Verdent AI : plateforme de codage multi-agents native IA 99

Verdent ai a été fondé en 2025 par Chen Zhijie, ancien responsable des algorithmes de TikTok, et Liu Xiaochun, ancien responsable produit chez Baidu, et se positionne comme une « plateforme de codage multi-agents native IA ».

Verdent AI décompose un besoin en plusieurs sous-tâches, puis fait travailler plusieurs agents en parallèle. Une fois le travail terminé, il vérifie et fusionne automatiquement les résultats, dans le but de livrer du code complet et directement exécutable. Il ne s'agit pas seulement d'un outil de complétion de code : grâce à des agents IA, il prend en charge le découpage des tâches, la planification, la génération de code et l'auto-vérification, ce qui permet de livrer du code de haute qualité et d'améliorer l'efficacité du développement.

Fonctionnalités et caractéristiques de Verdent AI

• Multi-agents en parallèle : il est possible de démarrer simultanément des sous-agents dédiés à la planification, au codage, aux tests, à la documentation, etc. Chaque agent dispose de son propre Git worktree indépendant, sans interférences mutuelles.

• Plan d'abord (Plan-First) : avant de générer le code, il faut impérativement décomposer les besoins, définir la stack technique et les critères d'acceptation, ce qui réduit les reprises.

• DiffLens : fournit une comparaison sémantique instantanée des différences, en mettant en évidence la portée de l'impact et les risques potentiels, facilitant ainsi la revue de code.

• Auto-vérification : après la génération du code, le système exécute automatiquement le linter, les tests unitaires et une vérification dans le navigateur. En cas d'échec, il se corrige automatiquement jusqu'à ce que les vérifications passent.

• Sous-agents personnalisés : les entreprises peuvent écrire leurs propres mini-agents (par exemple « Vérificateur de sécurité Spring ») et les intégrer dans le flux principal.

• Normes unifiées : un fichier AGENTS.md est placé à la racine du projet ; tous les agents doivent respecter les mêmes conventions de codage et de commit.

Cas d'application de Verdent AI

• Développement et refactorisation de grands projets : face à des systèmes existants volumineux ou à des projets complexes multi-dépôts, Verdent AI peut appréhender rapidement le contexte.

• Traitement parallèle multi-tâches : lorsque l'équipe doit faire avancer simultanément plusieurs modules, il est possible de tirer parti de sa capacité multi-agents.

• Correction de bugs urgents : générer rapidement des correctifs dans des worktrees isolés, puis les fusionner après vérification.

• Projets personnels et validation de prototypes : aider les développeurs indépendants à transformer rapidement leurs idées en prototypes de code exécutables.

Comment utiliser Verdent AI

1. Inscription et installation : en s'inscrivant sur le site officiel de Verdent AI, on obtient 100 crédits. Sur le marché des extensions VS Code, recherchez « Verdent » pour une installation en un clic ; sur ordinateur, téléchargez Verdent Deck (compatible macOS 11+ et Win10+).

2. Initialisation du projet : à l'ouverture du projet, un fichier AGENTS.md est généré automatiquement (les règles peuvent être modifiées manuellement). Choisissez un modèle, par exemple Claude Sonnet 4.5, GPT-5, Kimi-K2, etc.

3. Soumission du besoin : saisissez une demande en une phrase, par exemple « migrer le module utilisateur vers des microservices et ajouter un cache ». Passez en mode ThinkTogether ; l'IA posera des questions sur la stack technique, le choix du cache, les critères d'acceptation, etc. Après confirmation, un Task Board est généré.

4. Développement en parallèle : cliquez sur « Start » ; chaque sous-agent récupère automatiquement un worktree indépendant et développe en parallèle. L'interface affiche en temps réel la progression et les logs. Il est possible de mettre en pause à tout moment, d'ajuster les sous-tâches ou d'insérer de nouveaux besoins.

5. Validation des résultats : DiffLens met en évidence toutes les modifications, permettant une revue en un clic, puis l'exécution locale. Après validation, les changements sont commités et poussés automatiquement. En cas d'échec des tests, l'agent continue d'itérer jusqu'à ce qu'ils passent ou jusqu'à ce qu'une intervention humaine soit nécessaire.

Questions fréquentes sur Verdent AI

• Quels langages et frameworks Verdent AI prend-il en charge ? Actuellement, la meilleure prise en charge concerne Python, JavaScript/TypeScript, Java, Go, Ruby on Rails ; C++ et Rust sont en cours d'optimisation continue.

• Verdent AI risque-t-il vraiment de mettre le code en désordre ? Toutes les modifications sont effectuées dans des worktrees isolés ; des tests complets sont exécutés avant la fusion officielle. Par défaut, les fusions comportant des erreurs de compilation ou des tests unitaires échoués sont bloquées.

• Peut-on l'utiliser hors ligne ? L'appel aux modèles principaux nécessite une connexion internet ; le cache local permet de consulter hors ligne le code déjà généré, mais pas d'en générer de nouveau.

• Comment les crédits sont-ils calculés ? Une tâche complète (planification, codage, tests) consomme environ 8 à 15 crédits ; les 100 crédits offerts à l'inscription permettent de réaliser 6 à 10 besoins courants, et un abonnement est ensuite possible selon les besoins.

• Quelle est la différence entre Verdent AI et Cursor ou Copilot ? Cursor et Copilot se concentrent principalement sur la « complétion de code » ; Verdent se concentre sur la « livraison de blocs de tâches », avec une boucle fermée intégrée de planification, tests et fusion, et la capacité de faire travailler plusieurs agents en parallèle.