Programmare con un Agente IA
L'intelligenza artificiale (IA) ha cambiato fondamentalmente il modo in cui programmiamo. Gli agenti IA possono generare codice, ottimizzare e persino aiutare nel debugging. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni che i programmatori devono tenere a mente quando lavorano con l'IA.
Problemi di sequenza e duplicazione
Gli agenti IA hanno difficoltà con la sequenza corretta 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, portando a conflitti e confusione.
Una piattaforma di codice con memoria e struttura del progetto aiuta
Una soluzione a ciò è l'utilizzo di piattaforme di codice IA in grado di gestire la memoria e le strutture del progetto. Questo aiuta a mantenere la coerenza in progetti complessi. Sfortunatamente, queste funzionalità non vengono sempre applicate in modo coerente. Di conseguenza, l'IA può perdere la coesione di un progetto e introdurre duplicazioni indesiderate o dipendenze errate durante la programmazione.
La maggior parte delle piattaforme di codifica IA funziona con i cosiddetti strumenti che possono richiamare il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Questi strumenti si basano su un protocollo standard aperto (MCP). È quindi possibile collegare un agente di codifica IA a un IDE come Visual Code. Eventualmente, è possibile configurare localmente un LLM con llama di Ollama e scegli un server MCP con cui integrare. NetCare ne ha creato uno server MCP per aiutare con il debug e la gestione del sistema (linux) sottostante. Utile se si desidera mettere il codice direttamente in produzione.
I modelli si trovano su huggingface.
Le estensioni dell'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, controllori di tipo e strumenti avanzati di analisi del codice aiutano a rilevare e correggere gli errori precocemente. Costituiscono un complemento essenziale al codice generato dall'IA per garantirne la qualità e la stabilità.
La causa degli errori ripetitivi: contesto e ruolo nelle API
Uno dei motivi principali per cui gli agenti IA continuano a ripetere errori risiede nel modo in cui interpretano le API dell'IA. I modelli di IA necessitano 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 esplicitare il risultato atteso e i vincoli. Per facilitare ciò, è possibile salvare i prompt in un formato standard (MDC) e inviarli automaticamente all'IA. Questo è particolarmente utile per le regole di programmazione generiche che si utilizzano, nonché 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 consentire all'IA di gestire meglio il contesto. FAISS, ad esempio, aiuta nella ricerca e nel recupero efficiente di 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, se necessario.
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 veramente 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 compiti e generare idee, ma che necessita ancora di guida e correzione per ottenere un buon risultato.
Prendi contatto 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 di codice.
