Programmare con un agente AI

L'intelligenza artificiale (IA) ha cambiato in modo fondamentale il modo in cui programmiamo. Gli agenti IA possono generare codice, ottimizzarlo e persino aiutare nel debugging. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni che gli sviluppatori 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. Possono, ad esempio, inserire 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 di progetto aiuta

Una soluzione è l'uso di piattaforme di codice IA che possono gestire la memoria e le strutture di progetto. Questo aiuta a mantenere la coerenza nei 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 programmazione IA funziona con i cosiddetti tool che possono invocare il modello di linguaggio di grandi dimensioni. Questi tool si basano su un protocollo standard aperto (MCP). È quindi possibile collegare un agente di programmazione IA a un IDE come Visual Code. Eventualmente, è possibile configurare localmente un LLM con llama o ollama e scegli un server MCP con cui integrarlo. NetCare ha un MCP server creato per aiutare nel debug e nella gestione del sistema sottostante (Linux). Utile quando vuoi distribuire direttamente il codice in produzione.
I modelli sono disponibili 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 linters, type checker e strumenti avanzati di analisi del codice aiutano a individuare e correggere gli errori in fase precoce. Rappresentano un'integrazione essenziale al codice generato dall'IA per garantire qualità e stabilità.

La causa degli errori ricorrenti: contesto e ruolo nelle API

Una delle ragioni principali per cui gli agenti IA continuano a ripetere errori risiede nel modo in cui interpretano le API IA. 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 specificare esplicitamente il risultato atteso e le condizioni al contorno. Per semplificare questo, puoi salvare i prompt in un formato standard (MDC) e inviarli automaticamente all'IA. Questo è particolarmente utile per le regole di programmazione generiche che utilizzi, nonché per i requisiti funzionali e tecnici e la struttura del tuo progetto.

Strumenti come FAISS e LangChain aiutano

Prodotti come FAISS e LangChain offrono soluzioni per gestire meglio il contesto dell'IA. FAISS, ad esempio, aiuta nella ricerca efficiente e nel recupero di frammenti di codice rilevanti, mentre LangChain supporta la strutturazione del codice generato dall'IA e il mantenimento del contesto all'interno di un progetto più ampio. Anche in questo caso è possibile configurarlo localmente utilizzando 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 base di codice più complessa senza il controllo umano. I programmatori devono considerare l'IA 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 per aiutare a configurare l'ambiente di sviluppo, consentendo ai team di sfruttare al massimo l'ambiente di sviluppo e di concentrarsi più sull'ingegneria dei requisiti e sul design che sul debug e sulla scrittura del codice.