Simon Willison explore dans ce billet la notion de "designing agentic loops", une compétence clé pour tirer parti des agents de codage comme Claude Code ou Codex CLI. Ces outils, capables d’exécuter du code, de corriger des erreurs et d’itérer vers une solution, ouvrent de nouvelles possibilités, mais aussi des risques (commandes dangereuses, exfiltration de données, attaques par rebond). Pour les utiliser efficacement, il recommande de les faire tourner en mode "YOLO" (sans demande de confirmation systématique), mais dans un environnement sécurisé comme GitHub Codespaces ou un conteneur Docker isolé. Il souligne l’importance de bien choisir les outils et les accès (par exemple, limiter les permissions et les budgets pour les API), et d’identifier les problèmes adaptés à cette approche : débogage, optimisation de performances, ou mise à jour de dépendances. L’automatisation des tests et la documentation claire des outils disponibles (via un fichier AGENTS.md) sont essentielles pour maximiser leur utilité. Une réflexion encore émergente, mais prometteuse pour accélérer le développement logiciel.
L'article explore la création d'agents autonomes basés sur l'intelligence artificielle pour automatiser des tâches quotidiennes, comme l'analyse des demandes de tirage et la génération de notes de version. Contrairement aux scripts d'automatisation traditionnels, ces agents utilisent des modèles de langage avancés pour interpréter et prendre des décisions contextuelles. L'article détaille les outils clés tels qu'AgentGPT, LangChain, et le Vercel AI SDK, et explique comment les intégrer de manière sécurisée dans des environnements de développement. Enfin, il propose un guide pratique pour mettre en place un agent capable de répondre à des déclencheurs spécifiques et de s'intégrer dans un pipeline CI/CD pour améliorer l'efficacité des développeurs.