Programmare con un agente di IA

L'intelligenza artificiale (IA) ha cambiato radicalmente il modo in cui programmiamo. Gli agenti di IA 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'IA.

Problemi di sequenza e duplicazione

Gli agenti di IA hanno difficoltà con il corretto ordine del codice. Ad esempio, possono 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, portando a 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 codifica basate su IA in grado di gestire la memoria e le strutture dei progetti. Questo aiuta a mantenere la coerenza in progetti complessi. Sfortunatamente, queste funzioni non vengono sempre applicate in modo coerente. Di conseguenza, può accadere che l'IA perda la coerenza di un progetto e introduca duplicazioni indesiderate o dipendenze errate durante la programmazione.

La maggior parte delle piattaforme di codifica basate su IA funziona con i cosiddetti strumenti che il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può richiamare. Tutti questi strumenti si basano su un protocollo a 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 o ollama e scegliere un server MCP con cui integrarsi. NetCare ha creato un server MCP per aiutare con il debugging e la gestione del sistema (Linux) sottostante. Utile se si desidera mettere il codice online immediatamente.
I modelli sono disponibili su huggingface.

Le estensioni IDE sono indispensabili

Per gestire meglio il codice generato dall'IA, gli sviluppatori possono utilizzare estensioni per IDE che monitorano la correttezza del codice. Strumenti come linter, type checker e strumenti avanzati di analisi del codice aiutano a individuare e correggere gli errori in anticipo. Costituiscono un'aggiunta 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 di IA continuano a ripetere gli errori risiede nel modo in cui l'IA interpreta 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: non devono solo contenere i requisiti funzionali, ma anche esplicitare il risultato atteso e le condizioni preliminari. Per facilitare questo processo, è possibile salvare i prompt in un formato standard (MDC) e inviarli regolarmente insieme all'IA. Ciò 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. Ad esempio, FAISS aiuta nella ricerca e nel recupero efficiente di frammenti di codice rilevanti, mentre LangChain aiuta a strutturare il codice generato dall'IA e a mantenere il contesto all'interno di un progetto più ampio. Ma anche in questo caso, è possibile configurarlo autonomamente in locale utilizzando 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 in grado di automatizzare attività e generare idee, ma che richiede comunque guida e correzione per ottenere un buon risultato.

Prendi contatto per aiutare a configurare l'ambiente di sviluppo per consentire ai team di sfruttarlo al massimo e concentrarsi maggiormente sull'ingegneria dei requisiti e sulla progettazione piuttosto che sul debug e sulla scrittura del codice.