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 genera 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 puedan gestionar la memoria y las estructuras de los proyectos. Esto ayuda a mantener la coherencia en proyectos complejos. Lamentablemente, estas funciones no siempre se aplican de forma consistente. Como resultado, puede ocurrir que la IA pierda la cohesión de un proyecto e introduzca 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 extenso puede invocar. Estas herramientas se basan en un protocolo estándar abierto (MCP). Por lo tanto, es posible conectar un agente de codificación de IA a un IDE como Visual Code. Opcionalmente, puedes configurar un LLM localmente con llama o ollama y elegir un servidor MCP con el cual integrarte. NetCare ha creado un servidor MCP para ayudar con la depuración y gestionar el sistema (Linux) subyacente. Útil si deseas poner el código en vivo directamente.
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 con el fin de garantizar la calidad y la estabilidad.

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

Una de las razones principales por las que los agentes de IA siguen repitiendo errores radica en la forma en que interpretan las API. Los modelos de IA necesitan contexto y una descripción clara de su rol para generar código efectivo. Esto significa que los prompts deben ser completos: no solo deben contener los requisitos funcionales, sino también hacer explícitos el resultado esperado y las condiciones límite. Para facilitar esto, puedes guardar los prompts en un formato estándar (MDC) y enviarlos de forma predeterminada a la IA. Esto es especialmente útil para las reglas de programación genéricas que utilizas, así como para los requisitos funcionales y técnicos y la estructura de tu 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 de manera eficiente fragmentos de código relevantes, mientras que LangChain ayuda a estructurar el código generado por IA y a mantener el contexto dentro de un proyecto más grande. Pero incluso aquí, puedes configurarlo tú mismo localmente con bases de datos RAG.

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 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 requiere orientación y corrección para lograr un buen resultado.

Contacte contacto con nosotros para ayudar a configurar el entorno de desarrollo, para que los equipos aprovechen al máximo sus herramientas y se centren más en la ingeniería de requisitos y el diseño que en la depuración y la escritura de código.