Ohjelmointi tekoälyagentin avulla

Tekoäly (AI) on muuttanut perustavanlaatuisesti tapaa, jolla ohjelmoimme. Tekoälyagentit voivat luoda koodia, optimoida sitä ja jopa auttaa virheenkorjauksessa. Ohjelmoijien on kuitenkin otettava huomioon joitakin rajoituksia työskennellessään tekoälyn kanssa.

Järjestys- ja päällekkäisyysongelmat

Tekoälyagenteilla on vaikeuksia koodin oikean järjestyksen kanssa. Ne saattavat esimerkiksi sijoittaa alustukset tiedoston loppuun, mikä aiheuttaa ajonaikaisia virheitä. Lisäksi tekoäly voi epäröimättä määritellä useita versioita samasta luokasta tai funktiosta projektin sisällä, mikä johtaa ristiriitoihin ja sekaannukseen.

Muistilla ja projektirakenteella varustettu koodialusta auttaa

Ratkaisu tähän on käyttää tekoälykoodialustoja, jotka pystyvät hallitsemaan muistia ja projektirakenteita. Tämä auttaa säilyttämään johdonmukaisuuden monimutkaisissa projekteissa. Valitettavasti näitä toimintoja ei aina sovelleta johdonmukaisesti. Tämän vuoksi tekoäly saattaa menettää projektin yhtenäisyyden ja esitellä ohjelmoinnin aikana ei-toivottuja kaksoiskappaleita tai virheellisiä riippuvuuksia.

Useimmat tekoälykoodialustat toimivat niin sanottujen työkalujen avulla, joita suuri kielimalli (LLM) voi kutsua. Nämä työkalut perustuvat avoimeen standardiprotokollaan (MCP). Siksi on mahdollista liittää tekoälykoodausagentti IDE:hen, kuten Visual Codeen. Vaihtoehtoisesti voit asentaa paikallisesti LLM:n llama ja valitse MCP-palvelin jonka kanssa integroida. Mallit löytyvät osoitteesta Hugging Face.

IDE-laajennukset ovat välttämättömiä

Kehittäjät voivat hyödyntää IDE-laajennuksia, jotka valvovat koodin oikeellisuutta, tekoälyn tuottaman koodin parempaan hallintaan. Työkalut, kuten linterit, tyyppitarkistimet ja edistyneet koodianalyysityökalut, auttavat havaitsemaan ja korjaamaan virheet varhaisessa vaiheessa. Ne ovat olennainen lisä tekoälyn tuottamaan koodiin laadun ja vakauden varmistamiseksi.

Toistuvien virheiden syy: konteksti ja rooli API:issa

Yksi tärkeimmistä syistä siihen, miksi tekoälyagentit toistavat virheitä, liittyy siihen, miten tekoäly tulkitsee API-kutsuja. Tekoälymallit tarvitsevat kontekstin ja selkeän roolikuvauksen tuottaakseen tehokasta koodia. Tämä tarkoittaa, että kehotteiden on oltava täydellisiä: niiden on sisällettävä paitsi toiminnalliset vaatimukset, myös selkeästi määriteltävä odotettu tulos ja reunaehdot. Tämän helpottamiseksi voit tallentaa kehotteet standardimuotoon (MDC) ja sisällyttää ne oletuksena tekoälylle. Tämä on erityisen hyödyllistä yleisille ohjelmointisäännöille, joita noudatat, sekä projektisi toiminnallisille ja teknisille vaatimuksille ja rakenteelle.

FAISSin ja LangChainin kaltaiset työkalut auttavat

Tuotteet, kuten FAISS ja LangChain tarjoavat ratkaisuja tekoälyn parempaan kontekstin käsittelyyn. Esimerkiksi FAISS auttaa tehokkaasti etsimään ja hakemaan relevantteja koodinpätkiä, kun taas LangChain auttaa jäsentämään tekoälyn tuottamaa koodia ja säilyttämään kontekstin suuremmassa projektissa. Myös tässä tapauksessa voit halutessasi pystyttää ratkaisun paikallisesti RAC-tietokantojen avulla.

Johtopäätös: hyödyllinen, mutta ei vielä itsenäinen

Tekoäly on tehokas työkalu ohjelmoijille ja voi auttaa nopeuttamaan kehitysprosesseja. Silti se ei ole vielä todella kykenevä suunnittelemaan ja rakentamaan monimutkaisempaa koodikantaa itsenäisesti ilman ihmisen valvontaa. Ohjelmoijien tulisi nähdä tekoäly assistenttina, joka voi automatisoida tehtäviä ja generoida ideoita, mutta joka tarvitsee edelleen ohjausta ja korjauksia hyvän lopputuloksen saavuttamiseksi.

Ota yhteyttä auttaaksemme kehitysympäristön pystyttämisessä, jotta tiimit saavat kehitysympäristöstä kaiken irti ja voivat keskittyä enemmän vaatimusmäärittelyyn ja suunnitteluun kuin virheenkorjaukseen ja koodin kirjoittamiseen.