Ohjelmointi AI-agentin kanssa

Tekoäly (AI) on muuttanut ohjelmointitapaamme perustavanlaatuisesti. AI-agentit voivat generoida koodia, optimoida sitä ja jopa auttaa virheenkorjauksessa. Silti on rajoituksia, jotka ohjelmoijien tulee pitää mielessä työskennellessään AI:n kanssa.

Järjestys- ja monistumisongelmat

AI-agentit kamppailevat usein koodin oikean järjestyksen kanssa. Ne voivat esimerkiksi sijoittaa alustukset tiedoston loppuun, mikä aiheuttaa ajoitusvirheitä. Lisäksi AI voi ilman empimistä määritellä useita versioita samasta luokasta tai funktiosta projektin sisällä, mikä johtaa konflikteihin ja sekaannuksiin.

Koodialusta, jossa on muisti ja projektirakenne, auttaa

Ratkaisu tähän on käyttää AI-koodialustoja, jotka pystyvät hallitsemaan muistia ja projektirakenteita. Tämä auttaa säilyttämään yhdenmukaisuuden monimutkaisissa projekteissa. Valitettavasti näitä toimintoja ei aina käytetä johdonmukaisesti. Tämän seurauksena AI voi menettää projektin koherenssin ja tuoda ohjelmointiprosessin aikana ei-toivottuja duplikaatteja tai virheellisiä riippuvuuksia.

Useimmat AI-koodausalustat toimivat niin kutsuttujen työkalujen kautta, joita laaja kielimalli voi kutsua. Nämä työkalut perustuvat avoimeen standardiprotokollaan (MCP). On siis mahdollista liittää AI-koodausagentti IDE:hen, kuten Visual Codeen. Vaihtoehtoisesti voit pystyttää paikallisesti LLM:n käyttämällä llama tai ollamaa ja valita MCP-palvelimen integroitavaksi. NetCare on tehnyt MCP-palvelin auttaakseen debuggaamisessa ja taustalla olevan (Linux) järjestelmän hallinnassa. Kätevää, kun haluat ottaa koodin suoraan tuotantoon.
Malmeja (mallit) löytyy osoitteesta huggingface.

IDE-laajennukset ovat välttämättömiä

AI:n generoiman koodin paremman hallinnan tukemiseksi kehittäjät voivat käyttää IDE-laajennuksia, jotka valvovat koodin oikeellisuutta. Työkalut kuten linters, tyyppitarkistajat ja edistyneet koodin analysointityökalut auttavat havaitsemaan ja korjaamaan virheitä varhaisessa vaiheessa. Ne ovat välttämätön lisä AI:n generoimalle koodille laadun ja vakauden varmistamiseksi.

Toistuvien virheiden syy: konteksti ja rooli API:ssa

Yksi tärkeimmistä syistä, miksi AI-agentit toistavat virheitä, liittyy siihen, miten AI-rajapintoja tulkitaan. AI-mallit tarvitsevat kontekstin ja selkeän roolimäärittelyn tehokkaan koodin tuottamiseksi. Tämä tarkoittaa, että promptit täytyy olla täydellisiä: niiden tulee sisältää paitsi toiminnalliset vaatimukset myös odotettu lopputulos ja reunaehdot selkeästi ilmaistuna. Tämän helpottamiseksi voit tallentaa promptit vakiomuotoon (MDC) ja aina liittää ne AI:lle. Tämä on erityisen hyödyllistä yleisille ohjelmointisäännöille sekä projektisi toiminnallisille ja teknisille vaatimuksille ja rakenteelle.

Työkalut kuten FAISS ja LangChain auttavat

Tuotteet kuten FAISS ja LangChain tarjoavat ratkaisuja AI:n paremman kontekstin käsittelyn tueksi. Esimerkiksi FAISS auttaa tehokkaassa haussa ja relevanttien koodikatkelmien hakemisessa, kun taas LangChain auttaa jäsentämään AI:n generoimaa koodia ja ylläpitämään kontekstia laajemmassa projektissa. Myös nämä voi halutessaan pystyttää paikallisesti RAC-tietokantojen avulla.

Yhteenveto: hyödyllistä, mutta ei vielä itsenäinen

AI on tehokas työkalu ohjelmoijille ja voi auttaa kehitysprosessien nopeuttamisessa. Silti se ei vielä kykene itsenäisesti suunnittelemaan ja rakentamaan monimutkaisempaa koodikantaa ilman ihmisen valvontaa. Ohjelmoijien tulisi pitää AI:ta avustajana, joka voi automatisoida tehtäviä ja tuottaa ideoita, mutta joka tarvitsee edelleen ohjausta ja korjausta päästäkseen hyvään lopputulokseen.

Ota ota yhteyttä käyttöön auttamaan kehitysympäristön pystytyksessä, jotta tiimit voivat saada kehitysympäristöstä kaiken irti ja keskittyä enemmän vaatimusmäärittelyyn ja suunnitteluun kuin debuggaamiseen ja koodin kirjoittamiseen.