Programování s agentem AI

Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob, jakým programujeme. Agenti AI dokážou generovat, optimalizovat kód a dokonce pomáhat s laděním. Přesto existují určitá omezení, která by programátoři měli mít na paměti při práci s AI.

Problémy s pořadím a duplikací

Agenti AI mají potíže se správným pořadím kódu. Mohou například umístit inicializace na konec souboru, což způsobuje chyby za běhu. Kromě toho může AI bez váhání definovat více verzí stejné třídy nebo funkce v rámci projektu, což vede ke konfliktům a zmatkům.

Pomáhá kódová platforma s pamětí a strukturou projektu

Řešením je použití kódových platforem AI, které dokážou spravovat paměť a struktury projektu. To pomáhá udržovat konzistenci ve složitých projektech. Bohužel tyto funkce nejsou vždy důsledně aplikovány. V důsledku toho se může stát, že AI ztratí soudržnost projektu a zavede nežádoucí duplikace nebo nesprávné závislosti během programování.

Většina kódovacích platforem AI pracuje s takzvanými nástroji, které může velký jazykový model volat. Tyto nástroje jsou založeny na otevřeném standardním protokolu (MCP). Je tedy možné propojit IDE, jako je Visual Code, s kódovacím agentem AI. Případně můžete lokálně nastavit LLM s llama nebo ollama a vybrat si MCP server pro integraci. Modely naleznete na huggingface.

Rozšíření IDE jsou nepostradatelná

Pro lepší správu kódu generovaného AI mohou vývojáři používat rozšíření IDE, která dohlížejí na správnost kódu. Nástroje jako linters, type checkers a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají včas odhalit a opravit chyby. Tvoří základní doplněk kódu generovaného AI pro zajištění kvality a stability.

Příčina opakujících se chyb: kontext a role v API

Jedním z hlavních důvodů, proč agenti AI stále opakují chyby, je způsob, jakým AI interpretuje API. Modely AI potřebují kontext a jasný popis role, aby generovaly efektivní kód. To znamená, že výzvy musí být úplné: musí obsahovat nejen funkční požadavky, ale také explicitně očekávaný výsledek a okrajové podmínky. Pro usnadnění můžete výzvy uložit ve standardním formátu (MDC) a standardně je odesílat AI. To je zvláště užitečné pro obecná programovací pravidla, která používáte, a funkční a technické požadavky a strukturu vašeho projektu.

Pomáhají nástroje jako FAISS a LangChain

Produkty jako FAISS a LangChain nabízejí řešení, jak lépe zpracovávat kontext AI. FAISS například pomáhá efektivně vyhledávat a načítat relevantní fragmenty kódu, zatímco LangChain pomáhá strukturovat kód generovaný AI a udržovat kontext v rámci většího projektu. Ale i zde si to můžete případně nastavit lokálně s databázemi RAC.

Závěr: užitečné, ale zatím ne samostatné

AI je mocný nástroj pro programátory a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto ještě není skutečně schopna samostatně navrhovat a vytvářet složitější kódovou základnu bez lidské kontroly. Programátoři by měli AI považovat za asistenta, který dokáže automatizovat úkoly a generovat nápady, ale který stále potřebuje vedení a korekci, aby dosáhl dobrého výsledku.

Kontaktujte nás na kontakt, abychom vám pomohli nastavit vývojové prostředí, abychom pomohli týmům co nejlépe využít vývojové prostředí a více se zabývat inženýrstvím požadavků a návrhem než laděním a psaním kódu.