IDE Agentique : Kiro et ses « pouvoirs » menacent les agents IA GitHub Copilot

IDE Agentique : AWS mise sur la contextualisation

Mais il a surtout mis l’accent sur les évolutions de Kiro, un IDE agentique dévoilé en juillet dernier.

Celui-ci doit réduire la fragmentation et les tâches fastidieuses inutiles liées à la configuration des agents de programmation, selon les articles de blog publiés par les ingénieurs d’AWS.

« La plupart des assistants de codage IA vous obligent à gérer activement le contexte », peut-on lire dans un article présentant l’agent autonome Kiro. « Vous devez constamment réexpliquer vos préférences et vos modèles ou créer des systèmes pour stocker le contexte dans des référentiels… Une fois la session fermée, ils oublient tout. »

À l’inverse, l’agent autonome Kiro doit maintenir la cohérence des résultats générés indépendamment des dépôts de code individuels et des sessions de programmations.

 « Lorsque vous donnez votre avis sur une [pull request] concernant la gestion des erreurs, il mémorise et applique ce modèle aux modifications suivantes… Il connaît déjà votre façon de travailler et s’améliore à chaque interaction ».

L’IDE agentique intègre ce qu’AWS appelle les « Kiro powers ». Ces fonctionnalités automatisent le préchargement des ensembles d’outils à partir du protocole MCP (Model Context Protocol) et des informations issues d’une base de connaissances au fur et à mesure que les développeurs soumettent des requêtes.

Les fonctionnalités Kiro powers offrent une approche groupée du contexte d’empaquetage pour les agents IA, écrivent les ingénieurs AWS, dans un billet de blog. Cela rend le chargement de ce contexte plus efficace dans les environnements complexes, assurent-ils.

« Les outils de développement IA évoluent rapidement », selon cet article, qui cite le chargement dynamique des outils d’Anthropic, Claude Skills, les règles Cursor et les outils MCP. « Chacun nécessite une configuration et une gestion distinctes. Vous assemblez plusieurs éléments primitifs pour obtenir une vue d’ensemble : outils, connaissances [et] chargement dynamique. Et lorsque vous passez d’un outil à l’autre, vous devez tout reconfigurer ».

« Le défi ne réside pas dans le manque de capacités, mais dans la fragmentation », poursuit l’article. « Les développeurs veulent un package unifié. »

Les fonctionnalités de Kiro comprennent un manuel d’intégration des agents appelé « fichier de pilotage », les détails de configuration du serveur MCP et des instructions de pilotage supplémentaires ou des liens vers des ressources. Une fois ces ensembles installés, des mots spécifiques dans les prompts, tels que « paiement » ou « validation » pour Stripe, activent la fonctionnalité Stripe, qui se désactive ensuite automatiquement lorsque le développeur passe à une autre tâche.

AWS n’est pas le seul à développer des outils de programmation agentique. GitLab et GitHub explorent ce champ.

Deux philosophies distinctes à l’œuvre

D’une certaine manière, confronter AWS Kiro et les agents « Frontier » à leurs homologues de GitHub – à savoir le mode Agent de GitHub Copilot, ainsi que Copilot Autofix – revient à comparer des pommes et des poires, selon Jason Andersen, analyste chez Moor Insights & Strategy, lors d’une interview avec Informa TechTarget [propriétaire du MagIT] cette semaine.

Selon Jason Andersen, Kiro est spécialisé dans le développement basé sur des spécifications.  Ces spécifications sont des prérequis, des objectifs, des éléments de design d’architectures, des tâches définis en langage naturel dans un fichier Markdown. Cette fiche d’exigence devient la « source de vérité » pour l’application dont on a confié la majorité du code à générer à une IA. Certains y voient une résurgence du modèle en cascade (Waterfall), où la documentation était rédigée avant l’application, pas pendant ou après. Pour autant, comme l’application émerge beaucoup plus rapidement avec l’IA générative, il suffit en principe d’adapter les spécifications pour la regénérer.

Même s’il adopte la même approche avec Spec-Kit, GitHub se concentre davantage sur des dépôts individuels. Cette deuxième approche rendrait les flux de travail spécifiques aux développeurs plus efficaces. Les outils d’AWS devraient donc faire beaucoup de chemin. GitHub revendique une base utilisateur de 180 millions de développeurs. La filiale de Microsoft bénéficie de l’avantage du précurseur en matière d’IA générative appliquée au code.

Toutefois, à la lueur des ajouts présentés lors de re:Invent, Kiro émerge comme un « challenger » de taille pour Copilot, juge l’analyste.

« Au cours de l’année écoulée, je n’ai rien vu qui se rapproche de ce que GitHub a fait avec les agents de codage autonomes, jusqu’à présent », écrit Jason Andersen dans un post LinkedIn publié cette semaine. « La combinaison des agents de pointe, de Kiro et du développement basé sur les spécifications constitue enfin une alternative complète qui mérite d’être sérieusement prise en considération. »

Les capacités Kiro powers doivent encore faire leurs preuves dans la pratique, corrobore Torsten Volk, analyste chez Omdia, une division d’Informa TechTarget, lors d’une interview cette semaine. Toutefois, l’analyste voit non pas un concurrent de GitHub. Il perçoit un moyen de régler un bon nombre des problèmes qui ont fait échouer les pratiques de vibe coding au sein des entreprises.

« Avec Kiro, ce que je constate, c’est que l’espace d’action de l’agent est clairement défini, ce qui permet de définir les bonnes pratiques », affirme-t-il. « Il faut toutefois réfléchir à la manière dont cela fonctionne dans la pratique, mais c’est la prochaine étape à franchir. J’ai travaillé avec plusieurs startups qui font exactement cela. Elles essaient toutes de résoudre le problème majeur du vibe coding : la nécessité de jeter systématiquement un prototype avant de développer de fond en comble une application prête pour la production ».

Selon Jason Andersen, l’approche holistique de Kiro, qui va au-delà des référentiels individuels, pourrait rendre ses agents IA particulièrement adaptés pour résoudre les problèmes liés aux applications basées sur des agents IA en production.

« La manière dont AWS aborde cette question peut être utile pour la maintenance et les sous-versions, tandis que du côté de GitHub, cela concerne davantage les pull requests, les fusions et les actions », constate Jason Andersen. « Les capacités de Kiro semblent un peu plus axées sur l’exécution. Elles pourraient à terme servir à gérer certaines fonctionnalités au runtime ».