Outils de codage d'IA agentique : 10 outils pour créer des logiciels avec l'IA

Les outils de codage d'IA agentique aident les gens à créer des logiciels avec moins de travail manuel. Ils ont la capacité de lire les fichiers de projet, de modifier le code, d'exécuter des commandes, de vérifier les erreurs et de préparer les modifications pour révision. Au lieu de se contenter de donner des conseils, ils peuvent réaliser une partie du processus de développement. Les outils de codage des agents IA évoluent chaque jour, ce qui rend difficile le suivi. Vous vous demandez peut-être quel outil choisir et lequel utiliser dans quel but. Ce guide vous donnera un aperçu rapide des outils de codage d'IA d'agents les plus populaires.

Ces outils sont utiles à toutes sortes de personnes : développeurs, fondateurs et équipes produit, mais plus intéressant encore, ils peuvent également donner à des personnes non techniques le pouvoir de coder leurs propres outils. Un développeur peut demander une correction de bug. Un fondateur peut créer une première version d’une application. Une équipe produit peut supprimer les tâches d’ingénierie répétées de la file d’attente quotidienne d’une personne. Et vous pouvez également faire tout cela, avec le bon outil de codage d’agent.

Cette même idée germe désormais au-delà des équipes logicielles. Handinger propose aux entreprises des agents d'IA gérés qui s'exécutent dans le cloud et effectuent leur travail sur des outils tels que le CRM, la messagerie électronique, le calendrier, les tâches et les fichiers. Handinger aide à automatiser la recherche, la lecture, les clics, l'envoi d'e-mails et la planification, puis renvoie des résultats structurés que les équipes peuvent utiliser dans leurs flux de travail.

Cela rend Handinger utile pour les personnes qui construisent avec l'IA et pour les équipes qui souhaitent utiliser des agents dans leur travail quotidien. Les développeurs peuvent utiliser des outils de codage d'IA agentique et intégrer Handinger dans le produit avec une API pour créer leur propre produit. Les équipes peuvent utiliser Handinger pour exécuter le travail autour du produit, comme la recherche, les suivis, la planification, le reporting et les tâches internes.

Que sont les outils de codage d'IA agentique ?

Il existe de nombreux types d’outils de codage Agentic AI. Fondamentalement, ils peuvent entreprendre une tâche de codage et la réaliser en plusieurs étapes. Ils peuvent généralement fonctionner de manière autonome, mais cela varie en fonction du type d'outil que vous utilisez. Un simple assistant de codage peut suggérer une ligne de code avec des fonctionnalités de saisie semi-automatique. Un outil de codage agent peut parcourir le code source d'un projet, décider quels fichiers sont importants, apporter des modifications, exécuter des vérifications et montrer ce qui a changé.

Ces outils peuvent également être utiles aux personnes qui débutent en tant que développeurs, par exemple pour apprendre une base de code. Un développeur rejoignant un nouveau projet peut demander pourquoi une fonctionnalité fonctionne d'une certaine manière et un agent de codage peut lire les fichiers et expliquer le flux dans un langage simple pour le développeur. Cela permet de gagner du temps avant même qu’un nouveau code ne soit écrit.

Handinger fonctionne avec la même idée de base de délégation, mais en dehors de l'éditeur de code. Une entreprise peut créer un agent spécialisé pour une tâche répétée, le connecter aux bons outils et le déclencher depuis l'application Handinger, un appel API, un planning ou un e-mail envoyé dans la boîte de réception de l'agent. Handinger est un moyen d'automatiser le travail de votre entreprise avec des agents gérés, de mettre les agents au travail et d'automatiser les tâches répétitives.

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Quels sont les meilleurs outils de codage d'IA agentique ?

Les meilleurs outils de codage d’IA agentique dépendent du travail. Certains sont meilleurs pour les développeurs qui vivent dans le terminal. Certains sont meilleurs dans un éditeur de code. Certains travaillent dans le cloud et peuvent gérer des tâches pendant que l'équipe examine les résultats plus tard. Certains aident les personnes non techniques à créer des applications à partir d'un anglais simple.

