Gouvernance de la prolifération des agents de codage avec Unity AI Gateway

Le développement logiciel est entré dans une nouvelle ère. Les meilleures équipes d'ingénierie délaissent le développement piloté par l'humain au profit de celui piloté par des agents. Toutes les organisations devraient chercher activement à déployer ces nouveaux ingénieurs 10x aussi largement que possible, mais elles s'inquiètent de la gouvernance et du suivi de leur adoption. Pour que le codage assisté par IA soit efficace, les agents ont besoin d'accéder à des données sensibles de l'entreprise, telles que les tickets d'ingénierie, les documents de conception et les problèmes clients. Les organisations craignent les risques de sécurité et les coûts incontrôlés d'une adoption non gouvernée et non surveillée.

Aujourd'hui, nous introduisons la prise en charge des agents de codage dans Unity AI Gateway. Notre objectif est de fournir la liberté des outils de codage aux développeurs et une gouvernance unifiée aux administrateurs.

Prolifération des agents de codage IA

Opus 4.6, Composer 2, GPT-5.4, Kimi-2.5, Gemini 3 Pro -- de nouveaux modèles sont publiés chaque semaine, redéfinissant les limites en termes de coût et de qualité. Les outils de codage eux-mêmes évoluent constamment, et les développeurs de logiciels souhaitent avoir le choix. Par exemple, chez Databricks, nos développeurs de logiciels mélangent de manière flexible l'utilisation entre Cursor, Codex, Claude Code et d'autres -- utilisant souvent plusieurs outils en même temps ! L'adoption de plusieurs outils de codage est une nécessité commerciale, ce qui pose des défis clés aux administrateurs qui tentent d'agir rapidement pour soutenir la productivité des développeurs avec plusieurs outils.

Les revues de sécurité, de confidentialité des données et de coûts pour les nouveaux outils peuvent ralentir les équipes. De plus, ces outils de codage IA nécessitent une diligence raisonnable beaucoup plus poussée pour plusieurs raisons :

• Risque de sécurité : Les MCP peuvent donner aux agents accès à des données sensibles
  Les outils MCP sont plus utiles lorsqu'ils ont accès aux données critiques de votre organisation, il est donc facile d'en faire accidentellement le développeur le plus privilégié de votre organisation. Comment les organisations auditent-elles et gouvernent-elles l'accès des agents aux données ?
• Explosion des coûts : Les coûts des agents explosent
  Avec la croissance de l'utilisation de l'IA, les coûts des agents deviennent un moteur de coût R&D majeur. L'accès à l'IA et la flexibilité des outils doivent être équilibrés avec des garde-fous de coûts raisonnables. Comment les administrateurs peuvent-ils assurer des contrôles de coûts efficaces sur plusieurs outils ?
• Manque de visibilité : Les dirigeants manquent de visibilité sur l'adoption des outils
  Avec les capacités croissantes de ces outils, les organisations se précipitent pour adopter l'IA. Pour déployer l'IA à l'échelle d'une organisation, la mesure est essentielle pour identifier les principaux obstacles. Comment les dirigeants peuvent-ils voir facilement qui utilise l'IA si tout le monde utilise un outil différent ?

Alors, comment les organisations peuvent-elles agir rapidement pour permettre la productivité de l'IA tout en garantissant la confidentialité des données et la visibilité des coûts ?

Introduction de la prise en charge des agents de codage dans Unity AI Gateway

Pour simplifier cela, nous introduisons la prise en charge des agents de codage dans Unity AI Gateway, un hub de gouvernance unifié pour les outils de codage populaires tels que Codex, Cursor et Gemini CLI. Notre passerelle unifie les contrôles d'accès, les statistiques d'utilisation, l'observabilité opérationnelle, la gestion des coûts, les garde-fous et la capacité d'inférence en une seule plateforme, vous donnant un contrôle centralisé sur vos agents IA.

• Pilier 1 : Sécurité et audit centralisés : Tous les accès aux données des agents peuvent être gouvernés de manière centralisée avec tous les journaux d'audit dans Unity Catalog, avec les serveurs MCP gérés dans Databricks et le traçage centralisé avec MLflow.
• Pilier 2 : Facture unique et limites de coûts : Les administrateurs peuvent définir des limites de coûts qui s'appliquent aux outils que les développeurs souhaitent utiliser. Grâce à la capacité de l'API de modèles fondamentaux, qui offre une inférence de première partie pour tous les modèles populaires, les administrateurs reçoivent une facture unique de Databricks.
• Pilier 3 : Observabilité complète dans le Data Lakehouse : Les données critiques telles que les lignes de code écrites par utilisateur, le coût par mois par utilisateur, et plus encore, sont automatiquement ingérées dans votre Data Lakehouse, aux côtés du reste de vos données critiques.

Sécurité et conformité pour les agents de codage, les MCP et les interactions LLM

AI Gateway unifie la gouvernance de sécurité pour les agents de codage, les interactions LLM et les intégrations MCP. Vos flux de travail de développement s'exécutent sur la même plateforme de confiance que votre analytique et votre IA, avec des contrôles centralisés.

