Comparatif des outils de codage IA

Multica ne remplace pas l'outil de codage IA que vous utilisez. Un runtime invoque l'outil déjà installé et connecté sur l'ordinateur, puis renvoie la progression et les résultats dans la tâche.

Si vous utilisez déjà l'un de ces outils, vous pouvez généralement le conserver tel quel. Quatre points à prendre en compte pour choisir :

• s'il est déjà installé sur l'ordinateur ;
• quels modèles votre compte peut utiliser ;
• si Multica doit configurer MCP pour lui ;
• quels skills l'équipe souhaite réutiliser.

Les étapes d'installation se trouvent dans Installer les outils de codage IA.

Outils pris en charge

« MCP géré par Multica » signifie que vous pouvez définir des serveurs MCP dans la configuration de l'agent et que Multica les transmet à l'outil avant une exécution. Cela ne signifie pas que l'outil n'a pas d'autre moyen de configurer MCP.

Sources des modèles

Lorsque vous créez un agent, la liste des modèles provient du runtime correspondant. Certains outils exposent un ensemble fixe de noms de modèles ; d'autres renvoient les modèles disponibles selon la configuration locale, le compte connecté et les droits de l'abonnement.

Si vous ne choisissez pas de modèle, Multica utilise le modèle par défaut de l'outil. Si la liste est vide, vérifiez que le runtime est en ligne et que l'outil est connecté, puis actualisez la liste des modèles.

QwenPaw et MiniMax Code font exception : ils n'acceptent pas de modèle choisi depuis Multica, donc le sélecteur est inactif et affiche « Géré par le runtime ». Choisissez plutôt le modèle dans la configuration propre à l'outil. Une liste de modèles vide y est normale et n'indique pas que le runtime est hors ligne.

DeepSeek Harness publie son catalogue de modèles depuis le runtime lui-même (dsh --profile multica --list-models). Ses identifiants de modèle utilisent la forme provider/model (par exemple deepseek-official/deepseek-chat) ; sélectionnez donc l'identifiant complet dans la liste.

Reprise de session

Tous les outils marqués ✓ permettent de poursuivre une session existante lors d'une exécution ultérieure. Les prérequis : la session d'origine existe toujours et l'exécution est effectuée par un runtime qui peut y accéder. MiniMax Code 0.1.2 n'annonce aucune capacité de chargement de session via ACP, donc Multica démarre une nouvelle session MCode pour une exécution ultérieure.

Multica stocke l'identifiant de session renvoyé par l'outil. La prochaine fois que le travail se poursuit sur la même tâche, le runtime tente de reprendre cette session ; s'il n'y parvient pas, il crée une nouvelle session et continue. Pi stocke le chemin d'un fichier de session local ; il dépend donc davantage de l'ordinateur et du fichier d'origine.

Les règles de relance et de reprise de session se trouvent dans Exécutions.

Configuration MCP

Antigravity, GitHub Copilot CLI, DevEco Code et Pi ne lisent pas encore la configuration MCP d'un agent ; le champ n'est donc pas affiché lors de la création d'agents pour ces outils.

Injection des skills

Avant le démarrage d'une exécution, Multica écrit les skills rattachés à l'agent dans les chemins du tableau ci-dessus, afin que chaque outil les découvre par son propre mécanisme natif.

Les skills qui existent déjà dans le dépôt ne sont jamais écrasés. En cas de conflit de nom, Multica utilise un autre nom de répertoire pour la copie injectée ; après l'exécution, il ne nettoie que les fichiers qu'il a créés.

Codex, Hermes et OpenClaw sont traités un peu différemment :

• Codex utilise un CODEX_HOME propre à chaque exécution ; les skills ne sont donc jamais écrits dans le répertoire Codex au niveau du système.
• Hermes utilise un HERMES_HOME propre à chaque exécution. La configuration locale existante reste lisible, mais les skills rattachés et les données de session sont isolés par exécution. Cette isolation ne s'applique que lorsque des skills sont rattachés à l'agent ; les exécutions sans skill rattaché utilisent le répertoire Hermes d'origine de la machine.
• OpenClaw utilise skills/ sous le répertoire de travail de l'exécution en cours, et la configuration propre à l'exécution définit ce répertoire comme espace de travail.

Pour créer et rattacher des skills, consultez Skills.

Étapes suivantes

• Créer et configurer un agent — réglages du modèle et du niveau de réflexion.
• Installer les outils de codage IA — étapes d'installation et de détection.
• Daemon et runtimes — enregistrement des runtimes et parallélisme.