Top 10 des outils de codage d'IA agentique à connaître

Voici 10 outils à connaître.

1. Remise

Handinger est une plateforme d'agents gérés destinée aux entreprises qui souhaitent que les agents IA effectuent un véritable travail dans le cloud. Il ne s’agit pas seulement d’un outil de codage d’IA agentique au sens étroit du terme. C’est plus large que cela. Alors que de nombreux outils de codage d'IA agentique aident les développeurs à écrire et à modifier du code, Handinger aide les équipes à créer des agents d'IA qui exécutent des flux de travail répétés de l'entreprise sur les outils qu'elles utilisent déjà.

Les entreprises peuvent connecter des outils tels que le CRM, les tâches, la messagerie électronique, le calendrier et les fichiers, puis créer des agents spécialisés pour les tâches que leurs équipes répètent quotidiennement. Chaque agent fonctionne dans le cloud, reste connecté aux données de l'entreprise et peut être déclenché depuis l'application Handinger, via l'API, selon un planning ou en envoyant un e-mail dans la boîte de réception de l'agent.

Cela rend Handinger utile pour les équipes techniques et non techniques. Un développeur peut utiliser des outils de codage d'IA agentique tels que Claude Code, Cursor ou Codex pour créer le logiciel. L'entreprise peut ensuite utiliser Handinger pour exécuter le travail autour de ce logiciel. Par exemple, une équipe pourrait créer des agents chargés de rechercher des pistes, de mettre à jour les enregistrements CRM, de résumer les e-mails, de créer des tâches, de préparer des rapports ou de coordonner les suivis.

Handinger est également précieux pour les personnes qui créent des produits d’IA. Au lieu de créer l'infrastructure d'agents à partir de zéro, les équipes peuvent utiliser Handinger pour créer des agents gérés qui peuvent être intégrés dans leur propre produit ou déclenchés via une API. Cela peut permettre de gagner du temps d'ingénierie, car l'équipe n'a pas besoin de créer elle-même le système de travail cloud, les connexions aux outils, la planification, les déclencheurs de la boîte de réception et la couche d'exécution.

Pour les entreprises qui souhaitent faire travailler leurs agents, Handinger constitue un premier choix judicieux. Il intègre l’idée du codage de l’IA agentique dans les opérations commerciales. Les agents de codage aident à créer le produit. Handinger aide les équipes à créer des agents cloud qui effectuent le travail répété au sein de l'entreprise ou au sein du produit lui-même.

2. Claude Code

Claude Code est l'un des exemples les plus clairs d'outil de codage d'IA agentique. Selon Anthropic, Claude Code peut lire votre base de code, éditer des fichiers, exécuter des commandes et travailler avec des outils de développement. Il est disponible dans le terminal, l'IDE, l'application de bureau et le navigateur.

Claude Code est utile pour les développeurs qui souhaitent confier de véritables tâches de codage sans quitter leur flux de travail. Vous pouvez lui demander de corriger un bug, d'expliquer un projet, d'écrire des tests, de mettre à jour des fichiers ou de vous aider avec le travail de Git.

Cela est particulièrement utile lorsque la tâche touche plusieurs fichiers. Au lieu de poser des questions distinctes sur chaque partie du projet, le développeur peut décrire l'objectif. Claude Code peut inspecter le code, élaborer un plan et appliquer des modifications.

3. Codex OpenAI

OpenAI Codex est un agent de codage pour créer, corriger et réviser le code. OpenAI dit Le Codex peut générer du code à partir d'une description, s'adapter à un projet existant, expliquer des bases de code inconnues et examiner le code pour détecter les bogues ou les cas extrêmes.

Le Codex dispose également d'une version cloud. OpenAI dit Le Codex peut écrire des fonctionnalités, répondre à des questions sur une base de code, corriger des bogues et proposer des demandes d'extraction pour révision. Chaque tâche s'exécute dans un environnement cloud distinct avec le projet chargé.

