Amazon Web Services Inc. bouleverse sa plate-forme de cloud computing public avec le lancement d'un nouveau service appelé AWS Emulator.
Il s'agit d'une suite logicielle gratuite hébergée localement, construite par des agents d'intelligence artificielle autonomes, capables de répliquer des centaines de services cloud de l'entreprise sur les postes de travail des développeurs. Dans un article de blog, Matt Goldberg, ingénieur principal senior d'AWS, a déclaré que l'ensemble du service avait été conçu et écrit exclusivement par des agents d'IA, et qu'aucune ligne de son code n'était écrite ou révisée par un ingénieur humain.
AWS Emulator est conçu pour aider les clients à surmonter un goulot d'étranglement majeur dans le processus de développement d'applications apparu avec l'adoption d'agents de codage d'IA tels qu'AWS Kiro et Claude Code. Ces agents génèrent ligne après ligne de code plus rapidement que les programmeurs humains ne peuvent cligner des yeux, et la vitesse même de cette production pose de réels problèmes aux équipes chargées de le vérifier avant qu'il puisse être mis en production.
Tout le code généré par l'IA doit être validé par rapport à une véritable infrastructure cloud, mais le faire dans le véritable cloud AWS devient pratiquement impossible en raison de considérations de latence et de coût. Bien qu'il existe des émulateurs AWS tiers que les développeurs peuvent utiliser, ces services ne couvrent qu'une petite fraction du vaste catalogue de services cloud d'AWS et se désynchronisent rapidement à mesure que ces services évoluent. Avec AWS Emulator, les développeurs ont désormais accès à un émulateur gratuit et hébergé localement que les développeurs peuvent utiliser pour exécuter plusieurs boucles de test itératives sur leurs propres machines, a déclaré Goldberg.
Construit par des agents IA, pour des agents IA
Le nouvel outil est l'idée originale de Goldberg, mais il a en fait été inspiré par la création du service de verrouillage distribué basé sur Paxos d'AWS, appelé « Alf », qui sous-tend toujours les services cloud de base tels qu'Amazon S3 et DynamoDB.
Dans un deuxième article de blog, Swami Sivasubramanian, vice-président de l'IA agentique et des technologies émergentes d'AWS, a expliqué que lorsque lui et ses collègues ont construit Alf pour la première fois il y a plus de 20 ans, ils ne pouvaient le tester qu'en simulant l'intégralité de son environnement dans une machine virtuelle Java construite manuellement sur plusieurs mois.
Sivasubramanian a expliqué que son équipe devrait injecter des erreurs et isoler manuellement les bogues de concurrence avant de pouvoir déployer de nouveaux services en production. Mais à mesure que le cloud d'AWS s'est développé, il n'est plus possible de créer manuellement une simulation de l'ensemble de sa plateforme.
C’est l’énigme qui a inspiré Goldberg à voir si cette tâche pouvait être effectuée par des agents IA. Après avoir consulté des recherches montrant comment les agents d'IA étaient capables de créer un compilateur de code C à partir de zéro, il a conclu qu'ils devraient également être capables de répliquer n'importe quel service AWS s'ils disposaient d'une spécification formelle et d'une implémentation de référence.
Il a donc entrepris de le faire, en utilisant les modèles d'API Smithy publics d'AWS comme spécification et la plate-forme AWS en direct comme vérité terrain. Il a commencé par demander à AWS Kiro de reconstruire Amazon Simple Queue Service, ce qui a généré une réplique fonctionnelle de ce service en seulement 15 minutes.
Voyant le potentiel, Goldberg et son équipe ont alors décidé d'organiser des dizaines d'agents autonomes fonctionnant sur Amazon Bedrock AgentCore en trois équipes distinctes. Le premier est chargé de générer des milliers de suites de tests de fidélité de bout en bout à partir de modèles d'API et de les vérifier par rapport au cloud AWS en direct. Le second exécute les tests sur l'émulateur pour essayer de trouver des bogues ou des divergences, et si des bugs sont identifiés, ces agents signaleront automatiquement un problème GitHub.
La troisième équipe a été chargée de créer et de mettre en œuvre les correctifs pour ces bugs. Comme dernière étape avant que le code n'entre dans le référentiel GitHub, il passe par une porte de fusion automatisée supervisée par des agents de sécurité adverses pour vérifier d'éventuelles vulnérabilités.
Un nouveau rôle pour les ingénieurs logiciels
L'émulateur AWS est disponible en téléchargement pour tous à partir d'aujourd'hui. Il est construit dans le langage de programmation Rust et fonctionne comme un serveur HTTP local accessible via une interface de ligne de commande sous Linux, Windows, macOS ou en tant que conteneur Docker. Pour commencer, les développeurs doivent simplement rediriger leurs appels AWS CLI ou SDK vers l'hôte local pour permettre une validation rapide et hors ligne gratuite.
AWS Emulator est open source sous une licence de dédicace au domaine public Creative Commons CC0, avec son historique brut de validation et un arriéré public d'écarts connus classés sous « choses qui ne fonctionnent pas ».
Sivasubramanian a déclaré qu'AWS Emulator illustre l'évolution spectaculaire du rôle de l'ingénieur logiciel. Alors que les agents d’IA sont désormais responsables du gros travail d’écriture, de test et de débogage du code lui-même, les humains deviennent désormais des « orchestrateurs de systèmes », chargés de définir les limites, d’architecturer les spécifications de test et de concevoir les garde-fous qui guident le travail de ces agents.
