البرمجة باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) تغييراً جذرياً في طريقة برمجتنا. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إنشاء الكود وتحسينه وحتى المساعدة في تصحيح الأخطاء. ومع ذلك، هناك بعض القيود التي يجب على المبرمجين وضعها في الاعتبار عند العمل مع الذكاء الاصطناعي.

مشاكل الترتيب والتكرار

تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي صعوبة في ترتيب الكود بشكل صحيح. على سبيل المثال، قد يضعون عمليات التهيئة في نهاية الملف، مما يتسبب في حدوث أخطاء أثناء التشغيل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تعريف إصدارات متعددة من نفس الفئة أو الوظيفة داخل المشروع دون تردد، مما يؤدي إلى تعارضات وارتباك.

منصة برمجية مزودة بذاكرة وهيكل للمشروع تساعد في ذلك

أحد الحلول لذلك هو استخدام منصات برمجة تعتمد على الذكاء الاصطناعي قادرة على إدارة الذاكرة وهياكل المشاريع. يساعد هذا في الحفاظ على الاتساق في المشاريع المعقدة. للأسف، لا يتم تطبيق هذه الميزات دائماً بشكل متسق، مما قد يؤدي إلى فقدان الذكاء الاصطناعي لترابط المشروع وإدخال تكرارات غير مرغوب فيها أو تبعيات غير صحيحة أثناء البرمجة.

تعمل معظم منصات البرمجة بالذكاء الاصطناعي باستخدام ما يسمى بالأدوات التي يمكن لنموذج اللغة الكبير استدعاءها. تعتمد هذه الأدوات على بروتوكول قياسي مفتوح (MCP). ومن الممكن ربط وكيل برمجة ذكاء اصطناعي ببيئة تطوير متكاملة (IDE) مثل Visual Code. يمكنك أيضاً إعداد نموذج لغوي كبير (LLM) محلياً باستخدام llama أو ollama واختيار خادم MCP للتكامل معه. قامت NetCare بإنشاء خادم MCP للمساعدة في تصحيح الأخطاء وإدارة نظام (لينكس) الأساسي. مفيد جداً إذا كنت ترغب في نشر الكود مباشرة.
يمكن العثور على النماذج على huggingface.

إضافات بيئة التطوير المتكاملة (IDE) لا غنى عنها

لإدارة الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكن للمطورين استخدام إضافات بيئة التطوير المتكاملة (IDE) التي تراقب صحة الكود. تساعد الأدوات مثل linters، وفاحصات الأنواع (type checkers)، وأدوات تحليل الكود المتقدمة في اكتشاف الأخطاء وتصحيحها في وقت مبكر. وهي تشكل إضافة أساسية للكود الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة والاستقرار.

سبب الأخطاء المتكررة: السياق والدور في واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

أحد أهم الأسباب التي تجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يكررون الأخطاء يكمن في الطريقة التي يفسرون بها واجهات برمجة التطبيقات (APIs). تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سياق ووصف وظيفي واضح لإنشاء كود فعال. هذا يعني أن المطالبات (prompts) يجب أن تكون كاملة: لا ينبغي أن تحتوي فقط على المتطلبات الوظيفية، بل يجب أيضاً توضيح النتيجة المتوقعة والشروط المسبقة بشكل صريح. لتسهيل ذلك، يمكنك حفظ المطالبات بتنسيق قياسي (MDC) وإرسالها بشكل قياسي إلى الذكاء الاصطناعي. هذا مفيد بشكل خاص لقواعد البرمجة العامة التي تتبعها، والمتطلبات الوظيفية والتقنية، وهيكل مشروعك.

أدوات مثل FAISS وLangChain تساعد في ذلك

منتجات مثل FAISS و LangChain تقدم حلولاً لجعل الذكاء الاصطناعي يتعامل مع السياق بشكل أفضل. على سبيل المثال، يساعد FAISS في البحث عن أجزاء الكود ذات الصلة واسترجاعها بكفاءة، بينما يساعد LangChain في هيكلة الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والحفاظ على السياق داخل مشروع أكبر. ولكن هنا أيضاً، يمكنك إعداده محلياً بنفسك باستخدام قواعد بيانات RAC.

الخلاصة: مفيد، لكنه ليس مستقلاً بعد

يُعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية للمبرمجين ويمكن أن يساعد في تسريع عمليات التطوير. ومع ذلك، فهو ليس قادراً بعد على تصميم وبناء قاعدة برمجية معقدة بشكل مستقل دون إشراف بشري. يجب على المبرمجين اعتبار الذكاء الاصطناعي مساعداً يمكنه أتمتة المهام وتوليد الأفكار، ولكنه لا يزال بحاجة إلى التوجيه والتصحيح للوصول إلى نتائج جيدة.

تواصل اتصال للمساعدة في إعداد بيئة التطوير، وتمكين الفرق من تحقيق أقصى استفادة منها، والتركيز على هندسة المتطلبات والتصميم بدلاً من تصحيح الأخطاء وكتابة الأكواد.