Pemrograman dengan Agen AI
Kecerdasan buatan (AI) telah secara fundamental mengubah cara kita memprogram. Agen AI dapat menghasilkan kode, mengoptimalkan, dan bahkan membantu dalam proses debugging. Namun, ada beberapa batasan yang perlu diingat oleh para programmer saat bekerja dengan AI.
Masalah urutan dan duplikasi
Agen AI kesulitan dalam menentukan urutan kode yang benar. Misalnya, mereka mungkin menempatkan inisialisasi di akhir berkas, yang menyebabkan kesalahan saat runtime. Selain itu, AI dapat tanpa ragu mendefinisikan beberapa versi dari kelas atau fungsi yang sama dalam sebuah proyek, yang menimbulkan konflik dan kebingungan.
Platform kode dengan memori dan struktur proyek sangat membantu
Salah satu solusinya adalah menggunakan platform kode AI yang mampu mengelola memori dan struktur proyek. Hal ini membantu menjaga konsistensi dalam proyek yang kompleks. Sayangnya, fitur-fitur ini tidak selalu diterapkan secara konsisten. Akibatnya, AI dapat kehilangan kohesi proyek dan memperkenalkan duplikasi yang tidak diinginkan atau dependensi yang salah selama pemrograman.
Sebagian besar platform pengkodean AI bekerja dengan apa yang disebut 'tools' yang dapat dipanggil oleh model bahasa besar (LLM). Alat-alat tersebut didasarkan pada protokol standar terbuka (MCP). Oleh karena itu, dimungkinkan untuk menghubungkan agen pengkodean AI ke IDE seperti Visual Code. Anda juga dapat menyiapkan LLM secara lokal dengan llama dari Ollama dan pilih server MCP untuk diintegrasikan. Model dapat ditemukan di huggingface.
Ekstensi IDE sangat penting
Untuk mengelola kode yang dihasilkan AI dengan lebih baik, pengembang dapat memanfaatkan ekstensi IDE yang memantau kebenaran kode. Alat seperti linter, pemeriksa tipe, dan alat analisis kode canggih membantu mendeteksi dan memperbaiki kesalahan sejak dini. Alat-alat ini merupakan pelengkap penting untuk kode yang dihasilkan AI guna menjamin kualitas dan stabilitasnya.
Penyebab kesalahan berulang: konteks dan peran dalam API
Salah satu alasan utama mengapa agen AI terus mengulangi kesalahan terletak pada cara AI menafsirkan API. Model AI memerlukan konteks dan deskripsi peran yang jelas untuk menghasilkan kode yang efektif. Ini berarti prompt harus lengkap: tidak hanya mencakup persyaratan fungsional, tetapi juga secara eksplisit menyatakan hasil yang diharapkan dan batasan. Untuk memfasilitasi hal ini, Anda dapat menyimpan prompt dalam format standar (MDC) dan mengirimkannya secara default ke AI. Ini sangat berguna untuk aturan pemrograman umum yang Anda terapkan, serta persyaratan fungsional dan teknis, dan struktur proyek Anda.
Alat seperti FAISS dan LangChain membantu
Produk seperti FAISS serta LangChain menawarkan solusi untuk membantu AI menangani konteks dengan lebih baik. Misalnya, FAISS membantu dalam pencarian dan pengambilan fragmen kode yang relevan secara efisien, sementara LangChain membantu dalam menstrukturkan kode yang dihasilkan AI dan mempertahankan konteks dalam proyek yang lebih besar. Namun, dalam kasus ini, Anda juga dapat mengaturnya secara lokal menggunakan database RAC.
Kesimpulan: bermanfaat, tetapi belum mandiri
AI adalah alat yang ampuh bagi programmer dan dapat membantu mempercepat proses pengembangan. Namun, AI belum sepenuhnya mampu merancang dan membangun basis kode yang lebih kompleks secara mandiri tanpa pengawasan manusia. Programmer harus memandang AI sebagai asisten yang dapat mengotomatisasi tugas dan menghasilkan ide, tetapi yang masih memerlukan bimbingan dan koreksi untuk mencapai hasil yang baik.
Hubungi kontak kami untuk membantu menyiapkan lingkungan pengembangan guna membantu tim memaksimalkan lingkungan pengembangan mereka dan lebih fokus pada rekayasa persyaratan dan desain daripada pada debugging dan penulisan kode.
