Programmer avec des agents : au-delà de la génération de code LLM

2025-06-11

Cet article explore une approche révolutionnaire de la programmation utilisant des agents. L’auteur définit un agent comme une boucle for contenant un appel LLM, donnant à LLM accès aux compilateurs, au système de fichiers et aux suites de tests. Cela contraste fortement avec la programmation uniquement avec des LLMs (semblable à coder sur un tableau blanc), où les agents, grâce à un retour d’information environnemental, améliorent considérablement l’efficacité et la précision de la génération de code. L’auteur partage des études de cas sur l’utilisation d’agents pour l’authentification de l’application GitHub et la gestion de JSON en SQL, démontrant leur puissance pour augmenter la productivité et traiter des tâches complexes. Bien que les agents nécessitent plus de temps et de ressources informatiques, leurs gains d’efficacité et leur potentiel de réduction des erreurs humaines les positionnent comme des outils puissants pour l’avenir de la programmation.

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Développement

Programmation avec les LLMs en 2024 : Mes expériences

2025-01-07

Cet article résume les expériences de l’auteur utilisant des modèles génératifs pour la programmation au cours de l’année écoulée. Il a constaté que les LLMs avaient un impact positif sur sa productivité, notamment pour la saisie semi-automatique, la recherche et la programmation par conversation. Bien que la programmation par conversation nécessite d’adapter les workflows, elle fournit une première ébauche et facilite une correction plus rapide des erreurs. L’auteur souligne que les LLMs excellent pour les problèmes bien définis et préconise des paquets de code plus petits et plus indépendants pour une meilleure interaction avec les LLMs. Il présente sketch.dev, un IDE Go conçu pour les LLMs afin d’optimiser la boucle de rétroaction et d’améliorer l’efficacité.

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Développement