- Le mode café permet aux développeurs de déléguer des tâches répétitives à des agents IA autonomes.
- Intégration native avec VS Code, JetBrains et des outils comme GitHub, Jira et Sentry.
- Performances supérieures dans les benchmarks clés tels que SWE-Bench et SWE-Lancer grâce à la technologie Repo Grokking™.
- Modèle de tarification flexible avec des options gratuites et des modèles de paiement évolutifs pour les entreprises.
L’automatisation dans le développement de logiciels a fait un bond en avant significatif avec l’arrivée de Les agents d'intelligence artificielle de Zencoder. Cette société basée à San Francisco a introduit une solution qui non seulement améliore la productivité des programmeurs, mais introduit une nouvelle fonctionnalité : « Mode Café », qui permet aux développeurs de déléguer la génération de code et les tests unitaires à une IA pendant qu'ils font une pause.
Les nouveaux agents de Zencoder sont conçus pour s'intégrer directement dans les environnements de développement populaires tels que Visual Studio Code et JetBrains, évitant ainsi le changement d’outils qui constitue souvent un obstacle à l’adoption d’autres solutions similaires. Cela représente un avantage notable par rapport à des concurrents comme Cursor, qui nécessitent l’utilisation d’un IDE spécifique pour fonctionner.
Des agents IA qui comprennent votre flux de travail
Au lieu de forcer les développeurs à sortir de leur flux actuel, Zencoder s'adapte aux environnements de travail établis. À travers de plus de 20 intégrations natives Avec des outils clés tels que GitHub, GitLab, Jira ou Sentry, les agents peuvent être impliqués dans l’ensemble du cycle de développement, de la planification à l’assurance qualité.
L'une des intégrations les plus remarquables est le bouton disponible dans Jira appelé « Résoudre avec Zencoder », qui vous permet de résoudre les problèmes automatiquement depuis l'outil de gestion lui-même sans avoir à changer de fenêtre ou de contexte.
L’intelligence contextuelle est un autre pilier de cette technologie.. Le système utilise une fonctionnalité appelée Repo Grokking™, qui permet aux agents d'analyser en profondeur l'ensemble du référentiel du projet, en comprenant sa structure, ses dépendances et son style de code. Cette approche empêche le modèle de générer des solutions déconnectées ou incohérentes avec l’écosystème du projet..
Mode café : déléguez la rédaction des tests tout en sirotant une tasse de café.
Ce qui a retenu l’attention de la communauté est, sans aucun doute, l’option Mode café. Cette fonction permet aux développeurs d'activer un agent autonome en un clic pour générer du code ou des tests unitaires pendant que la personne fait une pause.
Selon les mots du fondateur Andrew Filev, « C'est comme avoir un collègue qui peut continuer à coder pendant que vous reprenez votre souffle. ». L'idée est de libérer les développeurs des tâches répétitives telles que l'écriture de tests, qui ne suscitent généralement pas l'enthousiasme de l'équipe mais sont essentielles pour assurer la stabilité du logiciel.
L'agent génère non seulement du code, mais le valide, le teste et l'affine également de manière autonome.. Grâce à une capacité que l'entreprise a baptisée mécanisme d'auto-réparation, le système vérifie si la proposition fonctionne avant de la renvoyer à l'utilisateur.
Meilleurs résultats dans les principaux benchmarks
L’efficacité de ces agents ne se limite pas à des informations anecdotiques.. Zencoder a publié ses résultats sur plusieurs benchmarks et les chiffres sont frappants : les agents ont pu résoudre 63 % des problèmes soulevés dans la norme SWE-Bench Verified, avec une approche pratique à chemin unique, c'est-à-dire sans générer plusieurs tentatives en parallèle comme le font d'autres concurrents plus axés sur la recherche.
Ce qui est encore plus remarquable, c'est que dans le benchmark multimodal SWE-Bench le plus récent, le taux de réussite a atteint 30%, soit deux fois la meilleure note enregistrée jusqu'à présent. Sur le SWE-Lancer IC Diamond, considéré comme particulièrement difficile, les agents affichent une performance de plus de 30 %, améliorant de plus de 20 points de pourcentage le meilleur résultat précédent, y compris celui d'OpenAI.
Conçu pour les vrais développeurs
La conception de l’agent se concentre sur les besoins du développeur professionnel.. L'outil prend en charge plus de 70 langages de programmation et se concentre sur les environnements d'entreprise courants tels que Java et C#.
Selon Zineng Yuan, ingénieur en chef chez Paytm, « C'est comme avoir un collègue qui anticipe vos besoins et vous évite les tâches répétitives. Lors d'une livraison critique, il m'a aidé à réduire ma charge de travail de moitié en me suggérant une stratégie de refactorisation pour un module existant. ».
L'entreprise a également pris en compte la sécurité. Tout le code généré passe par des examens automatisés qui détectent les vulnérabilités et sont conformes aux normes de déploiement de production.. Ceci est renforcé par des contrôles de sécurité intégrés et des systèmes de tests automatisés qui peuvent être activés à la fois à partir des pipelines existants et par les agents eux-mêmes.
Futur immédiat et prix
La feuille de route de Zencoder prévoit davantage de progrès tout au long de l'année. L'entreprise elle-même assure qu'avant la fin de 2025, nous verrons une nouvelle génération d'assistants de codage encore plus sophistiqués.
Pour faciliter l'accès à son outil, Zencoder a opté pour un modèle à plusieurs niveaux qui comprend :
- Version gratuite avec des fonctions de base.
- Plan d'affaires pour 19 $ par utilisateur et par mois avec prise en charge des tests avancés et de la génération de code intelligent.
- Forfait entreprise pour 39 $ par utilisateur et par mois, ce qui comprend une assistance prioritaire et des fonctionnalités de conformité avancées.
Avec ces options, l’entreprise cherche à s’adapter aussi bien aux petites équipes qu’aux grandes entreprises. qui souhaitent optimiser leur développement sans renoncer à leurs environnements et outils actuels.
Le lancement de Zencoder représente une évolution tangible du développement assisté par l’IA. Loin d’une approche trop optimiste ou réticente, la solution semble trouver un équilibre pragmatique : donner du pouvoir aux êtres humains là où ils ont le plus d’impact et les soulager du fardeau répétitif.. Tout cela sans quitter les environnements de travail habituels ni compromettre la sécurité du produit final.
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