Programování s agentem AI

Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob, jakým programujeme. AI agenti mohou generovat kód, optimalizovat ho a dokonce pomáhat při ladění chyb. Přesto existují některá omezení, která by si programátoři měli při práci s AI uvědomovat.

Problémy s pořadím a duplikací

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

Kódová platforma s pamětí a strukturou projektu pomáhá

Řešením je použití AI kódových platforem, které dokážou spravovat paměť a strukturu projektu. To pomáhá udržet konzistenci v komplexních projektech. Bohužel tyto funkce nejsou vždy důsledně využívány. Může se tak stát, že AI ztratí souvislost projektu a během programování zavede nežádoucí duplikace nebo nesprávné závislosti.

Většina AI kódovacích platforem pracuje s tzv. nástroji, které mohou volat velký jazykový model (LLM). Tyto nástroje jsou založeny na otevřeném standardním protokolu (MCP). Je tedy možné připojit AI kódovacího agenta k IDE, jako je Visual Code. Případně si můžete lokálně nastavit LLM pomocí llama nebo ollama a vybrat MCP server pro integraci. Modely lze najít na huggingface.

Rozšíření IDE jsou nezbytná

Pro lepší správu AI generovaného kódu mohou vývojáři využívat rozšíření IDE, která dohlížejí na správnost kódu. Nástroje jako linty, kontrolory typů a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají chyby včas odhalit a opravit. Jsou nezbytným doplňkem AI generovaného kódu pro zajištění kvality a stability.

Příčina opakujících se chyb: kontext a role v API

Jedním z hlavních důvodů, proč AI agenti opakují chyby, je způsob, jakým AI interpretuje API. AI modely potřebují kontext a jasný popis role, aby mohly generovat efektivní kód. To znamená, že prompt musí být kompletní: neměl by obsahovat pouze funkční požadavky, ale také explicitně uvádět očekávaný výsledek a okrajové podmínky. Pro usnadnění můžete prompt ukládat ve standardním formátu (MDC) a standardně je posílat AI. To je zvláště užitečné pro generická programovací pravidla, která používáte, a pro funkční a technické požadavky a strukturu vašeho projektu.

Nástroje jako FAISS a LangChain pomáhají

Produkty jako FAISS a LangChain nabízejí řešení, jak lépe pracovat s kontextem AI. FAISS například pomáhá efektivně vyhledávat a získávat relevantní úryvky kódu, zatímco LangChain pomáhá strukturovat AI generovaný kód a udržovat kontext v rámci většího projektu. I zde si můžete případně vše nastavit lokálně s RAC databázemi.

Závěr: užitečné, ale ještě ne samostatné

AI je silný nástroj pro programátory a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto zatím není schopna samostatně navrhnout a vytvořit složitější kódovou základnu bez lidské kontroly. Programátoři by měli AI vnímat jako asistenta, který může automatizovat úkoly a generovat nápady, ale stále potřebuje vedení a korekci, aby dosáhl dobrého výsledku.

Zařaďte contact, aby pomohl nastavit vývojové prostředí a pomohl týmům využít maximum z vývojového prostředí a více se věnovat požadavkům a návrhu než ladění a psaní kódu.