Remarque
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de vous connecter ou de modifier des répertoires.
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de modifier des répertoires.
Après avoir utilisé des crédits de démarrage et terminé la configuration du locataire, de nombreuses équipes de démarrage ne commencent pas par apprendre le portail Azure en profondeur. Un point de départ plus courant consiste à configurer un workflow de développement assisté par l’IA qui permet aux développeurs de rester dans le terminal ou l’éditeur qu’ils préfèrent déjà, tout en connectant en toute sécurité ce flux de travail à Azure. Cet article aide les start-ups à passer de la configuration de compte au développement piloté par les agents sur Azure à l’aide de l’interface CLI GitHub Copilot ou de Claude Code. Nous aborderons également les serveurs ET outils MCP pertinents pour prendre en charge les développeurs à l’aide de flux de travail de développeur basés sur l’interface CLI.
Prerequisites
Avant de commencer, assurez-vous que vous :
- Vos crédits Azure Microsoft for Startups ont été utilisés.
- Activation de votre abonnement Azure Parrainage.
- La configuration du compte Azure après utilisation a été effectuée.
- Configuré un locataire Microsoft Entra soutenu par l'entreprise, un domaine personnalisé et des autorisations d'administrateur afin que l'environnement ne soit pas lié à une seule personne.
- Vous avez utilisé vos avantages GitHub. Pour plus d’informations, consultez Comment utiliser les crédits Azure pour GitHub, AKS et les modèles d’IA.
Tip
Configurez votre locataire Azure dès que vous échangez vos crédits. Ajoutez des utilisateurs et administrateurs supplémentaires, configurez votre domaine d’entreprise et vérifiez que votre Microsoft pour les crédits Startup est actif. Pour plus d’informations, consultez Configurez votre compte Azure.
Configurer votre environnement de développement
Avant de configurer des agents, des serveurs MCP ou un accès Azure, configurez un environnement de développement de base qui permet à votre équipe de travailler localement de manière cohérente. L’objectif n’est pas de forcer chaque démarrage dans une chaîne d’outils exacte, mais de s’assurer que les développeurs peuvent s’authentifier, installer les outils CLI requis et choisir le mode de travail approprié pour la tâche à la main.
Choisir le mode d’interaction approprié : cli et mode Agent dans VS Code
Le développement assisté par l’IA peut se produire dans votre terminal, votre éditeur ou un environnement hébergé par GitHub. Le meilleur choix dépend de la tâche.
| Mode d’interaction | Utilisez-le quand | À quoi s’attendre |
|---|---|---|
| GitHub Copilot CLI | Vous souhaitez un contrôle direct dans le terminal. | L’Assistant vous aide à explorer un dépôt, à exécuter des tâches d’installation, à répondre aux questions de code et à utiliser des outils mcP avec des étapes d’approbation visibles. |
| GitHub Copilot Chat en mode agent | Vous modifiez activement le code dans votre éditeur. | L’assistant vous aide à planifier, examiner, modifier et affiner le code tout en restant dans le contexte du projet. |
| agents de codage hébergés GitHub | La tâche est de plus grande ampleur, peut être exécutée indépendamment et doit être soumise sous forme de demande de fusion. | L’agent analyse le dépôt, crée un plan, apporte des modifications sur une branche et ouvre une pull request pour revue. |
Exemples d’invites
Utilisez ces exemples comme points de départ et adaptez-les à votre référentiel et à votre modèle d’approbation.
GitHub Copilot CLI : valider Azure configuration
Review this repository and explain how to run it locally.
Do not edit any files yet.
Then, using azure-mcp tools, verify that:
- Resource groups and deployed resources match the expected naming convention.
- RBAC is scoped correctly, with no broad Owner assignments.
- Diagnostics and monitoring are enabled for key resources.
Summarize findings and gaps as pull request comments.
GitHub Copilot Chat en mode agent : implémenter l’infrastructure et CI/CD
Create an initial IaC and CI workflow.
Add:
- An infra folder with a Bicep or Terraform structure.
- A GitHub Actions workflow that validates infrastructure and runs tests.
- A rollback note in the pull request template.
Use minimal viable defaults and keep the structure modular for later expansion.
Agent de programmation hébergé par GitHub : planifier et ouvrir une pull request
Create an implementation plan for the feature described in docs/feature-spec.md.
If the plan looks safe:
- Make the changes on a new branch.
- Add or update tests.
- Update documentation.
- Open a pull request with a summary and testing steps.
Point de départ recommandé
Pour la plupart des équipes de démarrage, commencez par le flux de travail sécurisé le plus simple :
- Utilisez Copilot CLI pour vérifier votre configuration de Azure et de GitHub.
