Програмиране с AI Агент

Изкуственият интелект (AI) фундаментално промени начина, по който програмираме. AI агентите могат да генерират код, да го оптимизират и дори да подпомагат отстраняването на грешки. Въпреки това, има някои ограничения, които програмистите трябва да имат предвид, когато работят с AI.

Проблеми с последователността и дублирането

AI агентите срещат затруднения с правилното подреждане на кода. Например, те могат да поставят инициализации в края на файл, което води до грешки по време на изпълнение. Освен това, AI може без колебание да дефинира множество версии на един и същ клас или функция в рамките на проект, което създава конфликти и объркване.

Платформа за код с памет и структура на проекта помага

Едно от решенията е използването на AI кодинг платформи, които могат да управляват паметта и структурата на проекта. Това помага за поддържане на консистентност в сложни проекти. За съжаление, тези функции не винаги се прилагат последователно. В резултат на това AI може да загуби кохерентността на проекта и да въведе нежелани дубликати или некоректни зависимости по време на програмирането.

Повечето AI кодинг платформи работят с така наречените инструменти, които големият езиков модел (LLM) може да извика. Тези инструменти се базират на отворен стандартен протокол (MCP). Следователно е възможно да се свърже AI кодинг агент към IDE като Visual Code. При желание, можете да настроите локално LLM с llama на ollama и изберете MCP сървър за интеграция. Моделите могат да бъдат намерени на huggingface.

IDE разширенията са незаменими

За да управляват по-добре AI-генерирания код, разработчиците могат да използват IDE разширения, които следят за коректността на кода. Инструменти като линтери, проверители на типове и усъвършенствани инструменти за анализ на код помагат за ранното откриване и коригиране на грешки. Те са съществено допълнение към AI-генерирания код за гарантиране на качество и стабилност.

Причината за повтарящи се грешки: контекст и роля в API

Една от основните причини, поради които AI агентите продължават да повтарят грешки, се крие в начина, по който AI интерпретира API-тата. AI моделите се нуждаят от контекст и ясна дефиниция на ролята, за да генерират ефективен код. Това означава, че подканите (prompts) трябва да бъдат пълни: те трябва да съдържат не само функционалните изисквания, но и изрично да посочват очаквания резултат и граничните условия. За да улесните това, можете да съхранявате подканите в стандартен формат (MDC) и да ги изпращате по подразбиране към AI. Това е особено полезно за общите програмни правила, които прилагате, както и за функционалните и техническите изисквания и структурата на вашия проект.

Инструменти като FAISS и LangChain помагат

Продукти като FAISS и LangChain предлагат решения за по-добро управление на контекста от страна на AI. Например, FAISS помага за ефективно търсене и извличане на подходящи фрагменти код, докато LangChain подпомага структурирането на AI-генерирания код и поддържането на контекста в рамките на по-голям проект. Но и тук можете евентуално да настроите локално решение с RAC бази данни.

Заключение: полезни, но все още не самостоятелни

Изкуственият интелект е мощен инструмент за програмистите и може да помогне за ускоряване на процесите на разработка. Въпреки това, той все още не е в състояние сам да проектира и изгради по-сложна кодова база без човешки надзор. Програмистите трябва да разглеждат AI като асистент, който може да автоматизира задачи и да генерира идеи, но който все още се нуждае от насоки и корекции, за да постигне добър резултат.

Свържете се Контакти за да помогне за настройката на средата за разработка, за да подпомогне екипите да извлекат максимума от нея и да се фокусират повече върху инженеринга на изискванията и дизайна, отколкото върху дебъгване и писане на код.