Les agents de codage sont un type de système de développement logiciel automatisé basé sur l'IA, généralement articulé autour d'un modèle de langage étendu (LLM). Ils assistent ou réalisent de manière autonome des tâches d'ingénierie telles que la génération de code, le débogage de programmes, la correction de défauts et la maintenance logicielle. Pour ce faire, ils comprennent les exigences en langage naturel, analysent les dépôts de code, invoquent des outils de développement et exécutent des tests. Contrairement aux outils de saisie semi-automatique classiques, les agents de codage peuvent planifier des processus en plusieurs étapes autour de la tâche cible et ajuster en continu leur exécution en fonction des retours de l'environnement externe.

Le développement d'agents de programmation repose sur de vastes modèles de code, des frameworks d'agents et des techniques d'automatisation du génie logiciel. En 2024, des chercheurs de l'université de Princeton et d'autres institutions ont publié un article…*SWE-agent : Les interfaces agent-ordinateur permettent l’ingénierie logicielle automatisée*Cet article propose SWE-agent, un framework d'agents intelligents pour les tâches d'ingénierie logicielle. La recherche introduit une interface agent-ordinateur (ACI) permettant à de grands modèles de langage d'interagir avec des dépôts de code, des environnements de terminal et des outils de développement via une interface dédiée. Ceci leur permet d'effectuer des modifications de code, des tests et des corrections de bogues dans le cadre de tâches d'ingénierie logicielle GitHub concrètes, constituant ainsi une référence importante pour les recherches ultérieures sur les agents de programmation.

Les proxys d'encodage servent principalement à pallier des problèmes tels que la compréhension contextuelle insuffisante, le manque de retour d'information sur l'environnement et la difficulté à gérer des tâches d'ingénierie complexes lorsque les grands modèles de langage traditionnels génèrent directement du code. Leurs processus principaux comprennent généralement la compréhension de la tâche, la récupération du code, la planification des modifications, l'édition du code, l'exécution des tests et l'optimisation itérative basée sur le retour d'information. En connectant les compilateurs, les terminaux, les systèmes de contrôle de version et les frameworks de test, les proxys d'encodage peuvent former un processus de développement en boucle fermée : « génération – exécution – évaluation – correction ».

Ces dernières années, grâce à l'amélioration des capacités des grands modèles de langage, les agents de codage sont de plus en plus utilisés dans les scénarios d'assistance au développement logiciel. Parmi les outils représentatifs, on trouve les assistants d'édition et de développement de code basés sur de grands modèles, tels que Claude Code d'Anthropic et Cursor Agent d'Anysphere. Ces systèmes permettent aux développeurs d'automatiser l'écriture, la compréhension, le débogage et l'analyse du code, ainsi que les tâches d'ingénierie. Cependant, ils nécessitent encore une supervision humaine pour garantir l'exactitude, la sécurité et la fiabilité du code généré.