Cet article décrit une méthode pour automatiser la maintenance des forks logiciels à l'aide d'agents de codage par IA, en l'appliquant au fork de Cohere de vLLM. L'approche réduit le temps nécessaire pour absorber les versions amont de plusieurs semaines à quelques jours en remplaçant l'intervention manuelle par une boucle de rétroaction automatisée.
- Le workflow décompose la maintenance en trois composants automatisables par des agents : injection de perturbations (rebase et résolution de conflits), collecte de mesures (exécution des tests et benchmarks) et un contrôleur (correction itérative).
- Le système utilise git rebase pour rejouer les commits personnalisés au-dessus des nouvelles balises amont, en tirant parti de rerere pour les résolutions connues.
- Un agent surveille les résultats des tests et applique itérativement des correctifs jusqu'à ce que tous les contrôles passent, les humains n'examinant que le résultat final.
- Cette méthode réduit l'attention des développeurs sur les tâches intermittentes, permettant au fork de rester synchronisé avec les améliorations amont automatiquement.
En automatisant la boucle de rétroaction de synchronisation, de mesure et de correction, cette approche permet aux équipes d'absorber les fonctionnalités amont et les correctifs de bugs avec une intervention humaine minimale.