Context Engineering for AI Agents in Open-Source Software
Cet article présente une étude préliminaire de 466 projets open-source afin d'étudier l'adoption, la structure du contenu et l'évolution des fichiers AGENTS.md, révélant une variation significative dans la manière dont les développeurs fournissent du contexte pour les agents IA et soulignant le potentiel de recherches futures sur l'optimisation de l'ingénierie de contexte pour améliorer la qualité du code généré.
Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
Imaginez que vous embauchiez un nouvel stagiaire brillant et super rapide pour vous aider à construire une machine complexe. Cet stagiaire est un agent IA. Si vous lui dites simplement, « Répare le moteur », il risque de se tromper car il ne connaît pas vos règles spécifiques, vos outils préférés ou la manière dont votre équipe travaille habituellement.
Ce document porte sur une nouvelle façon de donner à ce stagiaire un « manuel d'utilisation » écrit spécifiquement pour un robot, et non pour un humain.
Voici la décomposition de la recherche en termes simples :
Le Problème : Le stagiaire a besoin d'un manuel
Par le passé, les développagers de logiciels utilisaient des outils comme GitHub Copilot pour aider à écrire du code. Aujourd'hui, nous avons des « Agents IA » qui peuvent accomplir plus de travail de manière autonome, comme corriger des bugs ou construire des fonctionnalités entières. Mais tout comme un employé humain, une IA doit comprendre la culture et les règles de l'entreprise pour faire du bon travail.
Les fournisseurs (les entreprises qui fabriquent l'IA) ont suggéré aux développeurs de créer un fichier spécial dans le dossier de leur projet. Considérez ce fichier comme un « Manuel de l'employé » numérique pour l'IA. Il indique à l'IA des choses telles que :
- « Nous nommons toujours nos variables de cette façon. »
- « Ne touchez jamais directement au fichier principal. »
- « Voici comment nous testons notre code. »
Récemment, un format standard appelé AGENTS.md a été créé afin que tous ces outils d'IA puissent lire le même type de manuel.
L'Étude : Vérifier les manuels
Les chercheurs ont voulu voir si les projets de logiciels réels utilisaient réellement ces manuels et, si oui, à quoi ils ressemblaient. Ils ont mené une chasse au trésor numérique à travers 10 000 projets de logiciels open-source (des projets où le code est gratuit et consultable par tous).
1. Combien de personnes les utilisent-elles ? (Adoption)
Ils ont découvert que seulement 466 projets (environ 5 %) avaient créé l'un de ces manuels d'IA.
- Analogie : C'est comme si vous entriez dans un immense immeuble de bureaux de 10 000 pièces et que vous ne trouviez que quelques pièces où un panneau « Règles pour le nouvel employé » a été affiché. Nous n'en sommes qu'aux tout débuts de cette tendance.
2. Que contient le manuel ? (Contenu et Style)
Les chercheurs ont examiné de près les 155 fichiers AGENTS.md qu'ils ont trouvés. Ils ont découvert deux choses principales :
Pas de recette standard : Il n'existe pas de façon unique et « correcte » d'écrire ces fichiers. Certains sont courts, d'autres sont longs. Certains énumèrent des règles, d'autres décrivent simplement comment les choses fonctionnent.
Des « voix » différentes : La façon dont les développeurs parlent à l'IA varie énormément. Les chercheurs ont classé les styles d'écriture en cinq types :
- Descriptif : « Voici comment nous faisons les choses. » (Énoncer simplement des faits)
- Prescriptif : « Faites-le de cette manière. » (Donner des ordres directs)
- Prohibitif : « Ne faites PAS cela. » (Fixer des limites)
- Explicatif : « Faites ceci parce que... » (Donner une raison)
- Conditionnel : « Si X arrive, alors faites Y. » (Donner une logique situationnelle)
Analogie : Imaginez 155 managers différents essayant d'écrire un livre de règles pour le même stagiaire. Un manager écrit une liste stricte de « Ne pas faire », un autre écrit une histoire amicale sur la façon dont l'équipe fonctionne, et un troisième écrit un organigramme complexe de type « Si/Alors ». Il n'y a pas encore de cohérence.
3. Les manuels changent-ils au fil du temps ? (Évolution)
Les chercheurs ont suivi l'évolution de ces fichiers en examinant l'historique des versions (le journal de contrôle de version).
- Stabilité : Environ la moitié des fichiers n'ont jamais été modifiés après leur création initiale.
- Ajustements : Pour les fichiers qui ont été modifiés, les mises à jour les plus courantes consistaient à ajouter de nouvelles instructions ou à ajuster des instructions existantes.
- Analogie : Une fois qu'un manager a écrit le livre de règles, il le laisse souvent tel quel. Mais lorsqu'il le met à jour, il s'agit généralement simplement d'ajouter une nouvelle règle ou de clarifier une ancienne, plutôt que de tout réécrire.
La Grande Conclusion
Le papier conclut que nous sommes actuellement dans une phase de « Far West » de l'Ingénierie de Contexte. Les développeurs expérimentent la façon de parler aux agents d'IA, mais ils ne se sont pas encore arrêtés sur une méthode standard pour le faire.
Les chercheurs voient ces fichiers comme un « laboratoire naturel » unique. Parce que ces fichiers sont publics et font l'objet d'un contrôle de version, nous pouvons observer en temps réel comment les humains apprennent à « parler » aux agents d'IA. L'objectif n'est pas de dire aux développeurs quoi faire pour le moment, mais de comprendre comment ils s'y prennent actuellement afin de pouvoir éventuellement les aider à mieux le faire.
En bref : Les développeurs commencent à écrire des livres de règles pour leurs assistants IA, mais pour l'instant, chaque livre de règles est différent, et personne ne sait encore quel style fonctionne le mieux.
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