Présentation de l'agent autonome Kiro

Mise à jour du 29 mai : l'agent autonome Kiro est maintenant disponible sur Kiro Web (Preview) en tant que nouveau mode autonome. Kiro Web est actuellement en préversion pour les utilisateurs Kiro Pro, Pro+ et Power.

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Les assistants IDE ont été la première vague d'outils de développement par IA. Ils ont commencé par de simples complétions en ligne et se sont élargis en interfaces de clavardage, évoluant vers des flux de travail agentifs capables de planifier et d'exécuter des tâches à plusieurs étapes directement depuis l'IDE. Les assistants CLI sont ensuite apparus, apportant l'assistance de l'IA à la ligne de commande.

Plus tôt cette année, nous avons présenté Kiro IDE et Kiro CLI pour apporter de la structure à ces flux de travail par IA. Ils sont parfaits pour travailler directement avec des agents sur votre machine locale. Les flux de travail agentifs continuent d'évoluer, et une nouvelle catégorie d'agents a émergé : des agents de pointe qui travaillent de manière autonome, maintiennent le contexte et apprennent de chaque interaction.

Aujourd'hui, nous lançons l'agent autonome Kiro en préversion, l'un des trois nouveaux agents de pointe qui transforment la façon dont les développeurs et les équipes conçoivent et exploitent des logiciels.

L'agent autonome Kiro commence à être déployé pour les développeurs individuels en préversion auprès des abonnés Kiro Pro, Pro+ et Power. Il n'y a aucun coût pendant la période de préversion, et l'utilisation est soumise à des limites hebdomadaires. Les équipes peuvent se joindre à la liste d'attente pour obtenir un accès anticipé.

La plupart des assistants de programmation par IA exigent que vous gériez activement le contexte, ce qui n'a jamais été facile. Vous devez constamment réexpliquer vos préférences et vos habitudes, ou créer des systèmes pour stocker le contexte dans les dépôts. De plus, ils fonctionnent par session. Une fois la session fermée, ils oublient tout. Cela devient particulièrement problématique lorsqu'on travaille sur plusieurs dépôts. Vous devez configurer le contexte pour chaque dépôt et donner à l'agent l'accès à chacun d'eux.

Disons que vous devez mettre à jour une bibliothèque critique utilisée dans 15 microservices.

Le faire soi-même : Ouvrez chaque dépôt, mettez à jour les dépendances, corrigez les changements majeurs, exécutez les tests, créez une pull request. Répétez l'opération 15 fois, ce qui peut représenter des jours de travail.

Utiliser un IDE/CLI agentif : Vous êtes plus rapide que de le faire manuellement. Ouvrez le premier dépôt, demandez à l'agent de mettre à jour la bibliothèque, examinez ses changements, corrigez ce qu'il a manqué, exécutez les tests, créez la pull request. Puis, passez au dépôt 2 et recommencez. Vous restez impliqué pour chaque dépôt, et l'agent oublie tout une fois la session fermée.

Avec l'agent autonome Kiro: Décrivez-le une seule fois. Il traite le travail multi-dépôts comme une tâche unifiée, identifie les dépôts concernés, analyse comment chaque service utilise la bibliothèque, met à jour le code en suivant vos habitudes, exécute des suites de tests complètes et ouvre 15 pull requests testées pour révision, tandis que vous travaillez sur autre chose.

La différence? L'agent autonome Kiro ne fonctionne pas par session. Il est toujours présent et maintient le contexte tout au long de votre travail. Lorsque vous donnez une rétroaction sur une pull request concernant la gestion des erreurs, il s'en souvient et applique ce modèle aux changements suivants. Lorsqu'il rencontre des décisions architecturales similaires, il tient compte des implémentations et des préférences existantes. Vous n'avez plus à réexpliquer votre base de code ni à répéter le même travail — il connaît déjà votre façon de travailler et s'améliore à chaque interaction.

À mesure que nous déployons l'agent autonome Kiro, les utilisateurs payants y auront accès dans leur compte en ligne. Vous pouvez clavarder avec lui, décrire un changement dont vous avez besoin ou une amélioration que vous souhaitez, et exécuter jusqu'à 10 tâches simultanément. L'agent trouvera lui-même la façon de réaliser le travail.

Lorsque vous assignez une tâche, l'agent autonome Kiro :

1. Démarre un environnement bac à sable isolé qui reflète votre configuration de développement
2. Clone vos dépôts et analyse la base de code
3. Découpe le travail et définit les exigences et les critères d'acceptation
4. Coordonne des sous-agents spécialisés : l'un s'occupe de la recherche et de la planification, un autre écrit le code, et un agent de vérification contrôle le résultat avant de poursuivre
5. Pose des questions en cas d'incertitude sur un aspect du travail
6. Ouvre des pull requests avec des explications détaillées des changements et des décisions d'implémentation

Chaque tâche s'exécute dans son propre bac à sable isolé avec un accès réseau configurable, des variables d'environnement et des paramètres d'environnement de développement. Comme l'agent autonome Kiro s'exécute de manière asynchrone, il peut prendre le temps nécessaire pour configurer correctement votre environnement de développement, exécuter les suites de tests et vérifier les changements, tout en vous laissant vous concentrer sur d'autre travail.

Clavardez avec l'agent autonome Kiro pour discuter des approches, poser des questions ou fournir du contexte sur votre travail. Lorsque vous êtes prêt à déléguer, demandez-lui de créer une tâche.