- Utilisez Copilot Chat en mode agent pour les modifications interactives dans VS Code.
- Utilisez des agents de développement hébergés par GitHub pour des tâches plus importantes axées sur les pull requests.
- Ajoutez des serveurs MCP uniquement après avoir défini les autorisations, le modèle d’approbation et la journalisation dont chaque outil a besoin.
Configurer des outils pour les agents et les IDE
Les outils d’intégration concernent la connexion de votre agent de codage et de votre IDE au contexte et aux fonctionnalités appropriés. Les serveurs MCP (Model Context Protocol) offrent aux outils pour agents un moyen structuré d’accéder à des fonctionnalités approuvées, telles que la documentation Microsoft, des assistants pour dépôts ou les opérations sur les ressources Azure. Traitez l’intégration comme toute autre dépendance de développeur : automatisez la configuration, validez la connectivité et assurez-vous que les limites d’accès sont claires.
Connecter votre IDE et vos outils de développement à l’agent de codage
- Choisissez l’expérience client principale, telle que VS Code avec un flux de travail avec agent ou un flux de travail terminal-first.
- Installez et connectez-vous à votre outil d'agent, tel que Copilot Chat, Copilot CLI ou Claude Code, à l'aide de l'identité approuvée de votre organisation.
- Déterminez ce qui appartient aux paramètres utilisateur et ce qui appartient aux paramètres de l’espace de travail. Utilisez les paramètres de l’espace de travail pour les serveurs MCP spécifiques au dépôt, les prompts et les garde-fous afin qu’ils accompagnent le code.
- Consultez les instructions du référentiel, telles que les conventions de codage, les commandes de génération et de test et les règles pour les actions que l’agent ne doit pas effectuer. Pour Claude Code, ces conseils sont couramment stockés dans
CLAUDE.md. - Définissez les valeurs par défaut sécurisées pour les outils. Exiger une approbation explicite pour les écritures de fichiers et les commandes shell, et autoriser toutes les commandes que l’agent peut exécuter sans assistance.
- Vérifiez la configuration en demandant à l’agent d’exécuter une brève tâche de prise en main, comme l’exploration du dépôt, l’exécution de tests ou la proposition d’une légère refactorisation. Validez le résultat avec des diffs et la CI.
Serveurs MCP recommandés
-
Microsoft Learn MCP Server : utilisez ce serveur lorsque votre agent a besoin d’une documentation de Microsoft approuvée et d’exemples de code. Le point de terminaison distant public est
/api/mcp. Pour plus d’informations, consultez Bien démarrer avec le serveur MCP Microsoft Learn. - Azure MCP Server : utilisez ce serveur lorsque votre agent doit inspecter, interroger et gérer des ressources Azure à partir de votre environnement de développement. Pour plus d’informations, consultez Prise en main du serveur MCP Azure.
Important
Connectez uniquement les agents aux serveurs MCP approuvés. Préférez les points de terminaison figurant sur une liste d’autorisation, les périmètres d’autorisation des outils à privilèges minimaux et les journaux auditables. Si un outil peut écrire dans des référentiels ou déployer des ressources, traitez-le comme l’accès en production et contrôlez-le de manière appropriée.
Créer une équipe d’agent optimisée Azure
Pour les solutions B2B enterprise sur Azure, commencez par un modèle d’agent simple et étendez-le uniquement là où les responsabilités spécifiques à Azure sont claires. Les recommandations Azure considèrent la zone d’accueil comme le point de départ recommandé pour un environnement évolutif, sécurisé et bien gouverné. Il fait également la distinction entre la zone d’atterrissage de la plateforme, qui fournit des services partagés tels que l’identité, la connectivité et la gestion et les zones d’atterrissage des applications, qui contiennent des ressources de charge de travail pour les applications et les environnements. Dans les deux cas, activez les contrôles principaux tels que Azure RBAC, Cost Management et Microsoft Defender for Cloud.
Cette distinction concerne les produits B2B, car l’objectif n’est pas seulement d’expédier rapidement des fonctionnalités. L’objectif est de créer un produit que les clients d’entreprise peuvent approuver. Les recommandations de Microsoft pour démarrer avec des agents prêts pour la production sur Azure mettent en évidence des domaines de conception qui deviennent essentiels à mesure que les équipes dépassent le stade du prototype : la gestion multitenant, la couche applicative, la couche d’orchestration et la couche de contexte. Les scénarios d’entreprise nécessitent également une attention particulière à la sécurité, à la fiabilité et à l’adaptabilité entre plusieurs clients.
