Programmare con un agente IA
Artificial intelligence (AI) heeft de manier waarop we programmeren fundamenteel veranderd. AI-agents kunnen code genereren, optimaliseren en zelfs helpen bij debugging. Toch zijn er enkele beperkingen die programmeurs in gedachten moeten houden bij het werken met AI.
Problemi di ordine e duplicazione
AI-agents hebben moeite met de juiste volgorde van code. Ze kunnen bijvoorbeeld initialisaties aan het einde van een bestand plaatsen, wat runtime-fouten veroorzaakt. Daarnaast kan AI zonder aarzeling meerdere versies van dezelfde klasse of functie definiëren binnen een project, wat tot conflicten en verwarring leidt.
Una piattaforma di codice con memoria e struttura di progetto aiuta
Een oplossing hiervoor is het gebruik van AI-codeplatforms die geheugen en projectstructuren kunnen beheren. Dit helpt bij het bewaren van consistentie in complexe projecten. Helaas worden deze functies niet altijd consequent toegepast. Hierdoor kan het voorkomen dat de AI de samenhang van een project verliest en ongewenste duplicaties of incorrecte afhankelijkheden introduceert tijdens het programmeren.
De meeste AI coding platformen werken met zogenaamde tools die het large language model aan kan roepen. Die tools zijn gebaseerd op een open standaard protocol (MCP). Het is dan ook mogelijk om aan een IDE zoals Visual Code aan een AI coding agent te koppelen. Eventueel kan je lokaal een LLM opzetten met llama of ollama en kies je een MCP server om mee te integreren. NetCare heeft een MCP server gemaakt om te helpen met debuggen en het onderliggende (linux) systeem te beheren. Handig voor als je direct de code live wilt zetten.
Modellen zijn te vinden op huggingface.
Le estensioni IDE sono indispensabili
Om AI-gegenereerde code beter te beheren, kunnen ontwikkelaars gebruik maken van IDE-extensies die toezien op code-correctheid. Hulpmiddelen zoals linters, type checkers en geavanceerde code-analyse tools helpen om fouten vroegtijdig op te sporen en te corrigeren. Ze vormen een essentiële aanvulling op AI-gegenereerde code om de kwaliteit en stabiliteit te waarborgen.
La causa degli errori ricorrenti: contesto e ruolo nelle API
Een van de belangrijkste redenen waarom AI-agenten fouten blijven herhalen, ligt in de manier waarop AI API’s interpreteren. AI-modellen hebben context en een duidelijke rolomschrijving nodig om effectieve code te genereren. Dit betekent dat prompts volledig moeten zijn: ze moeten niet alleen de functionele eisen bevatten, maar ook het verwachte resultaat en de randvoorwaarden expliciet maken. Om dit te vergemakkelijk kun je de prompts in standaard formaat (MDC) opslaan en standaard meesturen naar de AI. Dat is vooral handig voor generieke programmeer regels die je hanteert en de functionele en technische requirements en de structuur van je project.
Strumenti come FAISS e LangChain aiutano
Producten zoals FAISS e LangChain bieden oplossingen om AI beter met context om te laten gaan. FAISS helpt bijvoorbeeld bij het efficiënt zoeken en ophalen van relevante codefragmenten, terwijl LangChain helpt bij het structureren van AI-gegenereerde code en het behouden van context binnen een groter project. Maar ook hier kun je het eventueel zelf lokaal opzetten met RAC databases.
Conclusione: utile, ma non ancora autonomo
L'AI è uno strumento potente per i programmatori e può aiutare ad accelerare i processi di sviluppo. Tuttavia non è ancora in grado di progettare e costruire autonomamente una base di codice più complessa senza il controllo umano. I programmatori devono considerare l'AI come un assistente che può automatizzare compiti e generare idee, ma che ha ancora bisogno di guida e correzione per ottenere un buon risultato.
Prendi contatto Includi per aiutare a configurare l'ambiente di sviluppo, così da consentire ai team di sfruttare al massimo l'ambiente di sviluppo e concentrarsi di più sull'ingegneria dei requisiti e sul design piuttosto che sul debug e sulla scrittura del codice.
