架将传统迁移周期压缩90%以上
- $2-5/千行：代码分析成本较人工降低80%
- 4大智能体：依赖映射/代码分析/Java转换/测试生成协同工作
- 65年：COBOL语言年龄，比互联网历史还长30年
📌 情报分析
技术价值：高
框架利用COBOL确定的四段式结构（IDENTIFICATION/ENVIRONMENT/DATA/PROCEDURE DIVISION），使AI解析准确率达92%。但需人工验证关键业务逻辑。
商业价值：极高
解决企业核心痛点：据IBM数据，COBOL维护成本每年增长15%，83%金融机构面临人才断档危机。该方案使企业保留知识产权同时完成迁移。
趋势预测：高
Gartner预测到2027年40%遗产系统将采用AI辅助迁移。微软开源策略可能确立行业标准，但完全自动化仍需5年技术成熟期。