• Confidentialité des données : Nous garantissons que vos données privées restent dans le périmètre de sécurité de Databricks.
• Journalisation prête pour l'audit : Capturez automatiquement les traces dans Unity Catalog pour les revues de conformité et de sécurité.
• Identité unique pour tous les services : Les développeurs s'authentifient une seule fois avec leurs identifiants Databricks pour tous les outils — GitHub, Atlassian, et autres — sans connexion séparée par service. Cela connecte en toute sécurité les agents aux sources de données critiques tout en appliquant une gouvernance cohérente.

En unifiant toutes les intégrations, y compris les agents de codage et les outils MCP, les organisations peuvent centraliser la journalisation, appliquer les politiques et surveiller l'utilisation dans l'ensemble de l'écosystème, garantissant ainsi une sécurité et une conformité cohérentes.

Simplifier la gestion des coûts et la facturation

L'API de modèles fondamentaux de Databricks fournit l'inférence pour les modèles OpenAI, Anthropic et Gemini, ainsi que les meilleurs modèles de codage open source comme Qwen sur une seule plateforme. La passerelle vous permet également d'intégrer des capacités externes, étendant la gouvernance à tous vos jetons, où qu'ils soient utilisés.

Cela signifie que vos outils de codage peuvent se connecter à la même capacité que vos autres agents, et les coûts sont centralisés dans une seule plateforme de facturation et d'observabilité ! L'API de modèles fondamentaux offre des lancements dès le premier jour pour chaque modèle LLM de pointe, afin que les développeurs puissent utiliser immédiatement les modèles les plus récents et les meilleurs qui sortent.

Avec notre passerelle centralisée, les administrateurs peuvent arrêter de changer d'onglet entre les consoles d'administration pour contrôler les limites de débit et les budgets pour chaque outil de codage. Au lieu de cela, les organisations peuvent donner aux développeurs un budget unique pour tous les outils de codage, qu'ils peuvent dépenser sur l'agent de leur choix !

Observabilité unifiée pour les outils de codage IA

En traitant les données d'utilisation des outils de codage IA comme une citoyenne de première classe dans Unity Catalog, aux côtés de vos ensembles de données d'entreprise, vous obtenez un cadre unifié et gouverné pour une intelligence opérationnelle approfondie. Cela garantit que toute activité de codage est auditable, sécurisée et prête pour des flux de travail automatisés.

Avec notre ingestion OpenTelemetry, les métriques et les traces des outils de codage sont automatiquement centralisées dans des tables Delta gérées par Unity Catalog.

Avec toutes les données arrivant dans le Lakehouse, les entreprises trouvent des moyens créatifs de combiner les données d'utilisation avec l'ontologie de leur entreprise.

• Suivre l'adoption par organisation : Joignez les métriques d'AI Gateway avec Workday pour cartographier l'adoption de GenAI par département, région ou ancienneté, aidant à identifier où cibler la formation.
• Quantifier la vélocité des développeurs : Mesurez l'impact tangible de l'assistance IA sur la production.

Exemple : « Une augmentation de 20 % de l'utilisation des jetons par développeur a entraîné une réduction de 15 % du temps de cycle des demandes de tirage (pull requests), reliant directement l'utilisation des outils IA à une vélocité accrue des développeurs. »

• Planification proactive de la capacité : Surveillez les utilisateurs atteignant les limites de débit pour justifier l'obtention de capacité supplémentaire ou de débit dédié avant que la productivité ne soit limitée.

Ce que disent nos clients

Nous avons travaillé pour obtenir une visibilité sur l'utilisation de nos outils de codage entre les équipes. Nous avons besoin d'un moyen centralisé de surveiller les dépenses, de gérer les budgets de jetons et de détecter les anomalies avant qu'elles ne deviennent des problèmes coûteux. Nous sommes impatients de tirer parti des capacités de surveillance d'AI Gateway pour nous donner le contrôle et la transparence dont nous avons besoin pour déployer l'IA de manière responsable. — George Torres, Senior Director of AI Engineering, First American

Alors que nous élargissons l'adoption des outils de codage IA pour soutenir des centaines de développeurs dans différentes régions, nous comptons sur AI Gateway pour fournir une prise en charge native des fonctionnalités expérimentales et des outils avancés, y compris la recherche sur le Web et les modèles à grand contexte. Nous avons besoin d'une plateforme unifiée qui active de manière transparente les capacités bêta et fournit des tableaux de bord d'utilisation en temps réel, afin que nous puissions déployer l'IA en toute confiance tout en maintenant une gouvernance et une conformité rigoureuses au sein de notre organisation d'analyse de soins de santé. — Iyibo Jack, Chief Product Officer, Milliman MedInsight

Commencer

À partir d'aujourd'hui, la passerelle IA pour les outils de codage est disponible pour tous les clients Databricks. Le support de Cursor, Gemini CLI et Codex CLI est prêt à être utilisé immédiatement.

Consultez la documentation pour commencer.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original