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 unterstützen. Dennoch gibt es einige Einschränkungen, die Entwickler beim Arbeiten mit KI im Hinterkopf behalten sollten.
Probleme mit Reihenfolge und Duplikation
KI-Agenten haben Schwierigkeiten mit der richtigen Reihenfolge von Code. Sie können beispielsweise Initialisierungen ans Ende einer Datei setzen, was zur Laufzeit Fehler verursacht. Außerdem kann KI ohne weiteres mehrere Versionen derselben Klasse oder Funktion im Projekt definieren, was zu Konflikten und Verwirrung führt.
Eine Codeplattform mit Memory und Projektstruktur hilft
Eine Lösung dafür ist die Nutzung von KI-Codeplattformen, die Speicher und Projektstrukturen verwalten können. Das trägt zur Konsistenz in komplexen Projekten bei. Leider werden diese Funktionen nicht immer konsequent angewendet. Dadurch kann es vorkommen, dass die KI den Zusammenhang eines Projekts verliert und unerwünschte Duplikate oder falsche Abhängigkeiten beim Programmieren einführt.
Die meisten KI-Coding-Plattformen arbeiten mit sogenannten Tools, die das Large Language Model aufrufen können. Diese Tools basieren auf einem offenen Standardprotokoll (MCP). Es ist daher möglich, an eine IDE wie Visual Studio Code einen KI-Coding-Agenten anzubinden. Gegebenenfalls kann man lokal ein LLM aufsetzen mit llama oder ollama und wählt einen MCP-Server zur Integration. NetCare hat ein MCP-Server entwickelt, um beim Debuggen und der Verwaltung des zugrunde liegenden (Linux-)Systems zu helfen. Nützlich, wenn Sie den Code direkt live stellen möchten.
Modelle sind zu finden auf huggingface.
IDE-Erweiterungen sind unverzichtbar
Um KI-generierten Code besser zu verwalten, können Entwickler IDE-Erweiterungen nutzen, die auf Code-Korrektheit achten. Werkzeuge wie Linter, Type-Checker und fortgeschrittene Code-Analyse-Tools helfen, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Sie stellen eine essentielle Ergänzung zu KI-generiertem Code dar, um Qualität und Stabilität zu gewährleisten.
Die Ursache wiederkehrender Fehler: Kontext und Rolle in APIs
Ein Hauptgrund, warum KI-Agenten Fehler wiederholen, liegt in der Art und Weise, wie KI-APIs Informationen interpretieren. KI-Modelle benötigen Kontext und eine klare Rollenbeschreibung, um effektiven Code zu erzeugen. 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. Zur Erleichterung können Sie die Prompts im Standardformat (MDC) speichern und standardmäßig an die KI mitsenden. Das ist besonders hilfreich für allgemeine 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, damit KI besser mit Kontext umgehen kann. FAISS hilft beispielsweise beim effizienten Suchen und Abrufen relevanter Codefragmente, während LangChain dabei unterstützt, KI-generierten Code zu strukturieren und den Kontext innerhalb eines größeren Projekts zu erhalten. Auch hier können Sie gegebenenfalls lokal mit RAC-Datenbanken arbeiten.
Fazit: nützlich, aber noch nicht eigenständig
KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug für Programmierer und kann helfen, Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Dennoch ist sie bisher nicht wirklich in der Lage, eigenständig eine komplexe Codebasis zu entwerfen und zu erstellen, ohne menschliche Kontrolle. Programmierer sollten KI als Assistent betrachten, der Aufgaben automatisieren und Ideen generieren kann, aber weiterhin Anleitung und Korrektur benötigt, um zu einem guten Ergebnis zu gelangen.
Nehmen Sie Kontakt um die Entwicklungsumgebung einzurichten, damit Teams das Maximum aus der Umgebung herausholen und mehr Zeit mit Anforderungsanalyse und Design verbringen, statt mit Debugging und Code-Schreiben.
