Blink

Scout est prêt à répondre dans Slack et GitHub, à chercher sur le web et à exécuter du code dans des environnements isolés. Vous pouvez l'étendre avec vos outils ou désactiver ce dont vous n'avez pas besoin, si bien que votre agent part d'une base qui fonctionne et non d'un fichier vide.

Le serveur tourne sur votre infrastructure et les agents accèdent à n'importe quel fournisseur de modèles, d'Amazon Bedrock et Google Vertex à un modèle que vous hébergez vous-même. Les équipes qui ne peuvent pas envoyer de code à un tiers gardent la main sur le lieu de vie des requêtes et des dépôts. Un agent de code pour GitHub reste ainsi sous votre contrôle.

Scout répond aux mentions et aux messages privés dans Slack, garde le contexte dans les fils et publie des avancées pendant qu'il travaille. Sur GitHub, il gère les pull requests, répond aux revues et aux commentaires et renvoie les webhooks vers la conversation d'origine.

L'agent lance des commandes shell et des opérations sur les fichiers dans un espace de travail qu'il prépare pour la tâche, en capturant stdout et stderr. Docker est l'option locale, tandis que les sandboxes cloud de Daytona et les espaces Coder couvrent les déploiements plus larges, si bien que le code ne s'exécute jamais sur l'hôte par accident.

Vous créez un agent en écrivant un gestionnaire on("chat") en TypeScript, plutôt qu'en configurant un constructeur de workflows ou en branchant des serveurs MCP et des skills. Le serveur gère le routage, l'état de la conversation et le déploiement, donc votre code se contente de décider comment répondre.

Chaque échange atterrit dans une base de données et vous définissez qui atteint chaque agent en un seul endroit. Ce schéma convient aux équipes qui veulent une trace auditable des questions posées à un agent et de ses réponses, ce que les outils dispersés sur les postes rendent difficile.