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.