Cette configuration aide les équipes à exécuter plusieurs tâches de codage à la fois. Un développeur peut demander au Codex d'enquêter sur un bug tout en travaillant sur une autre tâche. L'équipe peut ensuite examiner le résultat avant de fusionner quoi que ce soit.

3. Copilote GitHub

GitHub Copilot est un choix courant pour les équipes utilisant déjà GitHub. Il aide les éditeurs internes et dispose également de fonctionnalités d'agent pour les flux de travail GitHub.

GitHub dit L'agent cloud de Copilot peut rechercher un référentiel, créer un plan de mise en œuvre, apporter des modifications sur une branche et laisser l'utilisateur examiner la différence avant de créer une pull request.

Ceci est utile car de nombreuses équipes logicielles travaillent déjà sur des problèmes, des branches et des demandes d'extraction. Copilot peut s'intégrer dans ce processus sans demander à l'équipe de créer un nouveau système.

Par exemple, un développeur peut attribuer un petit problème à Copilot. Copilot peut préparer les modifications et le développeur peut les examiner avant qu'elles n'atteignent la base de code principale. Cela permet aux gens de garder le contrôle tout en réduisant le temps consacré aux travaux de routine.

4. Curseur

Cursor est un éditeur de code d'IA construit autour du développement agent. Le curseur parle de Mode agent, règles, compétences, serveurs MCP, CLI, modèles et configuration de l'équipe.

Le curseur est utile pour les développeurs qui souhaitent un agent dans l'éditeur. Il peut aider à écrire du code, à modifier des fichiers, à répondre à des questions sur le projet et à prendre en charge un travail de fonctionnalités plus important.

L’avantage d’utiliser Cursoe est la rapidité avec le contexte. Lorsque l'agent réside dans l'éditeur, il peut travailler avec le code déjà ouvert et les règles de projet définies par l'équipe. Il est ainsi plus facile de passer d’une idée à un changement.

Le curseur vous aide également à travailler sur des produits et accélère le processus. Un fondateur ou un développeur peut créer un prototype, le réviser, résoudre des problèmes et ajouter des fonctionnalités sans basculer entre de nombreux outils.

5. Planche à voile

Windsurf est un environnement de codage d'IA avec un agent appelé Cascade. Selon Windsurf, Cascade prend en charge les modes Code et Chat, les appels d'outils, la saisie vocale, les points de contrôle, la sensibilisation en temps réel et l'intégration linter.

Windsurf est utile pour les développeurs qui souhaitent un assistant IA capable de travailler sur plusieurs fichiers et de suivre l'état du projet. Il peut aider avec les modifications de code, le débogage et les tâches en plusieurs étapes.

Les points de contrôle sont utiles car le codage agent peut évoluer rapidement. Un développeur peut essayer une modification, inspecter le résultat et revenir en arrière si la direction est fausse. Cela réduit le risque de laisser un agent travailler sur un projet.

La planche à voile convient parfaitement aux équipes qui veulent de la vitesse mais qui veulent quand même de la révision. L’agent peut effectuer une grande partie de la saisie, de la recherche et de la correction. L’humain décide toujours de ce qui est correct.

6. Devin

Devin est un ingénieur logiciel d'IA chez Cognition. Les documents de Devin indiquent qu'il peut écrire, exécuter et tester du code. Devin peut également travailler sur des tickets Linear ou Jira, de nouvelles fonctionnalités, des corrections de bugs et des outils internes.

Devin est construit pour la délégation. Une équipe lui confie une tâche claire, comme corriger un bug ou construire un petit outil interne. Devin accomplit la tâche et renvoie quelque chose que l'équipe peut examiner.

Cela s'avère utile lorsque les équipes d'ingénieurs effectuent de nombreuses petites tâches qui ralentissent les gens. Un développeur n’a peut-être pas envie de consacrer une demi-journée à une migration de routine ou à un petit outil d’administration. Devin peut assumer une partie de ce travail.

