Pemrograman dengan Agen AI
Kecerdasan buatan (AI) telah mengubah cara kita memprogram secara fundamental. Agen AI dapat menghasilkan kode, mengoptimalkannya, dan bahkan membantu dalam debugging. Namun ada beberapa keterbatasan yang harus diingat oleh programmer saat bekerja dengan AI.
Masalah urutan dan duplikasi
Agen AI mengalami kesulitan dengan urutan kode yang tepat. Mereka dapat, misalnya, menempatkan inisialisasi di akhir file, yang menyebabkan kesalahan runtime. Selain itu, AI dapat tanpa ragu mendefinisikan beberapa versi kelas atau fungsi yang sama dalam sebuah proyek, yang menimbulkan konflik dan kebingungan.
Platform kode dengan memori dan struktur proyek membantu
Solusinya adalah menggunakan platform kode AI yang dapat mengelola memori dan struktur proyek. Ini membantu menjaga konsistensi dalam proyek yang kompleks. Sayangnya, fungsi-fungsi ini tidak selalu diterapkan secara konsisten. Akibatnya, AI dapat kehilangan keterkaitan sebuah proyek dan memperkenalkan duplikasi yang tidak diinginkan atau ketergantungan yang tidak tepat selama pemrograman.
Sebagian besar platform pengkodean AI bekerja dengan alat yang dapat memanggil model bahasa besar. Alat-alat tersebut didasarkan pada protokol standar terbuka (MCP). Oleh karena itu, memungkinkan untuk menghubungkan agen pengkodean AI ke IDE seperti Visual Studio Code. Anda juga dapat menyiapkan LLM secara lokal dengan llama atau Ollama dan memilih server MCP untuk diintegrasikan. NetCare memiliki sebuah Server MCP yang dibuat untuk membantu debugging dan mengelola sistem (Linux) yang mendasarinya. Berguna ketika Anda ingin langsung menjalankan kode secara live.
Model dapat ditemukan di huggingface.
Ekstensi IDE sangat penting
Untuk mengelola kode yang dihasilkan AI dengan lebih baik, pengembang dapat menggunakan ekstensi IDE yang memantau kebenaran kode. Alat seperti linter, pemeriksa tipe, dan alat analisis kode lanjutan membantu mendeteksi dan memperbaiki kesalahan secara dini. Mereka menjadi tambahan penting bagi kode yang dihasilkan AI untuk menjamin kualitas dan stabilitas.
Penyebab kesalahan berulang: konteks dan peran dalam API
Salah satu alasan utama mengapa agen AI terus mengulangi kesalahan terletak pada cara mereka menafsirkan API AI. Model AI membutuhkan konteks dan deskripsi peran yang jelas untuk menghasilkan kode yang efektif. Ini berarti prompt harus lengkap: tidak hanya mencakup persyaratan fungsional, tetapi juga hasil yang diharapkan dan kondisi batas secara eksplisit. Untuk mempermudah hal ini, Anda dapat menyimpan prompt dalam format standar (MDC) dan selalu mengirimkannya ke AI. Ini sangat berguna untuk aturan pemrograman generik yang Anda gunakan serta persyaratan fungsional dan teknis dan struktur proyek Anda.
Alat seperti FAISS dan LangChain membantu
Produk seperti FAISS dan LangChain menawarkan solusi agar AI dapat menangani konteks dengan lebih baik. FAISS, misalnya, 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, Anda juga dapat menyiapkannya secara lokal dengan basis data RAC.
Kesimpulan: berguna, tetapi belum mandiri
AI adalah alat yang kuat bagi para programmer dan dapat membantu mempercepat proses pengembangan. Namun, AI belum benar-benar mampu secara mandiri merancang dan membangun basis kode yang lebih kompleks tanpa kontrol manusia. Programmer harus menganggap AI sebagai asisten yang dapat mengotomatisasi 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 penggunaan lingkungan tersebut dan lebih fokus pada rekayasa kebutuhan serta perancangan daripada debugging dan penulisan kode.
