Outils de Dev IA : Semaine 4 - Construire des Agents de Code
La semaine 4 du AI Dev Tools Zoomcamp a été une introduction transformatrice au monde des agents de code autonomes. Nous sommes passés au-delà des simples interfaces de chat pour construire des agents capables de manipuler activement des bases de code, modifier des fichiers et démarrer des projets entiers.
L’Objectif : Un Agent de Code qui Initialise des Projets
La mission principale était de construire un agent de code capable d’échafauder un projet Django à partir de zéro. Au lieu d’exécuter manuellement django-admin startproject, nous avons construit un agent qui pouvait :
1. Comprendre un objectif de haut niveau (ex: “Créer une App Todo”).
2. Utiliser des Outils pour créer des répertoires, écrire des fichiers et exécuter des commandes shell.
3. Affiner le code de manière itérative basée sur le feedback.
Concepts Clés Appris
1. Les Agents comme “Initialiseurs de Projet”
Nous avons exploré le concept d’agents non seulement comme compléteurs de code, mais comme architectes. En donnant à un agent l’accès au système de fichiers et à la ligne de commande, il peut effectuer des tâches complexes en plusieurs étapes comme :
* Configurer un environnement virtuel.
* Installer des dépendances via pip.
* Configurer un Makefile pour des workflows cohérents.
* Générer des modèles initiaux pour base.html et home.html en utilisant des frameworks CSS modernes comme Tailwind.
2. La Puissance des Outils
Un agent n’est puissant que grâce à ses outils. Nous avons défini un ensemble d’outils primitifs pour notre agent :
* read_file: Pour comprendre le code existant.
* write_file: Pour créer ou mettre à jour la logique.
* bash: Pour exécuter des commandes (migrations, tests, serveurs).
* ls: Pour explorer la structure des fichiers.
3. Frameworks d’Orchestration
Nous ne nous sommes pas contentés d’une seule façon de faire. Nous avons exploré plusieurs frameworks pour construire ces agents :
* ToyAIKit: Un framework simplifié pour comprendre la boucle centrale de Pensée -> Action -> Observation.
* OpenAI Agents SDK: Tirer parti des capacités natives d’appel de fonction des modèles GPT.
* PydanticAI: Une approche robuste et typée pour définir les comportements des agents.
* Z.ai: Explorer des fournisseurs de LLM et APIs alternatifs.
Le Résultat
À la fin de la semaine, j’avais un agent fonctionnel qui pouvait prendre un simple prompt et lancer une application Django fonctionnelle avec :
* Une structure de répertoire propre.
* Des templates et un routage de base.
* Des migrations de base de données appliquées.
Cette semaine a comblé le fossé entre parler à l’IA de code et faire écrire le code par l’IA directement dans le projet. Cela a préparé le terrain idéal pour construire des systèmes plus complexes, comme celui que j’ai construit pour mon projet hebdomadaire.
Prochaine étape : Appliquer ces compétences pour construire une application IA de niveau production.