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Architectures des systèmes d'agents de GitHub Copilot, Cursor et Windsurf​

Ces dernières années, plusieurs produits d'assistance à la programmation basés sur l'IA ont vu le jour, tels que GitHub Copilot, Cursor et Windsurf. Leurs implémentations introduisent toutes le concept d'« Agent » (agent intelligent), permettant à l'IA d'assister le travail de codage de manière plus proactive. Cet article propose une étude approfondie de la construction du système d'agents de ces produits du point de vue de l'architecture d'ingénierie, y compris la philosophie de conception architecturale, la décomposition et la planification des tâches, les stratégies d'invocation de modèles, la gestion de l'état du contexte, les mécanismes d'extension de plugins, ainsi que les compromis et innovations clés dans leurs conceptions respectives. Le contenu suivant est principalement basé sur les blogs d'ingénierie officiels, les articles des développeurs de projets et les documents techniques pertinents.

Architecture de l'Agent GitHub Copilot​

Philosophie de Conception Architecturale : GitHub Copilot s'est initialement positionné comme un "programmeur pair IA" pour les développeurs, et a maintenant étendu cette approche avec un mode "Agent". Son système d'Agent n'est pas une collection d'agents indépendants, mais plutôt un agent intelligent intégré capable d'engager des conversations multi-tours et d'exécuter des tâches en plusieurs étapes, supportant des entrées multimodales (par exemple, en utilisant des modèles de vision pour interpréter des captures d'écran). Copilot met l'accent sur l'assistance de l'IA plutôt que sur le remplacement des développeurs. En mode Agent, il agit davantage comme un ingénieur automatisé au sein d'une équipe, acceptant les tâches assignées, écrivant du code de manière autonome, déboguant et soumettant les résultats via des Pull Requests. Cet agent peut être déclenché via l'interface de chat ou en assignant une GitHub Issue à Copilot.

Décomposition et Planification des Tâches : L'Agent de Copilot excelle à décomposer les tâches logicielles complexes en sous-tâches et à les accomplir une par une, en employant un processus de raisonnement interne similaire à la "Chaîne de Pensée" (Chain-of-Thought). Il parcourt de manière répétée le cycle "analyser le problème → exécuter les modifications de code ou les commandes → vérifier les résultats" jusqu'à ce que les exigences de l'utilisateur soient satisfaites. Par exemple, en mode Agent, Copilot n'exécute pas seulement les étapes spécifiées par l'utilisateur, mais infère aussi implicitement et exécute automatiquement les étapes supplémentaires nécessaires pour atteindre l'objectif principal. Si des erreurs de compilation ou des échecs de test surviennent pendant le processus, l'Agent identifie et corrige les erreurs lui-même, et réessaie, afin que les développeurs n'aient pas à copier-coller à plusieurs reprises les messages d'erreur comme des invites. Un blog de VS Code résume son cycle de travail : l'Agent Copilot détermine de manière autonome le contexte pertinent et les fichiers à modifier, propose des modifications de code et des commandes à exécuter, surveille l'exactitude des modifications ou de la sortie du terminal, et itère continuellement jusqu'à ce que la tâche soit terminée. Cette exécution automatisée en plusieurs tours permet à Copilot de gérer une variété de tâches, de

Architecture de l'Agent de Cursor​

Philosophie de Conception Architecturale : Cursor est un outil de codage alimenté par l'IA, développé par la startup Anysphere. Il s'agit essentiellement d'un éditeur de code (modifié à partir de VS Code) profondément intégré à un assistant IA. Cursor offre deux modes d'interaction principaux : l'assistant de chat et l'Agent autonome. En mode conversationnel normal, il agit comme un assistant de code traditionnel, répondant aux questions ou générant du code basé sur des instructions ; lorsqu'il est basculé en mode Agent (également appelé "Composer"), Cursor peut exécuter de manière proactive une série d'opérations au nom du développeur. Cette architecture donne aux utilisateurs la liberté de choisir selon leurs besoins : les tâches simples peuvent être gérées en demandant ligne par ligne en mode assistant, tandis que les tâches complexes ou répétitives peuvent être traitées par lots en invoquant l'Agent. Cursor se concentre actuellement principalement sur l'assistance dans le domaine du texte (code), sans mettre l'accent sur l'entrée/sortie multimodale (bien qu'il offre une fonctionnalité de saisie vocale, convertissant la parole en texte pour les invites). Similaire à Copilot, le système d'Agent de Cursor fonctionne également comme un agent intelligent unique en série, et non comme plusieurs agents travaillant en parallèle. Cependant, sa caractéristique distinctive est son accent sur la collaboration humain-IA : en mode Agent, l'IA entreprend autant d'actions que possible, mais permet globalement aux développeurs d'intervenir et de prendre le contrôle à tout moment, plutôt que de fonctionner de manière totalement non supervisée pendant de longues périodes.

