Cet article propose un mécanisme appelé Action Engine, qui exploite un modèle de langage à grande échelle (LLM) enrichi par des outils, pour relever les défis du développement d'applications basées sur la Fonction en tant que Service (FaaS), une forme d'informatique sans serveur. Action Engine interprète les requêtes en langage naturel des utilisateurs et génère automatiquement des workflows FaaS, réduisant ainsi le besoin de connaissances spécialisées et de conception manuelle. Il identifie les fonctions pertinentes dans le référentiel FaaS, gère les dépendances de données entre les fonctions et exécute les workflows générés en injectant des arguments fournis par l'utilisateur. De plus, il comble le manque de recherche sur les LLM enrichis par des outils en termes de génération automatique de workflows FaaS et évalue systématiquement la méthodologie à travers quatre sous-processus fondamentaux. Les résultats expérimentaux démontrent que Action Engine atteint des performances comparables avec seulement quelques itérations d'apprentissage, tout en restant indépendant de la plateforme et du langage, atténuant ainsi les dépendances spécifiques aux fournisseurs lors de la génération de workflows. En fin de compte, Action Engine permet aux développeurs sans expertise cloud de créer des workflows FaaS et peut raccourcir le cycle de développement des applications cloud natives.
