Il y a deux semaines, j’ai commencé à apprendre le “vibe coding” et j’ai tenté de construire ma propre équipe d’Agentic Coding (Agentic Coding Team).
Cet article partage certains de mes acquis de ces deux semaines, en espérant qu’il pourra inspirer les amis intéressés.
Choix des outils
Modèle: Zhipu GLM 4.7
Je pense qu’en phase d’initiation, deux choses gaspillent beaucoup d’énergie:
- Passer du temps à chercher des VPNs (des “aéroports”), jouer à cache-cache avec les blocages officiels et gérer l’instabilité des connexions.
- Changer fréquemment de modèle et en essayer différents pour tenter de trouver la solution optimale.
Par conséquent, bien que Zhipu présente des lacunes évidentes par rapport aux modèles fermés de premier plan en termes de capacité de programmation, j’ai constaté à l’usage qu’il répondait aux exigences de base de l’Agentic Coding.
De plus, son Coding Plan (forfait de codage) est très généreux. J’ai acheté l’abonnement le plus élevé, qui ne coûte qu’un peu plus de 2000 yuans pour la première année. Actuellement, mon taux d’utilisation n’a atteint que 3 % au maximum ; je n’ai absolument aucune pression à consommer des centaines de millions de tokens.
CLI: OpenCode
De même, pour me concentrer sur l’apprentissage, je n’ai pas choisi Claude Code mais OpenCode.
La raison est qu’OpenCode est entièrement open source. J’ai directement supprimé ses prompts système (invites de commande) par défaut et ajouté des journaux (logs) pour l’interface du LLM.
Cela me permet de voir très clairement l’ensemble du processus de “vibe coding”, ainsi que l’impact de mes diverses expériences.
De plus, j’utilise Ghostty comme terminal. Il est performant, esthétique et le rendu des polices chinoises est excellent.
Structure des répertoires
J’ai adopté une structure “monorepo” basée sur git submodule.
Les répertoires de premier niveau sont documents et projects.
documents pointe vers le dépôt de ma base de connaissances Obsidian.
projects contient les sous-modules des différents projets, y compris un fork du dépôt opencode et un dépôt opencode plugin.
Philosophie de conception
Tout d’abord, je pense que dans le concept de l’Agentic Coding, l’orchestration des Agents est un citoyen de première classe.
Le cœur de l’orchestration se compose de deux parties: les prompts et les plugins.
Dans ma structure de répertoires, cela correspond respectivement à documents et projects/opencode-plugin.
Le principe de placement des prompts est le suivant: si cela peut être mis dans un plugin, on le met dans le plugin ; sinon, on le met dans documents.
Principaux avantages
- L’orchestration des Agents ne pollue aucun projet sous
projects. - La même orchestration peut être appliquée de manière flexible à tous les projets ou à une partie d’entre eux.
- Chaque projet spécifique peut également avoir sa propre orchestration indépendante.
- L’ensemble du projet équivaut à la Gigafactory de Tesla, tandis que les projets spécifiques ne sont que différents modèles de voitures.
Ma méthode d’implémentation actuelle consiste à supprimer les prompts par défaut d’OpenCode, puis le fichier AGENTS.md à la racine joue le rôle de routeur.
Modifications majeures apportées à OpenCode
Conservation intégrale des logs bruts du LLM
Ceci est crucial pour le débogage de l’orchestration des Agents. Je sérialise et sauvegarde automatiquement chaque requête (Request) et réponse (Response) du LLM dans le dossier logs du projet.
Cela me permet non seulement de revoir le processus de réflexion d’OpenCode, mais aussi de permettre à l’IA de lire ses propres logs, de s’auto-analyser et de proposer des plans d’optimisation.
Déverrouillage des appels récursifs de sous-agents
Dans l’équipe d’Agentic Coding que je construis actuellement, il y a des rôles de support, comme des chercheurs techniques qui peuvent rechercher des expériences techniques en ligne et des extraits de code similaires sur GitHub.
Que ce soit pour la conception de l’architecture ou l’écriture du code, ces rôles de support peuvent être sollicités.
Nativement, OpenCode a codé en dur (Hard Code) l’interdiction pour un sous-agent d’appeler un autre sous-agent (via des tâches) afin d’éviter les boucles infinies.
Cependant, comme j’ai mon propre mécanisme d’orchestration pour empêcher que cela ne se produise, j’ai supprimé cette restriction dans OpenCode.
Fonctionnalités principales des plugins OpenCode
Système de tâches maison
Il existe déjà de nombreux systèmes de tâches prêts à l’emploi en ligne pour garantir que l’IA puisse effectuer une programmation complexe sur la durée.
Mais pour ma part, deux raisons m’ont poussé à construire le mien:
- Je veux apprendre à construire un système complet d’Agentic Coding.
- J’ai une certaine “hygiène technique” (ou maniaquerie) et je n’aime pas utiliser les prompts et les systèmes des autres.
Agentic Coding Team
C’est l’objectif principal. Le système de tâches est l’outil de base de cette équipe ; le plus important est de pouvoir produire une conception architecturale et un code technique de haute qualité.
Actuellement, l’architecture que j’utilise se compose de 2 Agents Primaires, 4 Agents Experts et 2 Agents de Support.
Agents Primaires:
- Planner (Planificateur): Responsable de l’analyse des besoins et de la conception de l’architecture.
- Manager (Gestionnaire): Responsable de la gestion et de la mise en œuvre.
Agents Experts:
- Divisés en “Groupe d’experts en architecture” et “Groupe d’experts en code”.
- Chaque groupe est doté de rôles de Design (Conception) et de Review (Revue), améliorant la qualité du rendu final grâce à plusieurs tours de dialogue autonome.
Agents de Support:
- Leur rôle est de fournir un soutien aux experts.
- Ils fournissent respectivement une recherche de code locale et une recherche des meilleures pratiques sur le web.
Quelques petits outils pratiques
Ces petits outils sont principalement là pour ma propre commodité, par exemple:
- Alertes sonores lorsqu’une intervention humaine est nécessaire.
- Synchronisation automatique des bases de code et résumé des modifications des dépôts distants.
- Extraction (scraping) et traduction de pages web/podcasts/vidéos.
À propos de l’Open Source
Actuellement, ce système est encore au stade de “laboratoire”, rempli de mon propre code en dur et de logique expérimentale, il n’y a donc pas de plan pour le rendre open source pour le moment.
Mais je crois que le partage des idées est plus important que le partage du code. Si ce retour d’expérience peut vous apporter un peu d’inspiration concernant l’Agentic Coding, alors c’est en soi une forme d’open source.