Décomposition des Tâches et Planification : En mode Agent de Cursor, l'IA peut gérer des tâches complexes impliquant plusieurs fichiers, mais la conception privilégie un style de requête étape par étape. Après avoir reçu une instruction de haut niveau de l'utilisateur, l'Agent recherche de manière autonome des extraits de code pertinents, ouvre les fichiers nécessitant des modifications, génère des plans de modification et exécute même des tests/commandes de compilation pour vérifier l'effet. Cependant, contrairement aux Agents de Copilot ou de Windsurf, l'Agent de Cursor fait généralement une pause après avoir terminé une proposition initiale, attendant la révision de l'utilisateur et des instructions supplémentaires. Cela signifie que l'Agent de Cursor ne s'améliore généralement pas de manière continue et répétée, à moins qu'il ne reçoive une nouvelle invite de l'utilisateur. Par exemple, si vous demandez à Cursor d'effectuer un refactoring inter-projets, il collectera tous les emplacements nécessitant une modification et générera un diff pour chaque fichier afin que l'utilisateur puisse le réviser ; à ce stade, l'utilisateur décide quelles modifications accepter et appliquer. Si ces changements introduisent de nouveaux problèmes, Cursor ne continuera pas arbitrairement à modifier, à moins que l'utilisateur ne fasse d'autres demandes telles que "corriger les problèmes apparus". Ce mécanisme assure une supervision humaine aux points de décision critiques, empêchant l'IA de s'emballer. Cependant, cela signifie également que l'Agent de Cursor manque d'autonomie pour la planification à long terme, nécessitant une guidance humaine étape par étape pour compléter des boucles fermées complexes. Pour améliorer partiellement l'autonomie continue, l'équipe de Cursor a également ajouté certaines fonctionnalités itératives au système d'Agent. Par exemple, il essaiera de compiler et d'exécuter du code et de détecter les erreurs, corrigera automatiquement certains problèmes simples tels que les erreurs de syntaxe ou de lint, mais s'arrêtera généralement après quelques tentatives, rendant le contrôle à l'utilisateur. Les développeurs ont observé que l'Agent de Cursor est très efficace pour le refactoring local ou les changements de portée limitée, mais pour les changements généralisés, il nécessite souvent que l'utilisateur le sollicite par segments, complétant la tâche étape par étape. Globalement, Cursor positionne l'Agent comme un "assistant d'exécution intelligent" plutôt qu'un robot de programmation automatisé tout-puissant ; sa planification des tâches tend vers l'exécution à court terme, le rapport en temps opportun et la décision humaine de l'étape suivante.

Stratégie d'Invocation de Modèle : Cursor ne forme pas ses propres grands modèles linguistiques ; il adopte une stratégie d'intégration d'API tierces. Les utilisateurs peuvent configurer des clés API de fournisseurs comme OpenAI ou Anthropic au sein de Cursor, et le backend de Cursor appellera alors le grand modèle correspondant au nom de l'utilisateur. Quel que soit le fournisseur de modèle choisi par l'utilisateur, toutes les requêtes IA passeront par le propre serveur de Cursor : l'application locale regroupe le contexte de l'éditeur et les questions de l'utilisateur et les envoie au cloud, le serveur de Cursor assemble l'invite complète et appelle le modèle, puis renvoie les résultats à l'éditeur. Cette architecture facilite l'optimisation des invites de Cursor et la gestion unifiée des états de session, mais cela signifie également qu'il doit être utilisé en ligne, et les fonctions IA principales sont indisponibles en mode hors ligne. Pour des considérations de coût pour les développeurs, Cursor prend en charge les utilisateurs utilisant leurs propres quotas d'API (ainsi la facturation de l'invocation du modèle revient à l'utilisateur), mais même ainsi, les requêtes passent toujours par le serveur officiel pour des opérations telles que la récupération d'embeddings de code et le formatage des réponses. En termes de sélection de modèles, Cursor propose généralement quelques modèles grand public au choix (par exemple, GPT-4, GPT-3.5, Claude 2, etc.) ; les utilisateurs peuvent en préférer un, mais ne peuvent pas accéder aux modèles non pris en charge par Cursor. En revanche, des systèmes comme Windsurf permettent de remplacer le moteur sous-jacent, tandis que Cursor est plus fermé, les mises à jour et ajustements de modèles étant principalement contrôlés par l'équipe officielle. De plus, Cursor n'a pas de solutions de déploiement local comme Copilot Enterprise, ni n'intègre de modèles open-source — il est entièrement orienté services cloud, il peut donc rapidement suivre les

Architecture de l'Agent Windsurf (Codeium)​

Philosophie de Conception Architecturale : Windsurf est un produit de programmation basé sur l'IA, lancé par l'équipe Codeium, et positionné comme le premier "IDE Agentique" (Environnement de Développement Intégré à Agent Intelligent) de l'industrie. Contrairement à Copilot, qui nécessite de basculer entre les modes Chat/Agent, l'assistant IA de Windsurf (nommé Cascade) possède des capacités d'agent en permanence, passant sans effort de la réponse aux questions à l'exécution autonome de tâches multi-étapes selon les besoins. Codeium résume officiellement sa philosophie par "Flows = Agents + Copilots". Un Flow désigne un état de collaboration synchrone entre les développeurs et l'IA : l'IA fournit des suggestions comme un assistant à tout moment et peut également prendre le relais de manière proactive pour exécuter une

Résumé comparatif des systèmes​

Vous trouverez ci-dessous un tableau présentant un aperçu des similitudes et des différences dans les architectures d'Agent de GitHub Copilot, Cursor et Windsurf :

Enfin, cette recherche est basée sur les blogs officiels, les partages de développeurs et les matériaux techniques connexes de