Après Devin et Devika, OpenDevin est un projet open source qui vous permet de disposer d’un ingénieur logiciel IA autonome. Créé par Cognition Labs, ce petit génie du code est capable d’exécuter des tâches complexes et de collaborer activement avec les développeurs sur des projets.

C’est encore en développement, donc loin de remplir toutes ses promesses, mais OpenDevin va pouvoir de manière totalement autonome générer du code, détecter les bugs, optimiser nos programmes…

Pour l’installer, vous aurez besoin de :

• Linux, Mac OS, ou WSL sur Windows
• Docker (pour ceux sur MacOS, assurez-vous d’autoriser l’utilisation de la socket Docker par défaut depuis les paramètres avancés !)
• Python >= 3.11
• NodeJS >= 18.17.1
• Poetry >= 1.8

Ensuite, vous devrez « construire » le projet, ce qui inclut la configuration de l’environnement et l’installation des dépendances. Cette étape garantit qu’OpenDevin est prêt à fonctionner sans problème sur votre système.

make build

Notez qu’OpenDevin prend en charge une grande variété de modèles de langage (LM) grâce à la puissante bibliothèque litellm. Par défaut, c’est donc GPT-4 d’OpenAI qui est le modèle par défaut, mais vous avez le choix.

Pour configurer le LM de votre choix, suivez ces étapes :

1. Utiliser le Makefile : Avec une seule commande, vous pouvez avoir une configuration de LM fluide pour votre expérience OpenDevin. Exécutez simplement : make setup-config Cette commande vous invitera à saisir la clé API du LLM et le nom du modèle, en veillant à ce qu’OpenDevin soit adapté à vos besoins spécifiques.
2. Ou passez à la configuration manuelle : Vous pouvez mettre à jour manuellement le fichier config.toml situé dans le répertoire racine du projet. Vous y trouverez les champs llm_api_key et llm_model_name, où vous pouvez définir le LM de votre choix.

Une fois la configuration terminée, lancer OpenDevin est aussi simple qu’exécuter une seule commande. Cette commande démarre à la fois les serveurs backend et frontend de manière transparente, vous permettant d’interagir avec OpenDevin sans aucun problème.

make run

Si vous préférez, vous pouvez démarrer le serveur backend indépendamment pour vous concentrer sur les tâches ou les configurations liées au backend.

make start-backend

De même, vous pouvez démarrer le serveur frontend seul pour travailler sur les composants ou les améliorations de l’interface liés au frontend.

make start-frontend

Et si vous avez besoin d’aide :

make help

Et voilà ! Vous êtes maintenant prêt à vous lancer dans l’utilisation d’OpenDevin. Perso, je préfère encore l’approche manuelle en mode Chef de Projet avec Cursor notamment. Mais peut-être qu’un jour, un outil comme OpenDevin sera suffisamment malin pour tout faire de A à Z… qui sait ?

Si vous voulez passer à la vitesse supérieur en terme de développement, voici un projet qui va vous intéresser. Cela s’appelle Devika et c’est un outil qui agit comme un véritable pair programmer, c’est à dire un « collègue » IA capable de comprendre des instructions complexes en langage naturel, de les décomposer en étapes, de rechercher les informations pertinentes et de générer du code fonctionnel pour atteindre l’objectif. Cela vient directement concurrencer le service Devin qui a buzzé y’a quelques temps sauf que c’est totalement open source.

Grâce à ses capacités avancées de traitement du langage naturel, cette « IA » peut interpréter vos instructions de haut niveau et les transformer en un plan d’action concret. Une fois le plan établi, elle se met au travail et utilise ses connaissances en programmation et ses capacités de recherche web pour trouver les informations dont elle a besoin pour mener à bien votre projet : Snippets de code, exemples de bonnes pratiques ou explications détaillées… A partir de ça, elle peut alors générer du code dans le langage de programmation de votre choix.

Pour l’installer, il vous faudra ollama, uv, bun et suivre le tuto suivant :

ollama serve
git clone https://github.com/stitionai/devika.git
cd devika/
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt
playwright install --with-deps
cd ui/
bun install
bun run dev

Puis en parallèle :

python3 devika.py

Vous devrez ensuite vous connecter à http://localhost:3000/ et remplir toutes les clés API, de votre clé OpenAI, en passant par votre clé API Google / Bing…etc. Et ensuite vous pourrez commencer à bosser les agents de Devika.

L’un des aspects les plus impressionnants de Devika, c’est sa capacité à s’améliorer constamment grâce notamment à ses algorithmes d’apprentissage automatique. Elle apprend de chaque interaction avec les développeurs et de chaque projet sur lequel elle travaille, ainsi, plus elle est utilisée, plus elle devient efficace.

Bien sûr, comme toute technologie émergente, c’est pas encore parfait et surtout, ça soulève des questions : Comment s’assurer que le code généré par l’IA est sécurisé et sans bugs ? Comment l’intégrer dans des workflows de développement existants ? Est-ce qu’il faut licencier les développeurs qui passent plus de temps sur le site de Korben qu’à bosser ? Des questions existentielles, comme vous pouvez le voir…

Si vous êtes intéressé par ce projet et que vous souhaitez l’essayer par vous-même, rendez-vous sur le dépôt GitHub du projet.

Merci à Emrik pour le partage !