L’agent de codage est une catégorie de systèmes automatisés de développement logiciel basés sur l’intelligence artificielle, qui ont généralement pour cœur un modèle de langage large (LLM). En comprenant les exigences en langue naturelle, en analysant la base de code, en appelant des outils de développement et en exécutant des tâches de test, ils assistent ou réalisent autonomement des tâches d’ingénierie telles que la génération de code, le débogage de programmes, la correction de défauts et la maintenance logicielle. Contrairement aux outils traditionnels de complétion de code, les agents de codage peuvent planifier plusieurs étapes autour d’une tâche cible et ajuster continuellement leur processus d’exécution à partir des retours de l’environnement externe.

Le développement des agents de codage repose sur les modèles de grands langages dédiés au code, les cadres d’agents (Agents) et les technologies d’automatisation du génie logiciel. En 2024, des chercheurs d’institutions comme l’université Princeton ont publié l’article *SWE-agent : Les interfaces agent-ordinateur permettent l’ingénierie logicielle automatisée, présentant le cadre d’agent SWE-agent destiné aux tâches d’ingénierie logicielle. Cette étude introduit « l’interface agent-ordinateur » (ACI – Agent-Computer Interface), permettant aux grands modèles de langage d’interagir avec les dépôts de code, les environnements terminal et les outils de développement via des interfaces opérationnelles spécialement conçues, afin d’exécuter des modifications de code, des tests et des corrections dans des tâches réelles de génie logiciel hébergées sur GitHub, fournissant ainsi une référence importante pour les recherches ultérieures sur les agents de codage.

Les agents de codage sont principalement utilisés pour résoudre les problèmes liés à la compréhension insuffisante du contexte, à l’absence de retour environnemental et à la difficulté de gérer des tâches complexes lors de la génération directe de code par les grands modèles de langage. Leur flux central comprend habituellement la compréhension de la tâche, la recherche de code, la planification des solutions de modification, l’édition de code, l’exécution des tests et l’optimisation itérative basée sur les retours. Grâce à la connexion entre compilateurs, terminaux, systèmes de contrôle de version et frameworks de test, ces agents établissent un cycle fermé de développement « génératif–exécution–évaluation–correction ».

Ces dernières années, avec l’amélioration continue des capacités de codage des grands modèles de langage, les agents de codage ont progressivement été appliqués dans divers scénarios d’aide au développement logiciel. Parmi les outils représentatifs figurent les assistants de développement et d’édition de code fondés sur des grands modèles tels que Claude Code proposé par Anthropic, ainsi que Cursor Agent développé par Anysphere. Ces systèmes aident les développeurs à rédiger du code, comprendre celui-ci, analyser les bugs et automatiser certaines tâches d’ingénierie ; toutefois, ils nécessitent encore une supervision humaine afin de garantir l’exactitude, la sécurité et la fiabilité industrielle du code produit.