Floor Agents #

In DevelopmentUpdated Apr 9, 2026

Votre équipe de dev IA. Se connecte à vos outils. Livre du code pendant que vous dormez.

Présentation #

Floor Agents est une plateforme d'ingénierie IA autonome qui fournit aux équipes logicielles des agents IA spécialisés capables de décomposer des tâches, écrire du code, créer des pull requests, faire des revues de code et écrire des tests. Elle s'intègre à vos outils existants — GitHub, Linear et tout fournisseur LLM.

Comment ça marche #

Une équipe configurable d'agents IA collabore via un workflow structuré :

Agent	Rôle
PM	Décompose les tâches en sous-issues
Dev Backend	Écrit le code backend, crée des PRs
Dev Frontend	Écrit le code frontend, crée des PRs
CTO	Revoit les PRs, approuve ou demande des changements
QA	Écrit les tests, valide les fonctionnalités

Le workflow suit une machine à états :

Backlog → Triage → En cours → En revue → QA → Terminé
                       ↑              │
                       └── Changements demandés (max 3 cycles → escalade vers un humain)

Chaque PR est revue par l'agent CTO. Si des changements sont nécessaires, l'agent dev révise — jusqu'à 3 cycles avant d'escalader vers un humain. Tout le travail est visible dans votre gestionnaire d'issues et vos PRs. Pas de boîte noire.

Agnostique des Outils #

Floor Agents se connecte aux outils que vous utilisez déjà :

Plateformes Git — GitHub (GitLab, Bitbucket prévu)
Gestionnaires de tâches — Linear, GitHub Issues (Jira prévu)
Fournisseurs LLM — Claude (Anthropic), OpenAI, Google Gemini, LM Studio, Ollama, Groq, Together

Utilisez des modèles locaux économiques pour le travail de dev de routine, des modèles cloud puissants pour les revues critiques. Mélangez et combinez par agent.

Architecture #

Construit comme un monorepo Bun avec 10 packages :

@floor-agents/core — Types, chargeur de config, validation YAML
@floor-agents/orchestrator — Boucle principale, machine à états, guardrails, suivi des coûts
@floor-agents/context-builder — Sélection de fichiers via traçage des imports, rendu de prompts, budgets de tokens
@floor-agents/anthropic — Adaptateur API Claude
@floor-agents/claude-code — Adaptateur CLI Claude Code (exécution native en worktree)
@floor-agents/openai — Adaptateur compatible OpenAI
@floor-agents/gemini — Adaptateur Google Gemini
@floor-agents/lmstudio — Adaptateur modèles locaux
@floor-agents/github — API REST GitHub (branches, commits, PRs)
@floor-agents/task — Adaptateurs gestionnaires de tâches

Décisions de Conception #

Piloté par la config — Un seul fichier YAML définit la composition de l'équipe, les modèles, les guardrails, les limites de coûts et les états du workflow
Exécution native en worktree — Les agents dev lancent le CLI Claude Code directement dans des worktrees git avec accès complet aux fichiers
Récupérable après crash — Machine à états d'exécution en 10 étapes avec persistance fichier. Chaque étape est idempotente
Contrôle des coûts — Limites de dépenses par tâche et par jour. Les modèles locaux rapportent 0$
Guardrails — Limites de nombre/taille de fichiers, chemins bloqués (.env, .pem, configs CI), détection de path traversal
Adaptateurs pluggables — Gestionnaires de tâches, plateformes git et fournisseurs LLM derrière des interfaces. Ajoutez de nouvelles intégrations sans toucher à la logique du noyau

Stack Technique #


Langage	TypeScript (strict)
Runtime	Bun
Config	YAML
État	JSON fichier (PostgreSQL prévu)
Tests	116 tests dans 22 fichiers