Pemrograman dengan Agen AI
Kecerdasan buatan (AI) telah mengubah cara kita memprogram secara mendasar. Agen AI dapat menghasilkan kode, mengoptimalkannya, dan bahkan membantu dalam proses debugging. Namun, ada beberapa batasan yang harus diingat oleh pemrogram saat bekerja dengan AI.
Masalah dengan urutan dan duplikasi
Agen AI sering kesulitan dengan urutan kode yang tepat. Misalnya, mereka bisa menempatkan inisialisasi di akhir file, yang menyebabkan kesalahan runtime. Selain itu, AI dapat mendefinisikan beberapa versi dari kelas atau fungsi yang sama dalam sebuah proyek tanpa ragu, yang menyebabkan konflik dan kebingungan.
Platform kode dengan memori dan struktur proyek sangat membantu
Solusi untuk masalah ini adalah penggunaan platform kode AI yang dapat 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 mungkin kehilangan koherensi proyek dan memperkenalkan duplikasi yang tidak diinginkan atau dependensi yang salah selama pemrograman.
Sebagian besar platform pengodean AI bekerja dengan apa yang disebut sebagai alat (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 pengodean AI ke IDE seperti Visual Code. Anda juga dapat menyiapkan LLM secara lokal dengan llama atau ollama dan memilih server MCP untuk diintegrasikan. NetCare telah membuat server MCP untuk membantu proses debugging dan mengelola sistem (Linux) yang mendasarinya. Berguna jika Anda ingin langsung menerapkan kode secara live.
Model dapat ditemukan di huggingface.
Ekstensi IDE sangatlah penting
Untuk mengelola kode yang dihasilkan AI dengan lebih baik, pengembang dapat menggunakan ekstensi IDE yang memantau kebenaran kode. Alat seperti linter, pemeriksa tipe (type checkers), dan alat analisis kode tingkat lanjut membantu mendeteksi dan memperbaiki kesalahan sejak dini. Alat-alat ini merupakan pelengkap penting bagi kode yang dihasilkan AI untuk memastikan kualitas dan stabilitas.
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 memerlukan konteks dan deskripsi peran yang jelas untuk menghasilkan kode yang efektif. Ini berarti prompt harus lengkap: tidak hanya berisi persyaratan fungsional, tetapi juga harus menjelaskan hasil yang diharapkan dan batasan-batasan secara eksplisit. Untuk mempermudah hal ini, Anda dapat menyimpan prompt dalam format standar (MDC) dan menyertakannya secara standar ke AI. Hal ini sangat berguna untuk aturan pemrograman generik yang Anda gunakan, serta persyaratan fungsional dan teknis, dan struktur proyek Anda.
Alat seperti FAISS dan LangChain sangat membantu
Produk seperti FAISS dan LangChain menawarkan solusi agar AI dapat menangani konteks dengan lebih baik. Misalnya, FAISS membantu dalam pencarian dan pengambilan fragmen kode yang relevan secara efisien, sementara LangChain membantu dalam menyusun kode yang dihasilkan AI dan menjaga konteks dalam proyek yang lebih besar. Namun, di sini Anda juga dapat mengaturnya sendiri secara lokal dengan basis data RAG.
Kesimpulan: bermanfaat, namun belum mandiri
AI adalah alat yang ampuh bagi pemrogram dan dapat membantu mempercepat proses pengembangan. Namun, AI belum benar-benar 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 masih memerlukan panduan dan koreksi untuk mencapai hasil yang optimal.
Hubungi kontak untuk membantu menyiapkan lingkungan pengembangan agar tim dapat memaksimalkan potensi lingkungan tersebut dan lebih fokus pada rekayasa kebutuhan serta desain daripada sekadar melakukan debugging dan menulis kode.
