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 Debuggen helfen. Dennoch gibt es einige Einschränkungen, die Programmierer bei der Arbeit mit KI beachten müssen.
Probleme mit Reihenfolge und Duplizierung
KI-Agenten haben Schwierigkeiten mit der korrekten Reihenfolge des Codes. Sie können beispielsweise Initialisierungen am Ende einer Datei platzieren, was zu Laufzeitfehlern führt. Darüber hinaus kann die KI ohne zu zögern mehrere Versionen derselben Klasse oder Funktion innerhalb eines Projekts definieren, was zu Konflikten und Verwirrung führt.
Eine Codeplattform mit Speicher und Projektstruktur hilft
Eine Lösung hierfür ist die Verwendung von KI-Codeplattformen, die Speicher und Projektstrukturen verwalten können. Dies hilft, die Konsistenz in komplexen Projekten zu wahren. Leider werden diese Funktionen nicht immer konsequent angewendet. Dadurch kann es vorkommen, dass die KI den Zusammenhang eines Projekts verliert und beim Programmieren unerwünschte Duplikate oder falsche Abhängigkeiten einführt.
Die meisten KI-Coding-Plattformen arbeiten mit sogenannten Tools, die das Large Language Model aufrufen kann. Diese Tools basieren auf einem offenen Standardprotokoll (MCP). Es ist daher möglich, einen KI-Coding-Agenten an eine IDE wie Visual Code anzubinden. Optional kann man lokal ein LLM einrichten mit Llama von Ollama und wählen Sie ein MCP-Server zur Integration. Modelle finden Sie auf HuggingFace.
IDE-Erweiterungen sind unverzichtbar
Um KI-generierten Code besser zu verwalten, können Entwickler IDE-Erweiterungen nutzen, die die Code-Korrektheit überwachen. Tools wie Linter, Typ-Checker und fortschrittliche Code-Analysewerkzeuge helfen dabei, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Sie sind eine wesentliche Ergänzung zu KI-generiertem Code, um dessen Qualität und Stabilität zu gewährleisten.
Die Ursache wiederkehrender Fehler: Kontext und Rolle in APIs
Einer der Hauptgründe, warum KI-Agenten weiterhin Fehler wiederholen, liegt in der Art und Weise, wie KI APIs interpretiert. KI-Modelle benötigen Kontext und eine klare Rollendefinition, 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 in einem Standardformat (MDC) speichern und standardmäßig an die KI senden. Dies 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 den Umgang der KI mit Kontext zu verbessern. FAISS hilft beispielsweise bei der effizienten Suche und dem Abrufen relevanter Codeausschnitte, während LangChain dabei unterstützt, KI-generierten Code zu strukturieren und den Kontext innerhalb eines größeren Projekts beizubehalten. Aber auch hier können Sie es gegebenenfalls lokal mit Vektor-Datenbanken (RAC) selbst einrichten.
Fazit: nützlich, aber noch nicht eigenständig
KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Programmierer und kann helfen, Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Dennoch ist sie noch nicht wirklich in der Lage, ohne menschliche Kontrolle selbstständig komplexere Codebasen zu entwerfen und zu erstellen. Programmierer sollten KI als einen Assistenten betrachten, der Aufgaben automatisieren und Ideen generieren kann, der aber immer noch Anleitung und Korrektur benötigt, um zu einem guten Ergebnis zu gelangen.
Nehmen Kontakt um bei der Einrichtung der Entwicklungsumgebung zu helfen, damit Teams das Beste aus ihrer Entwicklungsumgebung herausholen und sich mehr mit Anforderungsanalyse und Design beschäftigen können als mit Debugging und dem Schreiben von Code.
