Agent de code IA
L'agent de code fournit la complétion dans l'éditeur, la revue et l'explication de pull requests, la génération de tests et le refactoring à l'aide de puissants modèles de code ouverts — le tout sur une machine que l'équipe contrôle.
Les équipes d'ingénierie veulent de l'assistance IA sans envoyer leur code propriétaire à un tiers. Le code bénéficie de modèles plus grands et de puissance de traitement des prompts, ce qui le place dans le niveau matériel moyen-haut : un GPU de 24 Go ou plus, un Mac à grande mémoire, ou une station multi-GPU pour toute une équipe.
Ce qu'il fait
- ▸Code completion, review and refactoring on private repos
- ▸Pull-request explanation and test generation
- ▸Issue triage and release-note drafting
- ▸Engineering ops assistants for a team
Se connecte à
L'adéquation dépend du score de capacité coding de chaque machine.
Modèles qui l'alimentent
Tous les modèles →Modèles ouverts de la bibliothèque adaptés à ce rôle : 25. Quelques-uns, du plus petit au plus grand :
DeepSeek-R1 Distill 1.5B
tiny reasoning · edge
Qwen2.5-Coder 1.5B
code · fill-in-the-middle
StarCoder2 3B
code · fill-in-the-middle
Qwen2.5 7B
multilingual · coding
Qwen2.5-Coder 7B
coding · in-editor completion
CodeLlama 7B
code · fill-in-the-middle
Le matériel qui l'exécute
Tout le matériel →Machines capables d'héberger cet agent aujourd'hui, évaluées pour des charges d'IA locale réelles — l'option la moins chère et performante d'abord.
Coding Agent Workstation (reference profile)
Une station de travail optimisée pour les agents de codage locaux : ~48 Go répartis sur deux cartes de 24 Go exécutent de puissants modèles coder 32B et servent en privé une petite équipe d'ingénierie.
- Mémoire
- 48 GB
- Architecture
- Ada Lovelace
NVIDIA DGX Spark (GB10)
L'appliance d'IA de bureau GB10 Grace Blackwell de NVIDIA avec ~128 Go de mémoire unifiée — une boîte on-premise silencieuse et compacte pour une main-d'œuvre IA privée. Disponible chez BrainOutput avec BrainOS préinstallé.
- Mémoire
- 128 GB unified
- Architecture
- NVIDIA Grace Blackwell GB10
ASUS Ascent GX10 (GB10)
La mini appliance d'IA GB10 Grace Blackwell d'ASUS (~128 Go de mémoire unifiée) — une boîte on-premise compacte pour des agents privés et le RAG. Disponible chez BrainOutput avec BrainOS préinstallé.
- Mémoire
- 128 GB unified
- Architecture
- NVIDIA Grace Blackwell GB10
Exécutez-le en privé, dans votre cloud ou en hybride
Gardez cet agent sur du matériel que vous possédez pour la confidentialité et un coût prévisible, exécutez-le sur des GPU cloud de votre propre compte pour les pics et les plus grands modèles, ou les deux.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que l'agent Développement et ingénierie ?+
L'agent de code fournit la complétion dans l'éditeur, la revue et l'explication de pull requests, la génération de tests et le refactoring à l'aide de puissants modèles de code ouverts — le tout sur une machine que l'équipe contrôle.
L'agent Développement et ingénierie peut-il s'exécuter en privé sur mon propre matériel ?+
Oui. Il s'exécute sur des modèles à poids ouverts que vous hébergez vous-même sur un boîtier privé, un serveur on-premise ou votre propre compte cloud, de sorte que les données restent sur l'infrastructure que vous contrôlez. Vous pouvez aussi fonctionner en hybride : local par défaut, avec basculement vers le cloud pour les plus grands modèles.
Quels modèles alimentent l'agent Développement et ingénierie ?+
Il fonctionne avec des modèles ouverts comme DeepSeek-R1 Distill 1.5B, Qwen2.5-Coder 1.5B, StarCoder2 3B. La bonne taille dépend de vos exigences de qualité et du matériel sur lequel vous l'exécutez — consultez la bibliothèque de modèles pour la VRAM par quantification.
Quel matériel l'agent Développement et ingénierie nécessite-t-il ?+
Il correspond généralement au niveau Pro. Une machine comme la Coding Agent Workstation (reference profile) convient parfaitement à ce rôle ; un matériel plus léger ou plus puissant modifie le nombre de requêtes simultanées et la taille de modèle possible.
À quoi l'agent Développement et ingénierie se connecte-t-il ?+
Il se connecte aux systèmes sur lesquels cette fonction tourne déjà — par exemple GitHub, Jira, Slack, CI / build systems — pour accomplir un vrai travail au lieu de seulement répondre à des questions.
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