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Agents de code IA sur votre propre matériel

Les agents de code locaux offrent à vos ingénieurs la complétion dans l'éditeur, la revue de pull requests, la génération de tests et le refactoring à l'aide de puissants modèles de code ouverts — en gardant le code propriétaire sur du matériel que l'équipe contrôle.

Pourquoi cela devrait rester privé

Les équipes d'ingénierie veulent de l'assistance IA sans expédier leur code propriétaire à un tiers. Le code récompense les modèles plus grands (un coder 32B est un vrai cran au-dessus) et la puissance de traitement des prompts, il lui faut donc la bonne station de travail — mais la récompense est un agent de code privé et rapide, sans aucune donnée par poste quittant les locaux.

Recommended on-prem appliance

Run it on a GB10 box with AI Business OS pre-installed

The simplest way to put a private AI workforce on-premise: a compact GB10 Grace Blackwell appliance with ~128 GB unified memory — from ASUS, Dell or NVIDIA — shipped by BrainOutput with BrainOS pre-installed, so it runs your agents the day it arrives.

ASUS66/100
ASUS Ascent GX10 (GB10)

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

Dell66/100
Dell Pro Max with GB10

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

NVIDIA66/100
NVIDIA DGX Spark (GB10)

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

Request this appliance →Indicative GB10-class specs — exact SKU, availability and pricing to verify.

Modèles recommandés

Modèles ouverts adaptés à cette tâche, calculés à partir de notre catalogue.

Matériel recommandé

Machines adaptées à ce déploiement, les plus performantes d'abord.

Le pack Product & Engineering Ops

Coding and delivery agents that keep proprietary source private.

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

GitHubJiraSlackCI / build systems

Les connecteurs permettent à l'agent d'accomplir un vrai travail — voir pourquoi le matériel seul ne suffit pas.

Options de déploiement

Local appliance

A quiet box on-site running your agents. Lowest cost per request and full data residency for a single office or property.

Best for: SMBs, single sites, confidential data, predictable everyday workloads.

On-prem server

A workstation or server in your rack or closet, serving many agents and larger models to a whole team or department.

Best for: Departments, regulated data, high steady volume, multi-agent platforms.

Cloud GPU

Rented GPUs in your own cloud account for bursts, the largest models, or before you've validated volume — no hardware to own.

Best for: Spiky demand, frontier models, pilots, overflow capacity.

Hybrid

Everyday private agents run locally; heavy or occasional jobs burst to the cloud. The pragmatic default for most businesses.

Best for: Most real deployments — control and cost locally, elasticity in the cloud.

Questions fréquentes

Quel est le meilleur matériel pour un agent de code local ?+

Un GPU de 24 Go (RTX 3090/4090) exécute bien un puissant modèle coder 32B pour un développeur ; une station de travail multi-GPU sert toute une équipe. Voir le matériel recommandé ci-dessous.

Quel modèle est le meilleur pour les agents de code ?+

Qwen2.5-Coder (7B/14B/32B) et DeepSeek-Coder sont des options ouvertes de premier plan. Les tailles 14–32B sont le point idéal pour la revue et le refactoring sur une seule station de travail.

Le code peut-il rester privé ?+

Oui — c'est tout l'intérêt. Le modèle s'exécute sur votre matériel, donc le code ne quitte jamais votre réseau. Connectez-le à GitHub et Jira via le pack Product & Engineering Ops.

Exécutez Agents de code IA sur votre propre matériel comme un AI Business OS privé

Run your own AI agents on hardware you control — private by design, no per-seat data leaving your premises. BrainOutput helps you pick the right machine and turn it into a working AI Business OS.

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