Programozás AI ügynökkel

A mesterséges intelligencia (MI) alapvetően megváltoztatta a programozás módját. Az MI-ügynökök képesek kódot generálni, optimalizálni, sőt még a hibakeresésben is segíteni. Ennek ellenére vannak bizonyos korlátok, amelyekre a programozóknak figyelemmel kell lenniük, amikor MI-vel dolgoznak.

Problémák a sorrenddel és a duplikációval

Az MI-ügynököknek nehézségei vannak a kód megfelelő sorrendjével. Például egy fájl végére helyezhetik az inicializálásokat, ami futásidejű hibákat okoz. Ezenkívül az MI habozás nélkül több verziót is definiálhat ugyanabból az osztályból vagy függvényből egy projekten belül, ami konfliktusokhoz és zavarokhoz vezet.

Egy memóriával és projektstruktúrával rendelkező kódplatform segít

Ennek megoldása az olyan MI-kódolási platformok használata, amelyek képesek kezelni a memóriát és a projektstruktúrákat. Ez segít fenntartani a konzisztenciát összetett projektekben. Sajnos ezeket a funkciókat nem mindig alkalmazzák következetesen. Emiatt előfordulhat, hogy az MI elveszíti a projekt kohézióját, és nem kívánt duplikációkat vagy helytelen függőségeket vezet be a programozás során.

A legtöbb MI kódolási platform az úgynevezett eszközökkel dolgozik, amelyeket a nagyméretű nyelvi modell (LLM) hívhat. Ezek az eszközök egy nyílt szabványú protokollon (MCP) alapulnak. Ezért lehetséges egy olyan IDE-hez, mint a Visual Code, MI kódoló ügynököt csatlakoztatni. Esetleg helyileg is beállíthatsz egy LLM-et a llama az ollama, és válasszon egy MCP szervert az integrációhoz. A NetCare készített egy MCP szerver eszközt a hibakereséshez és a mögöttes (linux) rendszer kezeléséhez. Hasznos, ha közvetlenül élőben szeretné futtatni a kódot.
Modellek itt találhatók: huggingface.

Az IDE-kiterjesztések nélkülözhetetlenek

A mesterséges intelligencia által generált kód jobb kezelése érdekében a fejlesztők olyan IDE-bővítményeket használhatnak, amelyek felügyelik a kód helyességét. Az olyan eszközök, mint a linterek, típusellenőrzők és fejlett kódanalizáló eszközök segítenek a hibák korai felismerésében és javításában. Ezek elengedhetetlen kiegészítői a mesterséges intelligencia által generált kódnak a minőség és a stabilitás biztosítása érdekében.

Az ismétlődő hibák oka: kontextus és szerep az API-kban

Az egyik fő oka annak, hogy az AI-ügynökök továbbra is ismétlik a hibákat, az az, ahogyan az AI értelmezi az API-kat. Az AI-modelleknek kontextusra és egyértelmű szerepleírásra van szükségük a hatékony kód generálásához. Ez azt jelenti, hogy a promptoknak teljesnek kell lenniük: nemcsak a funkcionális követelményeket kell tartalmazniuk, hanem explicit módon meg kell határozniuk a várt eredményt és a keretfeltételeket is. Ennek megkönnyítése érdekében a promptokat szabványos formátumban (MDC) tárolhatja, és alapértelmezés szerint elküldheti az AI-nak. Ez különösen hasznos az általános programozási szabályokhoz, amelyeket alkalmaz, valamint a projekt funkcionális és műszaki követelményeihez és struktúrájához.

Az olyan eszközök, mint a FAISS és a LangChain segítenek

Olyan termékek, mint a FAISS és LangChain olyan megoldásokat kínálunk, amelyek segítségével az MI jobban képes kezelni a kontextust. A FAISS például hatékonyan segít a releváns kódrészletek keresésében és lekérésében, míg a LangChain segít az MI által generált kód strukturálásában és a kontextus megőrzésében egy nagyobb projekten belül. De itt is lehetséges, hogy helyben, saját RAC adatbázisokkal állítsa be.

Következtetés: hasznos, de még nem önálló

Az MI egy hatékony eszköz a programozók számára, és segíthet a fejlesztési folyamatok felgyorsításában. Ennek ellenére még nem igazán képes önállóan, emberi felügyelet nélkül komplexebb kódbázis tervezésére és felépítésére. A programozóknak az MI-t asszisztensként kell kezelniük, amely képes automatizálni a feladatokat és ötleteket generálni, de még mindig útmutatásra és korrekcióra szorul a jó eredmény eléréséhez.

Vegye fel kapcsolat a fejlesztési környezet beállításához, hogy a csapatok a legtöbbet hozhassák ki a fejlesztési környezetből, és a hibakeresés és kódírás helyett inkább a követelményelemzésre és a tervezésre összpontosítsanak.