Rôles d’agent Azure recommandés
Microsoft fournit Azure Skills que vous pouvez adapter aux flux de travail de l’agent. Les start-ups peuvent également utiliser le modèle gstack comme modèle pour une équipe d’ingénierie multi-agent. Les rôles suivants correspondent aux extensions optimisées pour Azure recommandées aux start-ups qui développent des produits B2B de niveau entreprise sur Azure.
Agent de planification des produits et des exigences
Utilisez cet agent comme porte d’entrée pour le nouveau travail. Il transforme les demandes de produit en un plan d’implémentation court qui inclut l’étendue des fonctionnalités et les exigences non fonctionnelles, telles que l’isolation du locataire, les besoins de gouvernance, les contraintes de déploiement et les attentes opérationnelles.
Agent architecte de plateforme Azure
Utilisez cet agent pour mettre en forme la zone d’atterrissage de la plateforme et la base de l’environnement : configuration du locataire, groupes d’administration, stratégie d’abonnement, connectivité, identité, bases de référence de gouvernance et services de plateforme partagée. Azure guide de zone d’atterrissage positionne ces décisions comme fondamentales et recommande d’utiliser le modèle de zone d’atterrissage comme point de départ standardisé pour les environnements Azure à grande échelle. Utilisez l’skill azure-enterprise-infra-planner comme point de départ.
Agent d’architecte d’applications d’entreprise
Utilisez cet agent pour vous concentrer sur la zone d’atterrissage de l’application et la charge de travail métier elle-même. Pour les solutions B2B, ce rôle définit les périmètres de charge de travail, la séparation des environnements, la conception de la couche applicative et la manière dont la logique spécifique au locataire s’intègre au socle plus large de la plateforme.
Agent d’identité et de sécurité
Utilisez cet agent pour passer en revue le contrôle d’accès d’entreprise et la protection des charges de travail. Les recommandations du cadre Azure Well-Architected considèrent l’identité comme le principal périmètre de sécurité et recommandent une gestion des identités et des accès stricte, conditionnelle et auditable. Ce rôle passe en revue les modèles d’authentification, les identités de charge de travail, les limites RBAC, la segmentation du réseau et les valeurs par défaut sécurisées.
Azure DevOps et agent IaC
Utilisez cet agent pour posséder la couche « tout via le code » : modèles de déploiement, automatisation de la plateforme et approvisionnement reproductible. Les conseils Azure en matière d’excellence opérationnelle relient les bases à l’automatisation de la plateforme et à DevOps, et les conseils Azure en matière de gouvernance recommandent des flux de déploiement basés sur Bicep ou Terraform pour les nouveaux environnements. Utilisez la compétence Azure-prepare comme point de départ.
Agent de fiabilité et d’observabilité
Utilisez cet agent pour vérifier l’état de santé, les alertes et le comportement en production. Les recommandations Azure Well-Architected en matière de fiabilité recommandent de modéliser les états de santé, de concevoir des stratégies de surveillance et d’alerte, et d’utiliser des mesures, des journaux et des traces pour suivre les flux critiques et les composants de la charge de travail.
Azure integration agent
Utilisez cet agent pour que l’expérience du développeur soit ancrée dans l’environnement réel Azure. Azure MCP Server permet aux agents IA d’interagir avec des ressources Azure via le langage naturel et peut être utilisé à partir de l’interface CLI GitHub Copilot, de l’agent de codage GitHub Copilot, des applications basées sur le SDK et d’autres clients compatibles MCP. Commencez par la compétence azure-deploy et modifiez-la pour votre environnement.
Agent de gouvernance et des coûts
Utilisez cet agent pour appliquer des budgets, des marquages, des affectations de stratégie et des garde-fous de conformité à mesure que le démarrage passe de l’expérimentation financée par le crédit à l’opération d’entreprise. Les recommandations de gouvernance Azure préconisent des garde-fous automatisés, l’application d’Azure Policy et des mécanismes de contrôle des coûts tels que budgets et alertes. Les compétences azure-compliance et azure-cost constituent des points de départ utiles.
Réviseur et agents d’assurance qualité
Utilisez ces agents pour examiner l’exactitude, la sécurité, les cas de périphérie, l’alignement de la zone d’atterrissage, les limites d’accès, la surveillance de la couverture et la sécurité des changements d’infrastructure avant la fusion. Commencez par la compétence azure-validate et modifiez-la en fonction des besoins de votre client et de votre environnement.
Comment cela diffère d’une configuration de gstack générique
Le modèle de style gstack (Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect) est toujours un point de départ utile, car il fournit une séparation des rôles, des boucles de révision et un modèle d’exploitation simple. La modification recommandée consiste à transformer le groupe d’ingénierie générique en une équipe qui reflète les périmètres architecturaux d’Azure : fondation de plateforme, conception des charges de travail, sécurité, automatisation, observabilité et gouvernance. Cette structure évite que les considérations propres à Azure ne passent au second plan.
