GH-600 : Développement dans les systèmes IA agentiques

Un compte GitHub ; compréhension de base des notions fondamentales d’IA ; compréhension de base des dépôts, des branches et des pull requests ; connaissance générale des concepts CI et CD.

Fondements de l’IA agentique dans GitHub

• Définir l’IA agentique dans SDLC et distinguer les agents des assistants
• Expliquer et appliquer le plan → agir → évaluer le cycle de vie dans les flux de travail d’agent
• Décrire comment GitHub fonctionne comme système d’enregistrement et de plan de contrôle pour l’activité de l’agent
• Identifier les responsabilités, les risques, les anti-modèles et les exigences de traçabilité dans les systèmes d’agent
• Appliquer le modèle contributeur pour évaluer le travail généré par l’agent

Conception de l’architecture de l’agent et de l’intégration SDLC

• Assigner les responsabilités de l’agent aux étapes du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) et définir les limites architecturales
• Définir des tâches d’agent structurées à l’aide d’entrées, de sorties et de critères de réussite
• Planifier, raisonner et exécuter pour créer des workflows inspectables et fiables
• Implémenter la gouvernance basée sur les pull requests avec des modèles, des vérifications, CODEOWNERS, des règles et des environnements
• Concevoir des flux de travail fiables à l’aide de sorties, de contextes, de déclencheurs et de transitions inter-tâches
• Exploiter des systèmes d’agent en toute sécurité à l’aide de l’observabilité, de la gouvernance des outils, du compartimentage des secrets, des crochets et des modèles de fiabilité

Outils, MCP et environnements d’exécution des agents

• Comprendre comment les agents utilisent des outils et des API pour effectuer des actions
• Expliquer le rôle des serveurs MCP dans l’extension des fonctionnalités de l’agent
• Configurer des environnements d’exécution à l’aide de flux de travail GitHub Actions et GitHub Agentic
• Définir des limites d’exécution telles que le référentiel, la branche et l’étendue du flux de travail
• Identifier les limites et les protections qui régissent l’exécution de l’agent, y compris les restrictions de branche, la révision des requêtes de tirage et les protections de l’environnement

Systèmes et orchestration multi-agents

• Définir les responsabilités de l’agent et les limites d’étendue au sein du SDLC
• Coordonner des workflows multi-agents à l’aide d’événements GitHub Actions et de modèles d’orchestration
• Isoler l’exécution de l’agent à l’aide de branches, de flux de travail, d’autorisations et de contrôles d’accès concurrentiel
• Détecter et résoudre les conflits à l’aide de mécanismes de validation et de révision natifs GitHub
• Garantir l’observabilité, l’attribution et la traçabilité des actions de l’agent
• Diagnostiquer les défaillances et implémenter des stratégies de récupération pour des systèmes multi-agents fiables

Mémoire, état et évaluation

• Découvrir les stratégies de mémoire de l’agent à l’aide de mémoire à court terme, à long terme et à mémoire externe
• Maintenir l’état persistant de l’agent et gérer la dérive du contexte
• Gérer l’état de l’agent entre les outils et les environnements
• Comprendre les signaux d’évaluation de l’agent et les critères de réussite

Gouvernance, garde-fous et opérations

• Définir l’autonomie et les limites d’action basées sur les risques pour les systèmes d’agent
• Appliquer la gouvernance à l’aide de contrôles natifs GitHub tels que les ensembles de règles, les vérifications, CODEOWNERS et les environnements
• Concevoir des flux de travail avec intervention humaine pour les actions à haut risque
• Fonctionnalités de l’agent de contrôle à l’aide des autorisations de privilège minimum
• Rendre les actions de l’agent observables, traçables et auditables
• Maintenir la gouvernance et la fiabilité opérationnelle au fil du temps

Publié le 22/10/2026

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