Avant de créer une tâche

Utilisez le clavardage pour discuter des différentes approches d'implémentation, clarifier les exigences ou les contraintes, et obtenir l'avis de l'agent sur les décisions techniques. L'agent a accès à la recherche Web, aux apprentissages tirés des révisions de code précédentes et au contexte d'autres tâches pour fournir des réponses éclairées.

Pendant l'exécution de la tâche

Une fois une tâche créée, continuez à clavarder pour orienter l'approche d'implémentation, fournir des exigences supplémentaires ou demander à l'agent de faire plus de travail après avoir examiné les résultats initiaux. Tout commentaire ou orientation mettra à jour la portée de la tâche en cours. Pour travailler sur une tâche différente, démarrez un nouveau clavardage.

Assigner des tâches depuis GitHub

Vous pouvez également assigner du travail directement depuis les problèmes (issues) GitHub. Ajoutez l'étiquette kiro à n'importe quel problème, ou mentionnez /kiro dans un commentaire pour assigner cette tâche spécifique à l'agent autonome Kiro. L'agent tiendra compte de tous les commentaires sur le problème pour obtenir du contexte ou de la rétroaction supplémentaire.

Lorsque vous laissez une rétroaction sur une pull request comme « utilisez toujours notre modèle standard de gestion des erreurs » ou « n'oubliez pas de suivre les conventions de nommage de l'équipe », l'agent autonome Kiro ne se contente pas de corriger cette pull request. Il s'en souvient et applique automatiquement ces modèles au travail futur.

À mesure que vous travaillez avec lui, l'agent devient meilleur pour comprendre votre code, vos produits et les normes que vous suivez, en développant des connaissances qui améliorent chaque tâche suivante.

Chaque tâche exécutée par l'agent fonctionne dans un bac à sable isolé avec des contrôles d'accès configurables. Vous contrôlez les permissions, l'accès réseau et les ressources auxquelles l'agent peut accéder.

Contrôles d'accès réseau

Choisissez parmi trois niveaux pour chaque tâche : Intégration seulement (le bac à sable n'accède qu'au proxy GitHub), Dépendances courantes (accès aux registres de paquets comme npm, PyPI et Maven), ou Internet ouvert. Vous pouvez également définir des listes d'autorisation de domaines personnalisées pour un contrôle précis.

Intégration MCP

Les intégrations MCP sont utilisées pendant l'exécution des tâches, donnant à Kiro accès à plus d'outils. Connectez des outils spécialisés et des systèmes propriétaires par l'entremise de serveurs Model Context Protocol pour des tâches individuelles.

Variables d'environnement et secrets

Configurez des variables d'environnement et des secrets accessibles à l'agent pendant l'exécution d'une tâche individuelle. Les secrets sont stockés chiffrés et ne sont jamais exposés dans les journaux ou les pull requests.

Configuration de l'environnement

L'agent détecte automatiquement les DevFiles ou Dockerfiles dans votre dépôt pour configurer l'environnement du bac à sable avec les bonnes dépendances, commandes de build et exigences d'exécution. Si aucun des deux n'est trouvé, l'agent analyse la structure de votre projet pour configurer un environnement adapté à vos projets.

Pour les équipes, l'agent autonome Kiro devient une ressource partagée qui travaille aux côtés de tous, en développant une compréhension collective de votre base de code, de vos produits et de vos normes. Contrairement aux assistants IA individuels qui fonctionnent de manière isolée, l'agent d'équipe tisse ensemble les specs, les discussions et les pull requests en une mémoire unifiée qui rend toute l'équipe plus efficace.

Prenons l'exemple d'une équipe qui développe une nouvelle fonctionnalité de traitement des paiements. Un développeur enseigne à l'agent les modèles de gestion des erreurs de l'équipe par le biais d'une révision de code. Un autre développeur assigne à l'agent la tâche d'implémenter le flux de remboursement quelques jours plus tard. L'agent connaît déjà ces modèles et les applique automatiquement, en maintenant la cohérence de la fonctionnalité sans que quiconque ait besoin de réexpliquer les normes.

Livrer plus rapidement, ensemble

L'agent exécute le travail de développement en parallèle sur plusieurs dépôts et tâches, afin que les mises en production progressent avec moins de goulots d'étranglement. Pendant qu'un développeur se concentre sur la refonte de l'API, l'agent s'occupe des mises à jour correspondantes dans les bibliothèques clientes, la documentation et les tests d'intégration, dans le cadre du flux de travail.

Fonctionne sur toute votre pile technologique

Connectez les dépôts, les pipelines et les outils de collaboration de votre équipe — Jira, GitHub, GitLab, Teams, Slack, Confluence — afin que l'agent maintienne le contexte à mesure que le travail progresse. Lorsque quelqu'un met à jour un spec dans Confluence, commente un ticket Jira ou discute d'une approche dans Slack, l'agent intègre ce contexte à ses tâches, garantissant que les changements correspondent aux meilleures pratiques de l'équipe.

Apprend de votre équipe

Les révisions de code, les demandes de fonctionnalités ou de correctifs, et les décisions architecturales font partie de la compréhension de l'agent. Il apprend non seulement de ce qui est documenté, mais aussi de la façon dont votre équipe travaille réellement et des modèles que vous préférez. Cet apprentissage signifie que l'agent devient meilleur pour appuyer votre équipe en particulier avec le temps, pas seulement meilleur en programmation en général.

Les équipes peuvent se joindre à la liste d'attente pour obtenir un accès anticipé.

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Nous commençons à déployer graduellement l'agent autonome Kiro en préversion auprès des utilisateurs Kiro Pro, Pro+ et Power. En savoir plus ou connectez-vous pour vérifier la disponibilité.