Programmare con un agente IA
L'intelligenza artificiale (AI) ha cambiato radicalmente il modo in cui programmiamo. Gli agenti AI possono generare codice, ottimizzarlo e persino aiutare nel debug. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni che i programmatori devono tenere presenti quando lavorano con l'AI.
Problemi di ordine e duplicazione
Gli agenti AI faticano a rispettare l'ordine corretto del codice. Ad esempio, possono posizionare inizializzazioni alla fine di un file, causando errori a runtime. Inoltre, l'AI può senza esitazione definire più versioni della stessa classe o funzione all'interno di un progetto, provocando conflitti e confusione.
Una piattaforma di codice con memoria e struttura di progetto aiuta
Una soluzione a questo problema è l'uso di piattaforme di coding AI che gestiscono la memoria e le strutture di progetto. Ciò aiuta a mantenere la coerenza in progetti complessi. Purtroppo queste funzionalità non vengono sempre applicate in modo consistente. Di conseguenza, l'AI può perdere la coesione del progetto e introdurre duplicazioni indesiderate o dipendenze errate durante la programmazione.
La maggior parte delle piattaforme di coding AI funziona con strumenti che possono invocare il large language model. Questi strumenti si basano su un protocollo standard aperto (MCP). È quindi possibile collegare a un'IDE come Visual Code un agente di coding AI. In alternativa, puoi eventualmente configurare localmente un LLM con llama o ollama e scegliere un server MCP con cui integrare. NetCare ha creato un server MCP per aiutare nel debug e nella gestione del sistema sottostante (Linux). Utile se vuoi mettere il codice in produzione immediatamente.
I modelli si trovano su huggingface.
Estensioni per IDE sono indispensabili
Per gestire meglio il codice generato dall'AI, gli sviluppatori possono utilizzare estensioni IDE che monitorano la correttezza del codice. Strumenti come linter, checker di tipi e tool avanzati di analisi del codice aiutano a individuare e correggere gli errori precocemente. Sono un complemento essenziale al codice generato dall'AI per garantire qualità e stabilità.
La causa degli errori ricorrenti: contesto e ruolo nelle API
Una delle ragioni principali per cui gli agenti AI continuano a ripetere gli errori risiede nel modo in cui interpretano le API AI. I modelli AI necessitano di contesto e di una chiara definizione dei ruoli per generare codice efficace. Questo significa che i prompt devono essere completi: non devono contenere solo i requisiti funzionali, ma anche il risultato atteso e le condizioni al contorno esplicitate. Per facilitarlo, puoi salvare i prompt in un formato standard (MDC) e inviarli sempre insieme all'AI. Questo è particolarmente utile per le regole di programmazione generiche che applichi e 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 far gestire meglio il contesto all'AI. Ad esempio FAISS aiuta nella ricerca e recupero efficiente di frammenti di codice rilevanti, mentre LangChain aiuta a strutturare il codice generato dall'AI e a mantenere il contesto in un progetto più ampio. Anche qui, però, puoi eventualmente configurarlo localmente con database RAC.
Conclusione: utile, ma non ancora autonomo
L'intelligenza artificiale è uno strumento potente per i programmatori e può contribuire ad accelerare i processi di sviluppo. Tuttavia non è ancora realmente in grado di progettare e costruire autonomamente una codebase complessa senza controllo umano. I programmatori devono considerare l'IA come un'assistente in grado di automatizzare attività e generare idee, ma che necessita comunque di guida e correzione per ottenere un risultato valido.
Contatta contatto per aiutare a configurare l'ambiente di sviluppo affinché i team possano sfruttarlo al massimo e concentrarsi di più sull'analisi dei requisiti e sulla progettazione invece che sul debugging e sulla scrittura del codice.
