MaisonGemini Code Assist améliore le codage IA avec des fonctionnalités agentes
Gemini Code Assist, le compagnon de codage alimenté par l'IA de Google, déploie de nouvelles fonctionnalités "agentiques" excitantes en mode aperçu. Lors de la récente conférence Cloud Next, Google a dévoilé comment Code Assist peut désormais déployer des "agents" IA qui vont plus loin pour s'attaquer aux tâches de programmation complexes. Imaginez ces agents prenant une spécification de produit depuis un Google Doc et la transformant en une application complète, ou convertissant sans effort du code d'un langage à un autre. C'est assez impressionnant, et maintenant vous pouvez même utiliser Code Assist dans Android Studio, ainsi que dans d'autres environnements de codage.
Ces améliorations ne surprennent pas, étant donné la forte concurrence de la part de GitHub Copilot, Cursor et Cognition Labs avec leur outil viral, Devin. La course pour dominer le marché des assistants de codage IA s'intensifie, et avec le potentiel d'augmenter la productivité, c'est une véritable ruée vers l'or. Les enjeux sont élevés, et tout le monde est impatient de prendre part à l'action.
Gestion des agents de Code Assist
Les agents de Code Assist sont désormais gérables via un nouveau tableau Kanban élégant de Gemini Code Assist. Ce tableau vous permet de suivre vos agents alors qu'ils génèrent des plans de travail et rapportent les progrès sur les tâches, étape par étape. Ces agents ne se contentent pas d'écrire ou de migrer du code ; ils sont également capables de mettre en œuvre de nouvelles fonctionnalités d'application, d'effectuer des revues de code, et de produire des tests unitaires et de la documentation. Du moins, c'est ce que Google prétend.
Préoccupations de performance et de sécurité
Mais comment ces agents performent-ils vraiment ? C'est la question à un million de dollars. Même les IA de génération de code de premier plan aujourd'hui ont tendance à introduire des vulnérabilités de sécurité et des bogues, en raison de leurs difficultés à comprendre la logique de programmation. Une étude récente sur Devin, par exemple, a montré qu'il n'a réussi à compléter que trois tâches sur 20. Donc, si vous envisagez d'utiliser Code Assist pour créer ou refactoriser une application, il pourrait être judicieux de vérifier le code vous-même. Mieux vaut prévenir que guérir, n'est-ce pas ?
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commentaires (2)
![JustinWilliams]()
Agenten, die selbständig Aufgaben durchführen? Das erinnert mich an Sci-Fi! Google treibt die Automatisierung im Coding echt voran. Hoffe aber, dass dabei die Qualitätskontrolle nicht leidet. Einige meiner Kollegen fragen sich schon, ob solche Tools bald Teams verkleinern könnten. Spannend, aber auch ein wenig beängstigend 🤔.
![RogerMartinez]()
Wow, Google's Gemini Code Assist sounds like a game-changer with those AI agents! I'm curious how these 'agentic' features stack up against GitHub Copilot in real-world coding. Anyone tried it yet? 🤔
Gemini Code Assist, le compagnon de codage alimenté par l'IA de Google, déploie de nouvelles fonctionnalités "agentiques" excitantes en mode aperçu. Lors de la récente conférence Cloud Next, Google a dévoilé comment Code Assist peut désormais déployer des "agents" IA qui vont plus loin pour s'attaquer aux tâches de programmation complexes. Imaginez ces agents prenant une spécification de produit depuis un Google Doc et la transformant en une application complète, ou convertissant sans effort du code d'un langage à un autre. C'est assez impressionnant, et maintenant vous pouvez même utiliser Code Assist dans Android Studio, ainsi que dans d'autres environnements de codage.
Ces améliorations ne surprennent pas, étant donné la forte concurrence de la part de GitHub Copilot, Cursor et Cognition Labs avec leur outil viral, Devin. La course pour dominer le marché des assistants de codage IA s'intensifie, et avec le potentiel d'augmenter la productivité, c'est une véritable ruée vers l'or. Les enjeux sont élevés, et tout le monde est impatient de prendre part à l'action.
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Wow, Google's Gemini Code Assist sounds like a game-changer with those AI agents! I'm curious how these 'agentic' features stack up against GitHub Copilot in real-world coding. Anyone tried it yet? 🤔