La clé est de lui faire une demande claire. Une tâche vague crée de mauvais résultats. Une tâche détaillée avec le comportement attendu, les étapes de test et les limites donne à l'agent une bien meilleure chance.

7. Agent de réplication

Replit Agent est conçu pour les personnes qui souhaitent créer des applications à partir d'un langage simple. Replit dit Replit Agent transforme les idées en applications, conceptions, diapositives et bien plus encore à partir d'un langage simple, sans aucun codage requis.

Cela rend Replit Agent utile pour les débutants, les fondateurs, les étudiants et les petites équipes. Une personne peut décrire l'application qu'elle souhaite et laisser Replit gérer une grande partie de la configuration et de la génération de code.

Cela réduit les obstacles au test des idées. Un fondateur peut créer une version fonctionnelle d'un outil avant d'embaucher une équipe d'ingénierie complète. Un étudiant peut apprendre en voyant comment l'application est construite. Une petite équipe peut créer des outils internes sans partir d’un projet vierge.

Repli Agent est plus puissant lorsque l'objectif est clair et que la première version ne nécessite pas de systèmes personnalisés complexes. Pour les produits plus volumineux, une équipe peut toujours avoir besoin de développeurs pour revoir le code, améliorer la conception et gérer la sécurité.

8. JetBrains Junie

Junie est l'agent de codage IA de JetBrains. JetBrains dit Junie s'exécute dans les IDE JetBrains, dans le terminal ou dans des pipelines de développement automatisés.

Cela rend Junie utile pour les équipes travaillant déjà avec des outils comme IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, GoLand, PhpStorm, RubyMine, RustRover ou Rider. Les développeurs peuvent utiliser l'agent sans quitter l'environnement JetBrains qu'ils connaissent déjà.

JetBrains le dit également Junie peut planifier et exécuter des actions en plusieurs étapes, effectuer des modifications importantes, exécuter des tests ou des commandes de terminal et signaler les progrès.

Une bonne façon de décrire Junie est la suivante : cela aide à l'intérieur de l'éditeur, mais il peut également prendre en charge le travail qui s'effectue autour des vérifications et des versions de code. Cela aide les équipes à maintenir le travail des agents lié aux habitudes de développement normales.

9. Google Jules

Jules est l'agent de codage de Google. Google dit Jules aide à corriger les bugs, à ajouter de la documentation et à créer de nouvelles fonctionnalités. Il s'intègre à GitHub, comprend la base de code et fonctionne pendant que le développeur passe à d'autres tâches.

Jules est utile pour des tâches claires mais chronophages. Cela peut inclure l'écriture de tests, la mise à jour de documents, la correction de bogues plus petits ou la gestion du nettoyage du code.

Le principal avantage est la concentration. Les développeurs peuvent confier une tâche à Jules, puis consacrer du temps à des travaux qui nécessitent plus de jugement. Lorsque Jules a terminé, le développeur peut revoir les modifications avant de les utiliser.

Jules est également utile pour les équipes qui souhaitent que des agents de codage soient liés à GitHub. Une tâche peut démarrer à partir d'un dépôt et le résultat peut être examiné avant de faire partie du projet.

10. Clin

Cline est un agent de codage d'IA open source. Les documents de Cline indiquent qu'il vit dans l'éditeur et le terminal, qu'il peut lire et écrire des fichiers, exécuter des commandes de terminal, utiliser un navigateur et aider à créer des fonctionnalités via la conversation. Cline demande également l'approbation avant chaque action.

Cline est utile pour les développeurs qui souhaitent plus de contrôle. Parce que chaque action nécessite une approbation, le développeur peut suivre le travail de l’agent étape par étape. Cela est utile pour apprendre comment se comportent les outils de codage d’IA agentique.

Cline offre également plus de flexibilité aux développeurs car il est open source. Les équipes peuvent inspecter le projet et l’adapter à leurs besoins.

