CANoe automatise les processus de développement et de test grâce à des agents IA
Grâce à de nouveaux agents d’IA et au protocole MCP (Model Context Protocol), CANoe exécute des flux de travail complets à partir de commandes : il transforme ainsi les exigences en tests validés en quelques minutes
Vector étend son environnement de développement et de test CANoe grâce à de nouvelles fonctionnalités d’IA et au protocole MCP. Les utilisateurs peuvent désormais décrire des tâches de développement, d’analyse et de test en saisissant une instruction en langage naturel. Des agents IA spécialisés déduiront les étapes correspondantes ou des flux de travail complets à partir de ces instructions et les exécuteront automatiquement. Le modèle linguistique sous-jacent est fourni par les utilisateurs eux-mêmes, comme le LLM derrière GitHub Copilot ou Claude. Vector fournit la couche IA ouverte composée d’agents, de compétences et d’outils MCP pouvant être étendue avec vos propres composants et des connaissances spécifiques à votre domaine.
Le serveur MCP intégré à CANoe et le pack CANoe AI sont désormais disponibles dans la version 20 SP2. À partir d'une simple invite, un agent IA crée le test CAPL adapté à partir d'un besoin, exécute le test dans CANoe, analyse les erreurs, corrige le code CAPL et relance le test. L'agent transmet ensuite le scénario à l'utilisateur, qui valide les résultats via les fenêtres synchronisées de CANoe et les approuve. Des tâches qui prenaient auparavant des heures, voire des jours, peuvent désormais être réalisées en quelques minutes. Les utilisateurs déterminent le degré d’autonomie des agents. Chaque étape reste transparente et peut être suivie en temps réel au sein de l’environnement de développement et dans CANoe.
Le pack CANoe AI repose sur un écosystème ouvert d’agents IA qui exploitent des compétences et des outils MCP. Grâce à des invites, les utilisateurs peuvent consulter et personnaliser des configurations, contrôler des simulations, créer des tests, analyser des flux de communication, ainsi que générer et optimiser du code CAPL, C# et Python. Grâce à la technologie Vector-RAG (génération augmentée par la recherche), les agents peuvent accéder à une base de connaissances contenant des informations pertinentes issues de la documentation Vector. Ainsi, les réponses s’appuient sur des connaissances d’experts vérifiées plutôt que sur des hypothèses générées par le modèle linguistique. Les nouveaux utilisateurs bénéficient d’un accès rapide à CANoe, tandis que les utilisateurs expérimentés peuvent intégrer des flux de travail automatisés dans leurs environnements – allant de simples requêtes à des processus entièrement orchestrés.
Le pack CANoe AI est disponible en téléchargement gratuit sur le site web de Vector. Il est compatible avec CANoe 20 SP2 et les versions ultérieures, et nécessite un modèle linguistique fourni par l’utilisateur.
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