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 debugging. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni che i programmatori devono tenere a mente quando lavorano con l'AI.
Problemi di sequenza e duplicazione
Gli agenti AI hanno difficoltà con l'ordine corretto del codice. Ad esempio, possono inserire inizializzazioni alla fine di un file, causando errori di runtime. Inoltre, l'AI 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 è d'aiuto
Una soluzione a questo problema è l'utilizzo di piattaforme di codifica AI in grado di gestire la memoria e le strutture del progetto. Ciò aiuta a mantenere la coerenza in progetti complessi. Purtroppo, queste funzioni non vengono sempre applicate in modo coerente. Di conseguenza, può accadere che l'AI perda la coerenza di un progetto e introduca duplicazioni indesiderate o dipendenze errate durante la programmazione.
La maggior parte delle piattaforme di codifica AI lavora con i cosiddetti strumenti che il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può richiamare. Tali strumenti si basano su un protocollo standard aperto (MCP). È quindi possibile collegare un IDE come Visual Code a un agente di codifica AI. Eventualmente, è possibile configurare un LLM localmente con llama o ollama e scegliere un server MCP con cui integrarsi. NetCare ha creato un server MCP per aiutare con il debug e la gestione del sistema (linux) sottostante. Utile se si desidera mettere il codice live direttamente.
I modelli possono essere trovati su huggingface.
Le estensioni 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, type checker e strumenti avanzati di analisi del codice aiutano a rilevare e correggere gli errori tempestivamente. Costituiscono un'integrazione essenziale al codice generato dall'AI 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 AI continuano a ripetere errori risiede nel modo in cui interpretano le API. I modelli AI 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 rendere espliciti il risultato atteso e le condizioni al contorno. Per facilitare questo processo, è possibile 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 si adottano, per i requisiti funzionali e tecnici e per la struttura del progetto.
Strumenti come FAISS e LangChain sono utili
Prodotti come FAISS e LangChain offrono soluzioni per far gestire meglio il contesto all'AI. FAISS, ad esempio, aiuta nella ricerca e nel recupero efficiente di frammenti di codice pertinenti, mentre LangChain aiuta a strutturare il codice generato dall'AI e a mantenere il contesto all'interno di un progetto più ampio. Ma anche in questo caso, è possibile configurarlo autonomamente in locale con database RAG.
Conclusione: utile, ma non ancora autonoma
L'IA è uno strumento potente per i programmatori e può contribuire ad accelerare i processi di sviluppo. Tuttavia, non è ancora in grado di progettare e costruire autonomamente una codebase complessa senza il controllo umano. I programmatori dovrebbero considerare l'IA come un assistente capace di automatizzare attività e generare idee, ma che necessita ancora di guida e correzione per ottenere un buon risultato.
Contattaci contatto per aiutare a configurare l'ambiente di sviluppo, supportare i team a ottenere il massimo da esso e concentrarsi maggiormente sull'ingegneria dei requisiti e sulla progettazione piuttosto che sul debug e sulla scrittura di codice.
