Programmieren mit einem KI-Agenten

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir programmieren, grundlegend verändert. KI-Agenten können Code generieren, optimieren und sogar beim Debugging helfen. Dennoch gibt es einige Einschränkungen, die Programmierer bei der Arbeit mit KI beachten sollten.

Probleme mit Reihenfolge und Duplikation

KI-Agenten haben Schwierigkeiten mit der richtigen Reihenfolge des Codes. Sie können beispielsweise Initialisierungen am Ende einer Datei platzieren, was zu Laufzeitfehlern führt. Darüber hinaus kann KI ohne Zögern mehrere Versionen derselben Klasse oder Funktion innerhalb eines Projekts definieren, was zu Konflikten und Verwirrung führt.

Eine Code-Plattform mit Speicher und Projektstruktur hilft

Eine Lösung hierfür ist die Verwendung von KI-Code-Plattformen, die Speicher und Projektstrukturen verwalten können. Dies hilft, die Konsistenz in komplexen Projekten zu wahren. Leider werden diese Funktionen nicht immer konsequent angewendet. Dies kann dazu führen, dass die KI den Zusammenhang eines Projekts verliert und unerwünschte Duplikationen oder inkorrekte Abhängigkeiten während der Programmierung einführt.

Die meisten KI-Codierungsplattformen arbeiten mit sogenannten Tools, die das große Sprachmodell aufrufen können. Diese Tools basieren auf einem offenen Standardprotokoll (MCP). Es ist daher möglich, eine IDE wie Visual Code mit einem KI-Codierungsagenten zu verbinden. Eventuell können Sie lokal ein LLM mit llama oder ollama einrichten und einen MCP-Server zur Integration auswählen. Modelle finden Sie auf huggingface.

IDE-Erweiterungen sind unverzichtbar

Um KI-generierten Code besser zu verwalten, können Entwickler IDE-Erweiterungen verwenden, die die Code-Korrektheit überwachen. Tools wie Linter, Typ-Checker und fortschrittliche Code-Analyse-Tools helfen, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. Sie sind eine wesentliche Ergänzung zu KI-generiertem Code, um Qualität und Stabilität zu gewährleisten.

Die Ursache wiederkehrender Fehler: Kontext und Rolle in APIs

Einer der Hauptgründe, warum KI-Agenten Fehler wiederholen, liegt in der Art und Weise, wie KI APIs interpretiert. KI-Modelle benötigen Kontext und eine klare Rollenbeschreibung, um effektiven Code zu generieren. Das bedeutet, dass Prompts vollständig sein müssen: Sie sollten nicht nur die funktionalen Anforderungen enthalten, sondern auch das erwartete Ergebnis und die Randbedingungen explizit machen. Um dies zu erleichtern, können Sie die Prompts im Standardformat (MDC) speichern und standardmäßig an die KI senden. Das ist besonders nützlich für generische Programmierregeln, die Sie anwenden, sowie für die funktionalen und technischen Anforderungen und die Struktur Ihres Projekts.

Tools wie FAISS und LangChain helfen

Produkte wie FAISS und LangChain bieten Lösungen, um KI besser mit Kontext umgehen zu lassen. FAISS hilft beispielsweise beim effizienten Suchen und Abrufen relevanter Codefragmente, während LangChain hilft, KI-generierten Code zu strukturieren und den Kontext innerhalb eines größeren Projekts aufrechtzuerhalten. Aber auch hier können Sie es eventuell selbst lokal mit RAC-Datenbanken einrichten.

Fazit: nützlich, aber noch nicht eigenständig

KI ist ein mächtiges Werkzeug für Programmierer und kann dazu beitragen, Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Dennoch ist sie noch nicht wirklich in der Lage, eine komplexere Codebasis selbstständig zu entwerfen und zu erstellen, ohne menschliche Kontrolle. Programmierer sollten KI als Assistenten betrachten, der Aufgaben automatisieren und Ideen generieren kann, aber immer noch Anleitung und Korrektur benötigt, um zu einem guten Ergebnis zu kommen.

Nehmen Sie Kontakt auf, um die Entwicklungsumgebung einzurichten und Teams dabei zu helfen, das Maximum aus der Entwicklungsumgebung herauszuholen und sich mehr mit Requirements Engineering und Design als mit Debugging und Code schreiben zu beschäftigen.