Codage agentique — la pratique consistant à utiliser une IA autonome à nos agents Planifier, écrire, tester et itérer des logiciels — est passé des démonstrations de recherche aux workflows de développement pratiques en 2024-2025. Avec l'arrivée de Claude Haïku 4.5Anthropic a livré un modèle explicitement optimisé pour agentique Charges de travail : rapide, économique et optimisé pour l'orchestration des sous-agents et les tâches informatiques (outils de pilotage, éditeurs, interfaces de ligne de commande). Ce guide regroupe les dernières actualités, notes sur les fonctionnalités, recettes pratiques et bonnes pratiques de gouvernance afin que les développeurs et les responsables techniques puissent adopter le codage agentique de manière responsable et efficace en 2025.
Qu’est-ce que le « codage agentique » (orchestration, sous-agents) ?
Codage agentique Fait référence aux modèles d'utilisation LLM où le modèle non seulement écrit du code, mais coordonne également les actions, appelle des outils, gère les résultats intermédiaires et gère les sous-tâches de manière autonome dans le cadre d'un workflow plus large. En pratique, cela signifie que le modèle peut agir comme un « agent programmeur » qui planifie une séquence d'étapes, délègue le travail à des sous-agents/outils et exploite leurs résultats pour produire un artefact final. Anthropic et d'autres développent explicitement des modèles et des frameworks d'outils pour soutenir ce style.
Orchestration vs sous-agents
- OrchestrateurUn contrôleur (humain, agent dédié comme Sonnet 4.5 ou programme léger) décompose une tâche complexe en sous-tâches distinctes, les assigne à des sous-agents et assemble les résultats. L'orchestrateur gère l'état global et applique les politiques (sécurité, budgets).
- Sous-agents:De petits travailleurs ciblés (souvent des modèles plus légers comme Haiku 4.5, ou même des modules de code déterministes) qui gèrent des sous-tâches individuelles — par exemple, la synthèse, l'extraction d'entités, l'encodage, l'appel d'API ou la validation des sorties.
L'utilisation de Claude Haiku 4.5 comme sous-agent (l'encodeur) et d'un modèle de raisonnement plus fort comme orchestrateur est une conception courante et rentable : l'orchestrateur planifie, tandis que Haiku implémente de nombreuses petites opérations parallélisables rapidement et à moindre coût.
Pourquoi c'est important maintenant
Plusieurs facteurs ont convergé pour rendre le codage agentique pratique en 2025 :
- Modèles adaptés pour utilisation de l'ordinateur, avec une meilleure fiabilité pour l'invocation, les tests et l'orchestration des outils.
- Améliorations de la latence et des coûts qui permettent d’exécuter de nombreuses instances d’agent en parallèle.
- Écosystèmes d'outils (API, sandbox, intégrations CI/CD) qui permettent aux agents de fonctionner de manière contrôlée et observable.
Claude Haiku 4.5 a été explicitement positionné pour tirer parti de ces tendances en offrant un équilibre entre vitesse, coût et maîtrise du codage adapté à l'orchestration des sous-agents.
Modèle mental (modèle commun) : Planificateur → Travailleur(s) → Évaluateur. Le planificateur décompose un objectif en tâches ; les sous-agents travailleurs exécutent les tâches (souvent en parallèle) ; un évaluateur vérifie et accepte ou demande des améliorations.
Claude Haiku 4.5 — Nouveautés pour les développeurs
Anthropic a publié Claude Haiku 4.5 en octobre 2025. Il s'agit d'un modèle économique et à haut débit, optimisé pour le codage, l'utilisation d'ordinateurs et les tâches d'agent. Cette version vise à améliorer la vitesse et le coût par jeton, tout en préservant la robustesse du codage et les performances du raisonnement multi-étapes, des propriétés essentielles pour les workflows d'agent pratiques, où de nombreux appels d'outils courts et de nombreuses boucles sont la norme. Haiku 4.5 se positionne comme l'option la plus économique de la gamme Haiku d'Anthropic, tout en offrant des performances importantes au niveau des tâches, tant pour le code que pour les tâches d'agent. Le modèle est disponible via une API, permettant aux développeurs de l'intégrer aux systèmes d'intégration continue, aux outils intégrés à l'IDE et aux orchestrateurs côté serveur.
