Pemrograman dengan Agen AI
Kecerdasan buatan (AI) telah mengubah cara kita memrogram secara mendasar. Agen AI dapat menghasilkan kode, mengoptimalkan, dan bahkan membantu dalam debugging. Namun ada beberapa keterbatasan yang harus diperhatikan programmer saat bekerja dengan AI.
Masalah urutan dan duplikasi
Agen AI kesulitan dengan urutan kode yang benar. Misalnya, mereka bisa menempatkan inisialisasi di akhir berkas, yang menyebabkan kesalahan saat runtime. Selain itu AI kadang tanpa ragu mendefinisikan beberapa versi dari kelas atau fungsi yang sama dalam satu proyek, yang menimbulkan konflik dan kebingungan.
Platform kode dengan memori dan struktur proyek membantu
Salah satu solusi adalah menggunakan platform kode AI yang dapat mengelola memori dan struktur proyek. Ini membantu menjaga konsistensi dalam proyek kompleks. Sayangnya fitur-fitur ini tidak selalu diterapkan secara konsisten. Akibatnya AI bisa kehilangan keterkaitan proyek dan memperkenalkan duplikasi yang tidak diinginkan atau dependensi yang salah saat memprogram.
Kebanyakan platform pengkodean AI bekerja dengan apa yang disebut tools yang dapat dipanggil model bahasa besar. Tools tersebut berbasis pada protokol standar terbuka (MCP). Oleh karena itu mungkin untuk menghubungkan agen pengkodean AI ke IDE seperti Visual Code. Opsionalnya Anda bisa menyiapkan LLM secara lokal dengan llama atau ollama dan memilih server MCP untuk diintegrasikan. NetCare telah membuat sebuah server MCP untuk membantu dalam debugging dan mengelola sistem (Linux) yang mendasarinya. Berguna ketika Anda ingin langsung men-deploy 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 canggih membantu mendeteksi dan memperbaiki kesalahan sejak dini. Mereka menjadi pelengkap penting untuk kode yang dihasilkan AI agar kualitas dan stabilitas terjaga.
Penyebab kesalahan berulang: konteks dan peran dalam API
Salah satu alasan utama mengapa agen AI terus mengulangi kesalahan terletak pada cara API AI diinterpretasikan. 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 menjelaskan hasil yang diharapkan dan kondisi batas secara eksplisit. Untuk mempermudah ini Anda bisa menyimpan prompt dalam format standar (MDC) dan selalu mengirimkannya bersama 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 dan LangChain menyediakan solusi agar AI dapat menangani konteks dengan lebih baik. FAISS misalnya membantu pada 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 bisa menyiapkannya sendiri secara lokal menggunakan basis data RAC.
Kesimpulan: berguna, tetapi belum mandiri
AI adalah alat yang kuat bagi programmer dan dapat membantu mempercepat proses pengembangan. Namun, AI belum benar-benar 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 tetap membutuhkan bimbingan dan koreksi untuk menghasilkan hasil yang baik.
Ambil kontak untuk membantu menyiapkan lingkungan pengembangan agar tim dapat memaksimalkan penggunaan lingkungan tersebut dan lebih fokus pada rekayasa kebutuhan dan desain daripada debugging dan penulisan kode.