Développez avec le développement guidé par les spécifications, l’infrastructure en tant que code et le CI/CD dès le premier jour
Lorsque vous commencez à créer des Azure, traitez le code d’application, l’infrastructure et le déploiement comme un système d’ingénierie. Au lieu de concevoir le produit à un emplacement unique, l’infrastructure d’approvisionnement dans une autre et l’automatisation des déploiements ultérieurement, utilisez un flux de travail où :
- La spécification définit le résultat prévu.
- L’infrastructure en tant que code (IaC) définit l’environnement de Azure souhaité.
- CI/CD valide et déploie les modifications via un pipeline reproductible.
Cette approche réduit la dérive entre l’intention et l’implémentation, donne à votre équipe une source partagée de vérité et vous aide à passer du prototype à la production.
Exemple de flux de travail
Définissez la fonctionnalité dans une spécification.
Utilisez une approche spec-first pour capturer le problème, les utilisateurs, les exigences, les contraintes et les critères de réussite avant d’écrire du code.
Demandez à l’agent de planification de créer un descriptif fonctionnel prêt à être mis en œuvre.
Le planificateur clarifie l’étendue et les exigences afin que le flux de travail commence à partir d’un plan explicite au lieu d’une invite ad hoc.
Demandez à l’agent architecte de plateforme Azure de concevoir la base Azure de la fonctionnalité.
Cet agent détermine la façon dont la fonctionnalité s’intègre dans l’environnement Azure, notamment l’identité, la gouvernance, la mise en réseau, la gestion et l’emplacement des zones d’atterrissage.
Azure DevOps et l’agent IaC définissent l’infrastructure en tant que code.
Implémentez les ressources Azure requises, la structure d’environnement et la configuration de déploiement dans Bicep ou Terraform, stockées dans le contrôle de version.
Demandez à l’agent d’intégration Azure de vérifier le véritable environnement Azure.
Connectez le flux de travail à des outils prenant en charge Azure tels que Azure MCP Server afin que l’agent puisse inspecter les ressources, valider les hypothèses et travailler sur l’environnement de Azure réel au lieu de deviner.
Avoir des réviseurs et des agents d’assurance qualité auditent la modification.
Vérifiez l’exactitude, la sécurité, les cas de périphérie, la surveillance, la journalisation et les vérifications d’intégrité avant la fusion.
Utilisez les pull requests et le CI/CD pour valider et déployer la fonctionnalité.
Soumettez les modifications du code de l’application, de l’IaC et du workflow de déploiement via une pull request afin que les builds, les tests et la validation s’exécutent avant la fusion.
Conservez la synchronisation des spécifications, de l’infrastructure et du flux de travail de déploiement.
Traitez la spécification, l’IaC et le pipeline comme des artefacts vivants afin que le système déployé reste aligné sur la conception prévue au fil du temps.
Ce modèle offre aux start-up un moyen plus fiable de passer de la première build à la livraison prête pour la production sur Azure. Au lieu de compter sur la configuration manuelle du portail, les scripts déconnectés ou les décisions non documentées, votre équipe obtient un flux de travail dans lequel la spécification capture l’intention, IaC capture l’environnement Azure et CI/CD applique la cohérence chaque fois que vous envoyez.
Résumé
Le développement basé sur les agents aide les start-ups à passer de l’idée à l’implémentation en combinant des spécifications claires, des rôles d’agent spécialisés, des outils prenant en charge les Azure et des flux de travail de livraison reproductibles. L’équipe commence par une spécification qui définit ce qui doit être généré, utilise la planification pour transformer cette intention en décisions et tâches techniques, et implémente le code d’application et l’infrastructure par le biais de flux de travail contrôlés par la version au lieu de modifications ad hoc.
Un flux de travail fort bénéficie également de rôles spécialisés au lieu d’un assistant de codage générique. Pour les projets Azure, le développement basé sur des agents devient plus utile lorsque les agents peuvent utiliser des outils compatibles avec Azure, tels qu’Azure MCP Server, et lorsque les modifications peuvent être examinées via des pull requests, des diffs, des tests et la CI/CD.
Cette approche aide les start-ups à créer rapidement sans créer de nouvelles tâches. Pour les fondateurs, cela signifie des déploiements plus rapides, moins d’erreurs de configuration manuelle, des révisions plus claires et un chemin plus fluide du prototype au logiciel de niveau production.
Ressources additionnelles
Configurer correctement votre compte Azure | Microsoft Learn
Architecture pour les start-ups sur Azure
Landing Zone pour les startups en phase de croissance (SSLZ)