Les agents de codage s'appuient sur trois piliers : outils d'exécution, mémoire persistante et contexte du dépôt pour optimiser les performances des LLM
L'intégration du contexte de projet permet aux agents de mieux comprendre l'architecture et les conventions de code existantes
Expérience de système IA où trois modèles de langage débattent sur des questions, avec un quatrième modèle (Hermes) arbitrant les réponses
L'approche zéro-coût exploite des modèles open-source ou gratuits pour créer un agent décisionnel capable d'apprendre la fiabilité relative de chaque modèle