AIエージェントによるプログラミング

人工知能（AI）は、私たちのプログラミングの方法を根本的に変えました。AIエージェントはコードを生成し、最適化し、さらにはデバッグの支援も行えます。しかし、AIと共に作業する際にプログラマーが念頭に置くべきいくつかの制限があります。

順序と重複の問題

AIエージェントはコードの正しい順序を扱うのが苦手です。例えば、初期化処理をファイルの最後に配置してしまい、実行時エラーを引き起こすことがあります。また、AIはためらうことなく同じクラスや関数の複数のバージョンをプロジェクト内に定義してしまい、競合や混乱を招くことがあります。

メモリとプロジェクト構造を持つコードプラットフォームが役立つ

これに対する解決策として、メモリとプロジェクト構造を管理できるAIコードプラットフォームの利用があります。これにより複雑なプロジェクトでの一貫性維持が助けられます。しかし、これらの機能は常に一貫して適用されるわけではありません。そのため、AIがプロジェクトの整合性を失い、プログラミング中に望ましくない重複や不正確な依存関係を導入してしまうことがあります。

ほとんどのAIコーディングプラットフォームは、ラージランゲージモデルを呼び出せるツールを用いて動作します。これらのツールはオープンな標準プロトコル（MCP）に基づいています。そのため、Visual CodeのようなIDEにAIコーディングエージェントを連携させることも可能です。必要に応じて、llamaやollamaでローカルにLLMを構築し、統合用のMCPサーバーを選ぶこともできます。モデルはhuggingfaceで見つけられます。

IDE拡張機能は不可欠

AI生成コードをより良く管理するために、開発者はコードの正確性を監視するIDE拡張機能を利用できます。リンター、型チェッカー、高度なコード解析ツールなどの支援ツールは、エラーを早期に検出し修正するのに役立ちます。これらはAI生成コードの品質と安定性を保証するための重要な補完手段です。

繰り返されるエラーの原因：APIのコンテキストと役割

AIエージェントがエラーを繰り返す主な理由の一つは、AIがAPIを解釈する方法にあります。AIモデルは効果的なコードを生成するためにコンテキストと明確な役割定義を必要とします。つまり、プロンプトは完全でなければならず、機能要件だけでなく期待される結果や前提条件も明示する必要があります。これを容易にするために、プロンプトを標準フォーマット（MDC）で保存し、AIに常に送信することができます。これは、一般的なプログラミングルールや機能的・技術的要件、プロジェクトの構造を扱う際に特に便利です。

FAISSやLangChainのようなツールが役立つ

FAISSやLangChainのような製品は、AIがコンテキストをより良く扱うためのソリューションを提供します。例えばFAISSは関連するコード断片の効率的な検索と取得を支援し、LangChainはAI生成コードの構造化や大規模プロジェクト内でのコンテキスト維持を助けます。これらもローカルでRACデータベースを使って構築可能です。

結論：有用だがまだ自律的ではない

AIはプログラマーにとって強力なツールであり、開発プロセスの加速に役立ちます。しかし、まだ人間の監督なしに複雑なコードベースを設計・構築する能力は十分ではありません。プログラマーはAIを、タスクの自動化やアイデアの生成を行うアシスタントとして捉え、良い結果を得るためには依然として指導と修正が必要であることを理解すべきです。

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