Le paradigme « agent-first » n'est pas qu'un slogan marketing, c'est une refonte structurelle complète de l'IDE. Cette architecture sépare clairement les rôles : la stratégie et la validation pour l'humain, l'exécution tactique pour l'IA.
Cette dissection révèle les deux piliers fondamentaux de cette architecture : le Mission Control et l'Editor View, qui travaillent ensemble pour créer une expérience de développement véritablement nouvelle.
Le « Mission Control » : Votre centre de commandement d'agents IA
Mission Control est bien plus qu'un simple panneau de contrôle. C'est un dashboard de supervision intuitif qui transforme la gestion des agents IA en une expérience fluide et productive.
Fonctionnalités principales
🚀 Lancer des agents
Créez et « spawner » (lancez) un agent avec une mission de haut niveau (prompt clairement défini). Les agents démarrent immédiatement avec le contexte et les objectifs qu'ils doivent atteindre.
📊 Suivre la progression
Visualisez en temps réel la progression de chaque agent. Voyez exactement où ils en sont dans leur mission : planification, exécution, validation.
⚙️ Gérer le cycle de vie
Pause, arrêt, reprise, redémarrage. Vous maintenez le contrôle complet sur chaque agent. Besoin de corriger la direction ? Une pause suffit pour donner de nouvelles instructions.
📦 Consulter les artefacts
Accédez aux plans générés, captures d'écran, vidéos de test et preuves que l'agent a produits. La transparence totale élimine la « boîte noire ».
Analogie puissante : Gérer une « flotte de travailleurs virtuels » ou une « ruche » de développeurs IA. Chacun a une spécialité, et le Mission Control vous permet de coordonner les efforts sans micromanagement.
L'Editor View : Là où le code prend vie sous vos yeux
L'Editor View est un fork de VS Code, familier dans sa présentation mais radicalement transformé dans sa fonction. Ce n'est plus un lieu d'écriture de code, mais un espace de supervision, de validation et de feedback asynchrone.
Les différences clés
1. Supervision plutôt que création
Vous n'écrivez pas le code : vous le validez. L'agent a généré du code, et vous pouvez l'examiner, le commenter, l'approuver ou demander des ajustements.
2. Feedback asynchrone de type Google Docs
Les commentaires sont intégrés comme dans Google Docs. L'agent peut voir vos remarques et s'auto-corriger. La collaboration homme-machine est fluide et contextuelle.
3. Validation de code générée
Analysez les décisions technologiques de l'agent : choix de librairies, patterns d'architecture, qualité du code. Intervenez si nécessaire, mais faites confiance par défaut.
Le workflow itératif : Le cycle de vie d'une tâche agentique
Demande Initiale
Le développeur assigne un objectif clair à l'agent via une mission de haut niveau. Exemple : « Crée une application de suivi de vols en Next.js ».
Phase de Planification
L'agent génère un plan détaillé d'implémentation (premier artefact). Cette étape garantit la transparence avant l'exécution.
Validation du Plan
L'humain révise le plan. Approuve-t-il cette stratégie ? Si non, il peut l'amender avant que l'exécution ne commence.
Exécution Autonome
L'agent code, utilise le terminal et navigue dans un navigateur Chrome intégré. L'exécution est autonome mais observable.
Génération d'Artefacts
Production de preuves : captures d'écran du code généré, vidéos de tests dans le navigateur, logs d'exécution.
Feedback Asynchrone
L'humain commente, demande des ajustements. L'agent analyse les retours et s'auto-corrige sans intervention manuelle supplémentaire.
Validation Finale
L'agent soumet le travail terminé et prouvé. Vous pouvez accepter, demander des révisions, ou fusionner avec le code existant.
La clé : Cette architecture sépare clairement les rôles. La stratégie et la validation restent humaines. L'exécution tactique, répétitive et fastidieuse devient automatisée. C'est la clé de la productivité décuplée.
Une architecture pensée pour la collaboration homme-machine
Antigravity n'automatise pas complètement le développement : il restructure le travail pour mettre l'humain en position de décideur stratégique et de validateur, tandis que l'IA gère l'exécution tactique.
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