Cela fait de Cline un bon choix pour les personnes qui souhaitent comprendre le processus et non seulement obtenir le résultat. Il peut être plus lent qu’un outil plus autonome, mais le contrôle supplémentaire peut réduire les surprises.

Comment choisir des outils pour le codage de l'IA agentique

Le choix des outils de codage agentique par IA commence par le travail que vous souhaitez supprimer de la journée de quelqu'un.

Si le travail se déroule dans le code, choisissez un agent de codage. Si le travail s'effectue sur les outils de l'entreprise, choisissez une plateforme d'agents gérés comme Handinger. De nombreuses équipes auront besoin des deux.

Pour le travail basé sur un éditeur, consultez Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, Cline ou Junie. Celles-ci sont utiles lorsque les développeurs souhaitent que l'agent soit proche des fichiers qu'ils modifient.

Pour le travail basé sur un terminal, consultez Claude Code, Cline, Codex CLI ou Junie. Ceux-ci sont utiles pour les développeurs qui préfèrent déjà les workflows en ligne de commande.

Pour les tâches d'ingénierie basées sur le cloud, consultez OpenAI Codex, Devin, l'agent cloud GitHub Copilot ou Google Jules. Ces outils sont utiles lorsqu'une équipe souhaite attribuer une tâche, laisser l'agent travailler et revoir le résultat plus tard.

Pour créer des applications à partir d'un langage simple, consultez Replit Agent. C'est utile lorsque l'objectif est de créer une première version fonctionnelle sans configurer un environnement de développement complet.

Pour les flux de travail de l'entreprise, consultez Handinger. C'est utile lorsque la tâche n'est pas seulement d'écrire du code, mais aussi lorsqu'ils souhaitent économiser leurs ressources et souhaitent que Handinger fasse le travail au lieu de construire leur propre infrastructure pour cela.

La meilleure façon de choisir est de tester chaque outil sur un travail réel. Choisissez un bug, une petite fonctionnalité et un flux de travail répété. Voyez combien de temps l'outil vous fait gagner. Vérifiez à quel point il est facile d’examiner le résultat. Remarquez où l'agent reste bloqué.

La sécurité est également importante à considérer. Un agent de codage peut avoir besoin d’accéder au code source. Un agent de l'entreprise peut avoir besoin d'accéder aux e-mails, aux fichiers, aux enregistrements CRM ou aux calendriers. Donnez à chaque agent uniquement l'accès dont il a besoin pour le travail.

De bonnes instructions comptent aussi. Les agents travaillent mieux lorsqu’ils connaissent l’objectif, les limites, les outils qu’ils peuvent utiliser et le résultat attendu. Une courte et vague invite peut fonctionner pour une petite tâche, mais le flux de travail d'une entreprise nécessite un rôle et des règles claires.

Commencez à créer quelque chose avec l'IA agentique

Les outils de codage d’IA agentique constituent une nouvelle avancée passionnante qui changera la façon dont les produits sont construits. Ils aident les développeurs à passer de l’idée au code fonctionnel en investissant moins de temps. Au lieu de simplement suggérer des extraits de code, ces outils peuvent inspecter les fichiers, apporter des modifications, exécuter des vérifications et aider à préparer le travail pour révision.

La principale valeur n’est pas qu’ils remplacent les gens. Leur intérêt réside dans le fait qu’ils réduisent les parties lentes et répétitives de la création de logiciels. Les développeurs peuvent ainsi consacrer plus de temps aux décisions relatives aux produits, à l'architecture, à l'expérience utilisateur et à la qualité, tandis que les agents contribuent à la mise en œuvre, aux tests, à la documentation et aux correctifs de routine.

Pour les équipes qui construisent avec l’IA, l’avenir ne consiste pas seulement à écrire du code plus rapidement. Il s’agit de faire travailler les agents de manière utile et contrôlée. Les outils de codage d’IA agentique aident à créer le logiciel. Handinger vous aide à vous proposer le même modèle d'agent de travail.

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