Programmare con un Agente IA
L'intelligenza artificiale (IA) ha cambiato radicalmente il modo in cui programmiamo. Gli agenti IA possono generare codice, ottimizzare e persino assistere nel debugging. 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 a mantenere la corretta sequenza 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 di progetto aiuta
Una soluzione a ciò è l'utilizzo di piattaforme di codice IA in grado di gestire la memoria e le strutture di 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 del 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. Se necessario, è possibile configurare un LLM localmente con llama di Ollama e scegli un server MCP con cui integrare. I modelli si trovano 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, controllori di tipo e strumenti avanzati di analisi del codice aiutano a rilevare e correggere gli errori precocemente. Essi costituiscono un complemento essenziale al codice generato dall'IA per garantirne qualità e stabilità.
La causa degli errori ripetitivi: contesto e ruolo nelle API
Uno dei motivi principali per cui gli agenti IA continuano a commettere errori risiede nel modo in cui interpretano le API. 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: devono includere non solo i requisiti funzionali, ma anche specificare esplicitamente 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 adottano, i requisiti funzionali e tecnici e la struttura del progetto.
Strumenti come FAISS e LangChain sono d'aiuto
Prodotti come FAISS e LangChain offrono soluzioni per aiutare l'IA a 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. Tuttavia, anche in questo caso, è possibile configurare una soluzione in locale utilizzando database Vettoriali (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 veramente in grado di progettare e costruire autonomamente una codebase complessa senza controllo umano. I programmatori dovrebbero considerare l'IA come un assistente che può automatizzare attività e generare idee, ma che necessita ancora di guida e correzione per raggiungere un buon risultato.
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