Bref retour sur Agent OS
Après la BMad-method de Brian @bmadcode, c’est au tour d’un autre Brian (Brian Casel) de s’illustrer avec un framework IA : Agent OS.
Basé sur le “Spec Driven Development” (Développement basé sur les spécifications), ce framework adopte une approche assez différente : la méthode repose sur 3 couches de contexte :
- les standards de développement
- le produit
- les specs
Agent OS | A free open-source system to train smart AI coding agents
Je l’ai testé sur un POC client d’app mobile iOS/Android avec un back-end Supabase. Bien que récente j’ai trouvé la méthode très intéressante et prometteuse.
Installation et configuration
Le framework s’installe facilement via une commande simple au niveau de l’utilisateur. Le code source est assez léger, facile à parcourir, et la prise en main est rapide.
L’accent est mis sur la personnalisation des fichiers Code Style, Best Practices et Tech Stack. Cette étape est cruciale car elle pose vos habitudes et standards de code.
Agent OS repose également sur un ingénieux agent “context-fetcher” chargé de sélectionner parmi les fichiers de standards, les sections pertinentes à chaque tâche en cours afin d’optimiser le contexte.
Fonctionnement
À partir d’un brief, on définit la mission du produit, puis ses fonctionnalités et la roadmap. Les commandes et prompts, moins lourds que BMad-method, suffisent pour structurer le produit, notamment grâce à Claude Opus, suffisament performant pour la réflexion stratégique et la planification.
On passe ensuite à la génération des specifications, qui sont produites par dossier daté, avec pour chaque : specs fonctionnelles, techniques, sous-taches et un fichier “spec-lite”, très pratique, résumant en quelques lignes la fonctionnalité.
L’implémentation des tâches se fait via une commande dédiée (par priorité, complexité, ou sélection) ou en demandant simplement à l’IA : “quelle est la prochaine tâche ?”.
On avance par itération, et les specs peuvent être modifiées ou remplacées au fil du temps avec un fichier de décision qui consigne toutes les modifications et choix techniques ou fonctionnels.
Points forts
- Fichiers de standards de code définis au niveau utilisateur, avec possibilité de overrides spécifiques par projet.
- Rapidité : conception et définition du produit plus rapides qu’avec BMad-method.
- Itération facilitée : les specs sont datées, décorrélée, et peuvent évoluer au fil des modifications.
- Flexibilité : code source facile à lire, customiser et améliorer. De nombreux forks existants montrent la facilité d’adaptation.
- Traçabilité : le fichier de décision historique permet de suivre l’ensemble des choix techniques et fonctionnels.
Points faibles
- Prompts plus légers (comparé à BMad-method) et moins cadré : l’IA tente de temps en temps d’implémenter des fonctionnalités sans lire les specs.
- Nécessité de rappeler à l’IA régulièrement la roadmap et la prochaine spec à implémenter (notamment après un “/clear” du context).
Agent OS est très agréable à utiliser, tant pour les prototypes que pour les projets réels. Même si la méthode est plus légère et moins rigide, elle offre une grande liberté de personnalisation, une prise en main rapide, et permet de passer plus vite à l’implémentation.
Les modèles IA facilitent la définition du produit, le découpage des fonctionnalités, et le challenge des besoins. Pendant le développement, la vitesse d’implémentation est supérieure et le résultat du code est de bonne qualité, voire au niveau de ce qu’on aurait écrit soi-même, pour peu que l’on consacre du temps à la création de nos standards de code.
Au final, quel que soit le framework utilisé, il est aujourd’hui possible de produire rapidement, structurer efficacement un produit, et obtenir un code de qualité grâce aux modèles IA et à un workflow bien défini.
Bref retour sur AgentOS was originally published in ekino-france on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