Repères et performances pratiques
Parmi les indicateurs clés : Claude Haiku 4.5 a obtenu d'excellents résultats aux tests de codage tels que SWE-bench Verified (environ 73.3 % dans les documents Anthropic) et a montré des améliorations notables en termes d'utilisation de l'ordinateur (tâches pilotées par les outils) par rapport aux versions précédentes de Haiku. Claude Haiku 4.5 égale Sonnet 4 sur de nombreuses tâches de développement, tout en offrant un rapport coût/performances attractif pour les systèmes agents évolutifs.
Principales fonctionnalités de Claude Haiku 4.5 qui permettent le codage agentique
Profil de vitesse et de coût optimisé pour les boucles et les appels d'outilsLes boucles agentiques impliquent généralement de nombreux appels de modèle courts (planification → appel d'outil → évaluation → replanification). Haiku 4.5 met l'accent sur le débit et la réduction du coût des jetons, vous permettant d'exécuter davantage d'itérations à moindre coût. Ceci est essentiel lorsque votre orchestrateur génère des sous-agents pour les tests, le linting ou la création de branches expérimentales.
Codage abrégé renforcé et « utilisation de l’ordinateur » : Haiku 4.5 est optimisé pour les tests de codage et les tâches simulant l'utilisation d'un ordinateur (exécution de commandes shell, modification de fichiers, interprétation de journaux). Cela le rend plus fiable pour les scripts d'automatisation où le LLM lit les sorties, décide des étapes suivantes et envoie les commandes de suivi. Utilisez cette fonctionnalité pour automatiser le tri, l'échafaudage et les cycles de test-correction.
Disponibilité de l'API et de l'écosystème : Haiku 4.5 est accessible via l'API (comme API Comet ) et via des partenaires cloud (par exemple, Vertex AI et Bedrock), ce qui simplifie l'intégration avec les pipelines CI/CD existants, les orchestrateurs conteneurisés et les services cloud. Une interface de programmation stable réduit la fragilité du code et permet une limitation du débit, des nouvelles tentatives et une observabilité cohérentes.
Modèles d'orchestration multi-agents qui fonctionnent bien avec Haiku 4.5
Lorsque Haiku 4.5 est votre outil de travail rapide et peu coûteux, plusieurs modèles d'orchestration éprouvés se démarquent.
1) Orchestration hiérarchique (Maître/Travailleurs)
Comment ça marche: Planificateur de haut niveau (Sonnet) → répartiteur de niveau intermédiaire (orchestrateur Haiku) → pool de travailleurs (Haikus + code déterministe). Un orchestrateur de plus grande capacité (par exemple, Sonnet 4.5) produit un plan et assigne des étapes à plusieurs travailleurs Haiku 4.5. Le maître agrège les résultats et effectue le raisonnement final ou les vérifications d'acceptation.
Quand utiliser: Tâches complexes nécessitant occasionnellement un raisonnement frontalier (conception, décisions politiques), mais une exécution routinière importante. Ce modèle est explicitement recommandé par Anthropic comme modèle productif.
2) Ferme de tâches / Réserve de travailleurs
Comment ça marche: Un pool de travailleurs Haiku identiques extrait les tâches d'une file d'attente et les exécute indépendamment. L'orchestrateur surveille la progression et réaffecte les tâches échouées.
Quand utiliser: Charges de travail à haut débit, telles que la synthèse de documents par lots, l'étiquetage d'ensembles de données ou l'exécution de tests unitaires sur plusieurs chemins de code. Ce modèle exploite la rapidité et le faible coût de Haiku.
3) Pipeline (transformations par étapes)
Comment ça marche: Les données circulent par étapes ordonnées : par exemple, ingestion → normalisation (Haiku) → enrichissement (outils externes) → synthèse (Sonnet). Chaque étape est courte et spécialisée.
Quand utiliser: ETL en plusieurs étapes ou génération de contenu où différents modèles/outils sont idéaux pour différentes étapes.
4) MapReduce / MapMerge
Comment ça marche: Carte : de nombreux travailleurs Haiku traitent différents fragments d'entrée. Réduire : l'orchestrateur (ou un modèle plus performant) fusionne et résout les conflits.
Quand utiliser: Analyse de corpus de textes volumineux, assurance qualité à grande échelle ou synthèse multidocument. Utile lorsque vous souhaitez préserver les encodages locaux à des fins de traçabilité, mais qu'un résumé ou un classement global n'est calculé qu'occasionnellement par le modèle le plus coûteux.
