Programación con un agente de IA
La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente la forma en que programamos. Los agentes de IA pueden generar, optimizar e incluso ayudar en la depuración de código. Sin embargo, existen algunas limitaciones que los programadores deben tener en cuenta al trabajar con IA.
Problemas de orden y duplicación
Los agentes de IA tienen dificultades con la secuencia correcta del código. Por ejemplo, pueden colocar inicializaciones al final de un archivo, lo que provoca errores de tiempo de ejecución. Además, la IA puede definir sin dudarlo varias versiones de la misma clase o función dentro de un proyecto, lo que genera conflictos y confusión.
Una plataforma de código con memoria y estructura de proyecto ayuda
Una solución a esto es utilizar plataformas de código de IA que puedan gestionar la memoria y las estructuras del proyecto. Esto ayuda a mantener la coherencia en proyectos complejos. Desafortunadamente, estas funciones no siempre se aplican de manera consistente. Como resultado, la IA puede perder la cohesión del proyecto e introducir duplicaciones no deseadas o dependencias incorrectas durante la programación.
La mayoría de las plataformas de codificación de IA funcionan con herramientas que pueden invocar el modelo de lenguaje grande (LLM). Esas herramientas se basan en un protocolo de estándar abierto (MCP). Por lo tanto, es posible vincular un agente de codificación de IA a un IDE como Visual Code. Opcionalmente, puede configurar un LLM localmente con llama o ollama y elegir un servidor MCP para integrarse. Los modelos se pueden encontrar en huggingface.
Las extensiones de IDE son indispensables
Para gestionar mejor el código generado por IA, los desarrolladores pueden utilizar extensiones de IDE que supervisen la corrección del código. Herramientas como linters, verificadores de tipos y herramientas avanzadas de análisis de código ayudan a detectar y corregir errores de forma temprana. Constituyen un complemento esencial para el código generado por IA para garantizar su calidad y estabilidad.
La causa de errores repetitivos: contexto y rol en las API
Una de las principales razones por las que los agentes de IA siguen cometiendo errores radica en cómo interpretan las API. Los modelos de IA necesitan contexto y una descripción clara de su rol para generar código eficaz. Esto significa que los prompts deben ser completos: no solo deben incluir los requisitos funcionales, sino también especificar explícitamente el resultado esperado y las condiciones límite. Para facilitar esto, puede guardar los prompts en un formato estándar (MDC) y enviarlos por defecto a la IA. Esto es especialmente útil para las reglas de programación genéricas que utiliza, así como para los requisitos funcionales y técnicos y la estructura de su proyecto.
Herramientas como FAISS y LangChain ayudan
Productos como FAISS y LangChain ofrecen soluciones para ayudar a la IA a manejar mejor el contexto. Por ejemplo, FAISS ayuda a buscar y recuperar fragmentos de código relevantes de manera eficiente, mientras que LangChain ayuda a estructurar el código generado por IA y a mantener el contexto dentro de un proyecto más grande. Sin embargo, en este caso también puede configurarlo localmente con bases de datos RAC.
Conclusión: útil, pero aún no autónomo
La IA es una herramienta potente para los programadores y puede ayudar a acelerar los procesos de desarrollo. Sin embargo, todavía no es capaz de diseñar y construir una base de código compleja de forma independiente sin supervisión humana. Los programadores deben considerar la IA como un asistente que puede automatizar tareas y generar ideas, pero que aún necesita orientación y corrección para lograr un buen resultado.
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