Programmazione con un agente AI

L’intelligenza artificiale (IA) ha cambiato radicalmente il modo in cui programmiamo. Gli agenti IA possono generare, ottimizzare il codice e persino aiutare nel debug. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni che i programmatori devono tenere a mente quando lavorano con l’IA.

Problemi di ordine e duplicazione

Gli agenti IA hanno difficoltà con l’ordine corretto del codice. Ad esempio, possono posizionare le inizializzazioni alla fine di un file, causando errori di runtime. Inoltre, l’IA può definire senza esitazione più versioni della stessa classe o funzione all’interno di un progetto, il che porta a conflitti e confusione.

Una piattaforma di codice con memoria e struttura del progetto aiuta

Una soluzione a questo è l’uso di piattaforme di codice IA che possono gestire la memoria e le strutture del progetto. Questo aiuta a mantenere la coerenza in progetti complessi. Sfortunatamente, queste funzioni non sono sempre applicate in modo coerente. Ciò può portare l’IA a perdere la coerenza di un progetto e a introdurre duplicazioni indesiderate o dipendenze errate durante la programmazione.

La maggior parte delle piattaforme di codifica IA lavorano con i cosiddetti strumenti che il modello linguistico di grandi dimensioni può richiamare. Questi strumenti si basano su un protocollo standard aperto (MCP). È quindi possibile collegare un IDE come Visual Code a un agente di codifica IA. Eventualmente, è possibile configurare un LLM localmente con llama o ollama e scegliere un server MCP con cui integrarsi. I modelli possono essere trovati su huggingface.

Le estensioni IDE sono indispensabili

Per gestire meglio il codice generato dall’IA, gli sviluppatori possono utilizzare estensioni IDE che monitorano la correttezza del codice. Strumenti come linter, type checker e strumenti avanzati di analisi del codice aiutano a rilevare e correggere gli errori in anticipo. Costituiscono un’aggiunta essenziale al codice generato dall’IA per garantirne la qualità e la stabilità.

La causa degli errori ripetitivi: contesto e ruolo nelle API

Una delle ragioni principali per cui gli agenti IA continuano a ripetere gli errori risiede nel modo in cui l’IA interpreta le API. I modelli IA hanno bisogno di contesto e di una chiara descrizione del ruolo per generare codice efficace. Ciò significa che i prompt devono essere completi: non devono contenere solo i requisiti funzionali, ma anche il risultato atteso e le condizioni al contorno esplicite. Per facilitare questo, è possibile salvare i prompt in formato standard (MDC) e inviarli di default all’IA. Questo è particolarmente utile per le regole di programmazione generiche che si utilizzano e per i requisiti funzionali e tecnici e la struttura del progetto.

Strumenti come FAISS e LangChain aiutano

Prodotti come FAISS e LangChain offrono soluzioni per aiutare l’IA a gestire meglio il contesto. FAISS, ad esempio, aiuta a cercare e recuperare in modo efficiente frammenti di codice pertinenti, mentre LangChain aiuta a strutturare il codice generato dall’IA e a mantenere il contesto all’interno di un progetto più ampio. Ma anche qui è possibile configurarlo localmente con database RAC.

Conclusione: utile, ma non ancora autonomo

L’IA 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 codebase più complessa senza controllo umano. I programmatori dovrebbero considerare l’IA come un assistente che può automatizzare le attività e generare idee, ma che ha ancora bisogno di guida e correzione per ottenere un buon risultato.

Contattaci per aiutare a configurare l’ambiente di sviluppo per aiutare i team a ottenere il massimo dall’ambiente di sviluppo e a dedicarsi maggiormente all’ingegneria dei requisiti e alla progettazione piuttosto che al debug e alla scrittura del codice.