5) Boucle d'évaluation (AQ + révision)
Comment ça marche: Haiku génère une sortie ; un autre travailleur Haiku ou un évaluateur Sonnet la vérifie par rapport à une liste de contrôle. Si la sortie échoue, le processus revient en arrière.
Quand utiliser: Tâches sensibles à la qualité où le raffinement itératif est moins coûteux que l'utilisation du seul modèle de frontière.
Architecture système : une approche pragmatique codage proxy configuration avec Haiku
Une architecture de référence compacte (composants) :
- Passerelle API / Edge : reçoit les demandes des utilisateurs ; effectue l'authentification/la limitation du débit.
- Préprocesseur (Haiku) : nettoie, normalise, extrait les champs structurés et renvoie un objet de tâche codé (JSON) — le codage proxy.
- Orchestrateur (Sonnet / modèle supérieur ou moteur de règles léger) : consomme les tâches codées et décide quelles sous-tâches générer, ou s'il faut gérer la demande elle-même.
- Pool de travailleurs (instances Haiku) : les agents Haiku parallèles exécutent les sous-tâches assignées (recherche, résumé, génération de code, appels d'outils simples).
- Évaluateur / Portail Qualité (Sonnet ou Haïku) : vérifie les résultats et demande des améliorations si nécessaire.
- Couche d'outillage : connecteurs vers des bases de données, des recherches, des sandbox d'exécution de code ou des API externes.
Le comportement amélioré d'« orchestration de sous-agents » de Haiku 4.5 le rend particulièrement adapté à cette configuration : sa vitesse de réponse et son profil de coût permettent d'exécuter simultanément plusieurs agents afin d'explorer diverses implémentations en parallèle. Cette configuration traite Haiku comme encodeur proxy rapide et travailleur d'exécution, réduisant la latence et les coûts tout en conservant Sonnet pour la planification/évaluation lourde.
Considérations relatives à l'outillage et au calcul
- Utilisation d'un ordinateur en bac à sableDonnez aux agents des shells contrôlés ou des environnements conteneurisés pour exécuter des tests et créer des artefacts. Limitez l'accès au réseau et montez uniquement les dépôts nécessaires.
- Provenance:Chaque action de l'agent doit produire des journaux et des différences signés pour maintenir l'explicabilité et permettre les restaurations.
- Parallélisme:Le lancement de plusieurs travailleurs augmente la couverture (différentes implémentations), mais nécessite une orchestration pour réconcilier les correctifs conflictuels.
- Budgets de ressources:Utilisez Haiku 4.5 pour la « boucle interne » (itération rapide) et réservez les modèles plus lourds pour la révision finale du code ou l'analyse architecturale si nécessaire.
Enveloppes d'outils et adaptateurs de capacité
N'exposez jamais les API système brutes directement aux invites du modèle. Enveloppez les outils dans des adaptateurs précis et explicites qui valident les entrées et assainissent les sorties. Exemples de responsabilités d'adaptateur :
- Valider les commandes pour les opérations autorisées
- Appliquer des limites de ressources et de temps
- Traduire les erreurs de bas niveau en JSON structuré pour l'évaluateur
Exemple de travail minimal — Python (asynchrone)
Ci-dessous un aperçu minimal, pratique Exemple Python illustrant un modèle hiérarchiqueSonnet comme planificateur, travailleurs de Haiku comme exécuteurs. Il utilise le SDK Python officiel d'Anthropic pour les appels de messagerie (voir la documentation du SDK). Remplacer ANTHROPIC_API_KEY avec votre variable d'environnement. Vous pouvez également utiliser l'API de CometAPI : API Claude Haiku 4.5 et Claude Sonnet 4.5 APILe prix de l'appel d'API avec CometAPI est réduit de 20 % par rapport au prix officiel. Il vous suffit de remplacer la clé par la clé. Clé CometAPI que vous avez obtenue appeler.
Remarques : cet exemple est volontairement court et mélange les fonctions synchrone et asynchrone pour plus de clarté. En production, vous ajouterez une gestion robuste des erreurs, des nouvelles tentatives, une gestion des secrets et une file d'attente de tâches (par exemple, Redis/RQ, Celery ou AWS SQS).
