Pemrograman dengan Agen AI
Kecerdasan buatan (AI) telah secara fundamental mengubah cara kita memprogram. Agen AI dapat menghasilkan kode, mengoptimalkannya, dan bahkan membantu dalam proses *debugging*. Kendati demikian, ada beberapa keterbatasan yang harus diingat oleh para programmer saat bekerja dengan AI.
Masalah urutan dan duplikasi
Agen AI sering kali mengalami kesulitan dalam menentukan urutan kode yang benar. Misalnya, mereka dapat menempatkan inisialisasi di bagian akhir sebuah berkas, yang kemudian menyebabkan kesalahan saat runtime (runtime error). Selain itu, AI dapat tanpa ragu mendefinisikan beberapa versi dari kelas atau fungsi yang sama dalam sebuah proyek, yang berujung pada konflik dan kebingungan.
Platform kode dengan memori dan struktur proyek sangat membantu
Salah satu solusi untuk masalah ini adalah penggunaan platform kode AI yang mampu mengelola memori dan struktur proyek. Hal ini membantu menjaga konsistensi dalam proyek-proyek yang kompleks. Sayangnya, fitur-fitur ini tidak selalu diterapkan secara konsisten. Akibatnya, AI berpotensi kehilangan kohesi proyek dan memasukkan duplikasi yang tidak diinginkan atau dependensi yang salah selama proses pemrograman.
Sebagian besar platform pemrograman AI bekerja dengan menggunakan apa yang disebut sebagai *tools* (alat) yang dapat dipanggil oleh model bahasa besar (*large language model*). Alat-alat ini didasarkan pada protokol standar terbuka (MCP). Oleh karena itu, dimungkinkan untuk menghubungkan agen pemrograman AI ke IDE seperti Visual Code. Anda juga dapat menyiapkan LLM secara lokal menggunakan llama atau ollama, lalu memilih server MCP untuk diintegrasikan. NetCare telah membuat server MCP yang dirancang untuk membantu melakukan *debugging* dan mengelola sistem (Linux) yang mendasarinya. Sangat berguna jika Anda ingin langsung menayangkan kode secara langsung (*live*).
Model-model tersebut dapat ditemukan di huggingface.
Ekstensi IDE sangatlah penting
Untuk mengelola kode buatan AI dengan lebih baik, pengembang dapat memanfaatkan ekstensi IDE yang mengawasi kebenaran kode. Alat bantu seperti *linter*, pemeriksa tipe (*type checkers*), dan alat analisis kode tingkat lanjut membantu mendeteksi serta memperbaiki kesalahan sejak dini. Alat-alat ini merupakan pelengkap penting untuk kode yang dihasilkan oleh AI guna memastikan 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 menginterpretasikan API. Model AI membutuhkan konteks dan deskripsi peran yang jelas untuk menghasilkan kode yang efektif. Ini berarti *prompt* harus lengkap: tidak hanya memuat persyaratan fungsional, tetapi juga hasil yang diharapkan serta batasan-batasan secara eksplisit. Untuk memudahkannya, Anda dapat menyimpan *prompt* dalam format standar (MDC) dan selalu menyсерtakannya bersama AI. Hal ini sangat berguna untuk aturan pemrograman generik yang Anda gunakan, serta persyaratan fungsional dan teknis beserta struktur proyek Anda.
Alat seperti FAISS dan LangChain sangat membantu
Produk-produk seperti FAISS dan LangChain menawarkan solusi agar AI dapat menangani konteks dengan lebih baik. Sebagai contoh, FAISS membantu dalam pencarian dan pengambilan fragmen kode yang relevan secara efisien, sementara LangChain membantu menstrukturkan kode buatan AI dan mempertahankan konteks dalam proyek yang lebih besar. Namun, di sini Anda juga dapat mengaturnya sendiri secara lokal menggunakan basis data RAC.
Kesimpulan: berguna, tetapi belum mandiri
AI adalah alat yang ampuh bagi pemrogram dan dapat membantu mempercepat proses pengembangan. Namun, AI belum sepenuhnya mampu merancang dan membangun basis kode yang kompleks secara mandiri tanpa pengawasan manusia. Pemrogram harus menganggap AI sebagai asisten yang dapat mengotomatiskan tugas dan menghasilkan ide, tetapi tetap membutuhkan bimbingan dan koreksi untuk mencapai hasil yang baik.
Hubungi kontak untuk membantu menyiapkan lingkungan pengembangan agar tim dapat memaksimalkan potensi lingkungan pengembangan tersebut dan lebih fokus pada rekayasa kebutuhan (requirements engineering) dan perancangan daripada proses awakutu (debugging) dan penulisan kode.
