Programování s AI Agentem

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

Problémy s pořadím a duplikací

AI agenti 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.

Kódovací platforma s pamětí a strukturou projektu pomáhá

Řešením je použití AI kódovacích platforem, které dokážou spravovat paměť a struktury projektu. To pomáhá udržovat konzistenci ve složitých projektech. Bohužel, tyto funkce nejsou vždy důsledně implementovány. V důsledku toho může AI ztratit soudržnost projektu a během programování zavádět nežádoucí duplikace nebo nesprávné závislosti.

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

Rozšíření IDE jsou nepostradatelná

Pro lepší správu kódu generovaného umělou inteligencí mohou vývojáři využít rozšíření IDE, která dohlížejí na správnost kódu. Nástroje jako lintery, typové kontroly a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají odhalit a opravit chyby v rané fázi. Jsou nezbytným doplňkem kódu generovaného AI pro zajištění jeho kvality a stability.

Příčina opakujících se chyb: kontext a role v API

Jedním z hlavních důvodů, proč agenti AI neustále opakují chyby, je způsob, jakým AI interpretuje API. Modely AI potřebují kontext a jasný popis role, aby mohly generovat efektivní kód. To znamená, že prompty musí být úplné: měly by obsahovat nejen funkční požadavky, ale také explicitně uvádět očekávaný výsledek a okrajové podmínky. Pro usnadnění tohoto procesu můžete prompty ukládat ve standardním formátu (MDC) a automaticky je posílat AI. To je užitečné zejména pro obecná programovací pravidla, která dodržujete, 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 u AI. Například FAISS pomáhá efektivně vyhledávat a získávat relevantní úryvky kódu, zatímco LangChain pomáhá strukturovat kód generovaný AI a udržovat kontext v rámci většího projektu. I zde je však možné si to případně nastavit lokálně pomocí RAC databází.

Závěr: užitečné, ale zatím ne samostatné

AI je mocný nástroj pro programátory a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto ještě není skutečně schopen samostatně navrhnout a vytvořit složitější kódovou základnu bez lidského dohledu. Programátoři by měli AI vnímat jako asistenta, který dokáže automatizovat úkoly a generovat nápady, ale který stále potřebuje vedení a korekci, aby dosáhl dobrého výsledku.

Kontaktujte kontakt pomoci s nastavením vývojového prostředí, aby týmy mohly z vývojového prostředí vytěžit maximum a více se věnovat inženýrství požadavků a návrhu než ladění a psaní kódu.