L’objectif : réduire les opérations manuelles tout en conservant la validation par l’utilisateur.
Vector enrichit son environnement CANoe avec des agents IA capables d’exécuter des workflows de développement et de test à partir de consignes formulées en langage naturel. Avec le pack CANoe AI, l’utilisateur peut notamment demander à un agent de transformer une exigence en test CAPL, de l’exécuter dans CANoe, puis d’analyser les résultats. En cas d’erreur, l’agent peut corriger le code et relancer automatiquement le test. Une fois le scénario exécuté, les résultats sont présentés à l’utilisateur, qui conserve la possibilité de les contrôler et de les approuver. « Des tâches qui prenaient auparavant des heures, voire des jours, peuvent désormais être réalisées en quelques minutes », avance Vector.
L’automatisation ne se limite pas à la génération de tests. Les agents peuvent également consulter et modifier des configurations, piloter des simulations, analyser des flux de communication ou encore générer du code CAPL, C# et Python. Leur niveau d’autonomie peut être défini par l’utilisateur et chaque étape reste visible depuis l’environnement CANoe.
Le dispositif s’appuie sur le protocole MCP (Model Context Protocol), qui permet aux agents d’accéder aux fonctions de l’outil. Vector propose également sa technologie Vector-RAG, donnant aux agents accès à une base de connaissances issue de la documentation du fabricant.
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