Programmare con un Agente IA

L'intelligenza artificiale (IA) ha cambiato radicalmente il modo in cui programmiamo. Gli agenti IA possono generare, ottimizzare e persino assistere nel debugging del codice. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni che i programmatori devono tenere a mente quando lavorano con l'IA.

Problemi di sequenza e duplicazione

Gli agenti IA hanno difficoltà con 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, generando 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 preservare la coerenza nei 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 coding AI funziona con i cosiddetti strumenti che il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può richiamare. Questi strumenti si basano su un protocollo standard aperto (MCP). È quindi possibile collegare un agente di coding AI a un IDE come Visual Code. Se necessario, è possibile configurare un LLM in locale con Llama o Ollama e si sceglie un server MCP con cui integrarsi. I modelli sono disponibili su Hugging Face.

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. 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 dell'IA. 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 solo devono contenere i requisiti funzionali, ma devono anche esplicitare 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 applicano, 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 aiutare l'IA a gestire meglio il contesto. FAISS, ad esempio, aiuta a cercare e recuperare in modo efficiente 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 la soluzione 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 veramente in grado di progettare e costruire autonomamente una codebase complessa senza supervisione umana. 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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