Programación con un agente de IA
La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente la forma en que programamos. Los agentes de IA pueden generar y optimizar código, e incluso ayudar en 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 múltiples 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 consistencia en proyectos complejos. Desafortunadamente, estas funciones no siempre se aplican de manera coherente. Como resultado, puede suceder 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 programación de IA trabajan con las llamadas herramientas que el modelo de lenguaje grande (LLM) puede invocar. Estas herramientas se basan en un protocolo de estándar abierto (MCP). Por lo tanto, también es posible conectar un agente de programación de IA a un entorno de desarrollo integrado (IDE) como Visual Code. Opcionalmente, puedes configurar un LLM localmente con Llama u Ollama y elegir un servidor MCP con el cual integrarte. NetCare ha creado un servidor MCP diseñado para ayudar con la depuración y para gestionar el sistema (Linux) subyacente. Muy útil si deseas poner el código en producción de inmediato.
Los modelos se pueden encontrar en Hugging Face.
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. Constituyen un complemento esencial para el código generado por IA con el fin de garantizar su calidad y estabilidad.
La causa de los errores recurrentes: 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 la IA interpreta 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 previas. Para facilitar esto, puedes guardar los prompts en un formato estándar (MDC) y enviarlos siempre junto con la IA. Esto es especialmente útil para las reglas de programación genéricas que aplicas, 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 ayudar a la IA a gestionar mejor el contexto. Por ejemplo, FAISS ayuda en la búsqueda y recuperación eficiente de 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, opcionalmente puedes configurarlo tú mismo de manera local con bases de datos RAG.
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, aún no es realmente capaz de diseñar y construir de forma autónoma una base de código más compleja sin control humano. Los programadores deben considerar la IA como un asistente que puede automatizar tareas y generar ideas, pero que todavía necesita orientación y corrección para lograr un buen resultado.
Contacta contacto para ayudar a configurar el entorno de desarrollo, con el fin de ayudar a los equipos a aprovechar al máximo dicho entorno y centrarse más en la ingeniería de requisitos y el diseño que en la depuración y la escritura de código.
