Programación con un agente de IA

La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente la forma en que programamos. Los agentes de IA pueden generar código, optimizarlo e incluso ayudar con la depuración. 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 el orden correcto del código. Por ejemplo, pueden colocar inicializaciones al final de un archivo, lo que provoca errores en tiempo de ejecución. Además, la IA puede definir sin dudar varias versiones de la misma clase o función dentro de un proyecto, lo que lleva a conflictos y confusión.

Una plataforma de código con memoria y estructura de proyecto ayuda

Una solución para esto es el uso de plataformas de código de IA que pueden gestionar la memoria y las estructuras de los proyectos. 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 coherencia de un proyecto e introducir duplicaciones no deseadas o dependencias incorrectas durante la programación.

La mayoría de las plataformas de codificación de IA funcionan con las llamadas herramientas que el modelo de lenguaje grande puede invocar. Estas herramientas se basan en un protocolo estándar abierto (MCP). Por lo tanto, es posible vincular un IDE como Visual Code a un agente de codificación de IA. Opcionalmente, puede configurar un LLM localmente con llama u ollama y elegir un servidor MCP para integrar. 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 supervisan la corrección del código. Herramientas como linters, verificadores de tipos y herramientas avanzadas de análisis de código ayudan a detectar y corregir errores a tiempo. Son un complemento esencial para el código generado por IA para garantizar la calidad y la estabilidad.

La causa de los errores repetitivos: contexto y rol en las API

Una de las principales razones por las que los agentes de IA siguen repitiendo errores radica en la forma en que la IA interpreta las API. Los modelos de IA necesitan contexto y una descripción clara del rol para generar código efectivo. Esto significa que las indicaciones deben ser completas: no solo deben contener los requisitos funcionales, sino también explicitar el resultado esperado y las condiciones límite. Para facilitar esto, puede guardar las indicaciones en formato estándar (MDC) y enviarlas a la IA de forma predeterminada. Esto es especialmente útil para las reglas de programación genéricas que utiliza y 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 que la IA maneje mejor el contexto. FAISS, por ejemplo, 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. Pero también aquí puede configurarlo usted mismo localmente con bases de datos RAC.

Conclusión: útil, pero aún no autónomo

La IA es una herramienta poderosa para los programadores y puede ayudar a acelerar los procesos de desarrollo. Sin embargo, todavía no es realmente capaz de diseñar y construir una base de código más compleja de forma independiente sin control humano. 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.

Póngase en contacto para ayudar a configurar el entorno de desarrollo para ayudar a los equipos a aprovechar al máximo el entorno de desarrollo y a dedicarse más a la ingeniería de requisitos y al diseño que a la depuración y la escritura de código.