# minimal_haiku_orchestrator.py
# Requires: pip install anthropic aiohttp asyncio
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic
ANTHROPIC_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
if not ANTHROPIC_KEY:
raise RuntimeError("Set ANTHROPIC_API_KEY in env")
# Model names (adjust if Anthropic changes exact IDs)
PLANNER_MODEL = "claude-sonnet-4-5-20250929" # high-capability planner
WORKER_MODEL = "claude-haiku-4-5" # fast, cheap worker
client = AsyncAnthropic(api_key=ANTHROPIC_KEY)
async def plan(user_request: str) -> list:
prompt = f"""You are a planner. Break the user's request into an ordered list of small executable steps.
User request: \"\"\"{user_request}\"\"\"
Return JSON array of step objects with "id" and "instruction"."""
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=800,
)
text = resp.content.strip()
# naive parse: planner is expected to return JSON
import json
try:
steps = json.loads(text)
except Exception:
# fallback: ask Haiku to reformat if planner returned text
steps = [{"id": i+1, "instruction": line.strip()}
for i, line in enumerate(text.splitlines()) if line.strip()]
return steps
async def worker_execute(step):
# Haiku-heavy fast worker; returns a dict with result and metadata
system = f"You are a fast worker. Execute this single instruction and return JSON with fields: id, output, status."
prompt = f"Instruction: {step}\nReturn JSON with fields: id, output, status"
resp = await client.messages.create(
model=WORKER_MODEL,
messages=[
{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": prompt},
],
max_tokens=512,
)
# parse one-line JSON or fallback to raw
import json
txt = resp.content.strip()
try:
data = json.loads(txt)
except Exception:
data = {"id": step, "output": txt, "status": "ok"}
return data
async def evaluate_and_merge(results):
# Use Sonnet again to do final synthesis/QA
combined = "\n\n".join(} -> {r.get('output','')}" for r in results])
prompt = f"Given the partial results below, produce a concise final answer and mark pass/fail if any step failed.\n\n{combined}"
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=600,
)
return resp.content.strip()
async def orchestrate(user_request: str):
steps = await plan(user_request)
# run workers in parallel (bounded parallelism recommended)
sem = asyncio.Semaphore(8) # at most 8 concurrent Haiku workers
async def guarded(step):
async with sem:
return await worker_execute(step)
results = await asyncio.gather(*)
final = await evaluate_and_merge(results)
return final
if __name__ == "__main__":
import sys
req = " ".join(sys.argv) or "Summarize the latest design doc and list 5 follow-ups."
out = asyncio.run(orchestrate(req))
print("FINAL OUTPUT:\n", out)
Ce que cela fait, en bref :
Sonnet planifie le travail (étapes JSON). Haiku exécute chaque étape simultanément. Sonnet synthétise et valide ensuite les résultats. Il s'agit de la méthode canonique. planificateur→travailleur→évaluateur boucle. Le code utilise le SDK Anthropic Python (anthropic), dont les exemples et le client asynchrone montrent la même chose messages.create interface.
Comment accéder à l'API Claude Haiku 4.5
CometAPI est une plateforme d'API unifiée qui regroupe plus de 500 modèles d'IA provenant de fournisseurs leaders, tels que la série GPT d'OpenAI, Gemini de Google, Claude d'Anthropic, Midjourney, Suno, etc., au sein d'une interface unique et conviviale pour les développeurs. En offrant une authentification, un formatage des requêtes et une gestion des réponses cohérents, CometAPI simplifie considérablement l'intégration des fonctionnalités d'IA dans vos applications. Que vous développiez des chatbots, des générateurs d'images, des compositeurs de musique ou des pipelines d'analyse pilotés par les données, CometAPI vous permet d'itérer plus rapidement, de maîtriser les coûts et de rester indépendant des fournisseurs, tout en exploitant les dernières avancées de l'écosystème de l'IA.
Les développeurs peuvent accéder API Claude Haiku 4.5 via CometAPI, la dernière version du modèle est constamment mis à jour avec le site officiel. Pour commencer, explorez les capacités du modèle dans la section cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
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Conclusion
En utilisant Claude Haïku 4.5 En tant qu'encodeur/worker proxy rapide, il permet de créer des systèmes multi-agents à faible latence et économiques. Le modèle pratique consiste à laisser un modèle plus performant orchestrer et évaluer, tandis que des milliers de workers Haiku effectuent les tâches routinières en parallèle. L'exemple Python minimal ci-dessus devrait vous aider à démarrer : adaptez-le à votre file d'attente de production, à votre système de surveillance et à vos outils pour créer des pipelines d'agents robustes, sûrs et évolutifs.