एआई एजेंट के साथ प्रोग्रामिंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने हमारे प्रोग्रामिंग के तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया है। एआई एजेंट कोड उत्पन्न कर सकते हैं, अनुकूलित कर सकते हैं और डिबगिंग में भी मदद कर सकते हैं। फिर भी, कुछ सीमाएँ हैं जिन्हें एआई के साथ काम करते समय प्रोग्रामर को ध्यान में रखना चाहिए।

क्रम और दोहराव के साथ समस्याएं

एआई एजेंट कोड के सही क्रम के साथ संघर्ष करते हैं। उदाहरण के लिए, वे फ़ाइल के अंत में आरंभीकरण (initializations) रख सकते हैं, जिससे रनटाइम त्रुटियाँ होती हैं। इसके अलावा, एआई बिना किसी हिचकिचाहट के एक प्रोजेक्ट के भीतर एक ही क्लास या फ़ंक्शन के कई संस्करणों को परिभाषित कर सकता है, जिससे टकराव और भ्रम पैदा होता है।

मेमोरी और परियोजना संरचना वाला एक कोड प्लेटफॉर्म मदद करता है

इसका एक समाधान एआई-कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग करना है जो मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचनाओं का प्रबंधन कर सकते हैं। यह जटिल परियोजनाओं में निरंतरता बनाए रखने में मदद करता है। दुर्भाग्य से, इन सुविधाओं को हमेशा लगातार लागू नहीं किया जाता है। इसके परिणामस्वरूप, एआई प्रोजेक्ट की सुसंगतता खो सकता है और प्रोग्रामिंग के दौरान अवांछित डुप्लिकेट या गलत निर्भरताएँ पेश कर सकता है।

अधिकांश एआई कोडिंग प्लेटफॉर्म तथाकथित टूल्स के साथ काम करते हैं जिन्हें लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) कॉल कर सकता है। वे टूल्स एक ओपन स्टैंडर्ड प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित हैं। इसलिए, विज़ुअल कोड जैसे आईडीई को एआई कोडिंग एजेंट से जोड़ना संभव है। वैकल्पिक रूप से, आप स्थानीय रूप से एक एलएलएम स्थापित कर सकते हैं लामा और ओलामा (ollama) का चयन करें और एकीकृत करने के लिए एक एमसीपी सर्वर (MCP server) चुनें। नेटकेयर (NetCare) ने एक एमसीपी सर्वर (MCP server) बनाया है जो डिबगिंग में मदद करता है और अंतर्निहित (लिनक्स) सिस्टम का प्रबंधन करता है। यह तब उपयोगी है जब आप सीधे कोड को लाइव करना चाहते हैं।
मॉडल यहां पाए जा सकते हैं हगिंगफेस (huggingface).

IDE एक्सटेंशन अपरिहार्य हैं

एआई-जनित कोड को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए, डेवलपर्स कोड की शुद्धता की निगरानी करने वाले आईडीई एक्सटेंशन का उपयोग कर सकते हैं। लिंटर्स, टाइप चेकर्स और उन्नत कोड विश्लेषण टूल जैसे उपकरण त्रुटियों का शीघ्र पता लगाने और उन्हें ठीक करने में मदद करते हैं। वे गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए एआई-जनित कोड के लिए एक आवश्यक पूरक हैं।

बार-बार होने वाली त्रुटियों का कारण: एपीआई में संदर्भ और भूमिका

एआई एजेंटों द्वारा त्रुटियों को दोहराते रहने के मुख्य कारणों में से एक यह है कि एआई एपीआई की व्याख्या कैसे करता है। प्रभावी कोड उत्पन्न करने के लिए एआई मॉडल को संदर्भ और एक स्पष्ट भूमिका विवरण की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट पूर्ण होने चाहिए: उनमें न केवल कार्यात्मक आवश्यकताएं शामिल होनी चाहिए, बल्कि अपेक्षित परिणाम और बाधाओं को भी स्पष्ट रूप से बताना चाहिए। इसे आसान बनाने के लिए, आप प्रॉम्प्ट को मानक प्रारूप (एमडीसी) में सहेज सकते हैं और उन्हें एआई को मानक रूप से भेज सकते हैं। यह विशेष रूप से उन सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों के लिए उपयोगी है जिनका आप पालन करते हैं, साथ ही कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताओं और आपकी परियोजना की संरचना के लिए भी।

FAISS और LangChain जैसे उपकरण मदद करते हैं

जैसे उत्पाद एफएआईस और लैंगचेन ऐसे समाधान प्रदान करते हैं जो AI को संदर्भ के साथ बेहतर ढंग से निपटने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, FAISS प्रासंगिक कोड स्निपेट्स को कुशलतापूर्वक खोजने और पुनर्प्राप्त करने में मदद करता है, जबकि LangChain AI-जनरेटेड कोड को संरचित करने और एक बड़ी परियोजना के भीतर संदर्भ बनाए रखने में मदद करता है। लेकिन यहां भी, आप इसे RAC डेटाबेस के साथ स्थानीय रूप से स्वयं सेट कर सकते हैं।

निष्कर्ष: उपयोगी, लेकिन अभी तक स्वतंत्र नहीं

एआई प्रोग्रामर के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है और विकास प्रक्रियाओं में तेजी लाने में मदद कर सकता है। फिर भी, यह अभी तक मानवीय नियंत्रण के बिना स्वतंत्र रूप से एक अधिक जटिल कोडबेस को डिजाइन और बनाने में सक्षम नहीं है। प्रोग्रामर को एआई को एक सहायक के रूप में देखना चाहिए जो कार्यों को स्वचालित कर सकता है और विचार उत्पन्न कर सकता है, लेकिन जिसे अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए अभी भी मार्गदर्शन और सुधार की आवश्यकता है।

लेना संपर्क टीमों को विकास परिवेश स्थापित करने में मदद करने के लिए ताकि वे डिबगिंग और कोड लिखने के बजाय आवश्यकताओं के इंजीनियरिंग और डिजाइन पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकें और विकास परिवेश से अधिकतम लाभ उठा सकें।