AIエージェントでプログラミング

人工知能（AI）は、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、最適化し、デバッグさえ支援できます。しかし、AIと連携する際にプログラマーが留意す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。さらに、AIはプロジェクト内で同じクラスや関数の複数のバージョンを躊躇なく定義する可能性があり、これは競合や混乱につながります。

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は、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を使用することです。これは、複雑なプロジェクトで一貫性を維持するのに役立ちます。残念ながら、これらの機能が常に一貫して適用されているわけではありません。その結果、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する可能性があります。

ほとんどのAIコーディングプラットフォームは、大規模言語モデルが呼び出すことができるいわゆるツールで動作します。これらのツールは、オープン標準プロトコル（MCP）に基づいています。そのため、Visual CodeのようなIDEをAIコーディングエージェントに接続することも可能です。必要に応じて、llamaまたはollamaを使用してローカルでLLMをセットアップし、統合するMCPサーバーを選択できます。モデルはhuggingfaceで見つけることができます。

IDE拡張機能は不可欠

AIによって生成された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、高度なコード分析ツールなどのツールは、早期にエラーを発見して修正するのに役立ちます。これらは、AIによって生成されたコードの品質と安定性を保証するための不可欠な補完です。

繰り返しエラーの原因：APIにおけるコンテキストと役割

AIエージェントがエラーを繰り返し続ける主な理由の1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の説明を必要とします。これは、プロンプトが完全でなければならないことを意味します。プロンプトには、機能要件だけでなく、期待される結果と境界条件も明示的に含める必要があります。これを容易にするために、プロンプトを標準形式（MDC）で保存し、AIに標準で送信できます。これは、一般的なプログラミング規則、機能要件、技術要件、およびプロジェクト構造に特に役立ちます。

FAISSやLangChainなどのツールが役立つ

FAISSやLangChainなどの製品は、AIがコンテキストをより良く処理するためのソリューションを提供します。例えば、FAISSは関連するコードスニペットの効果的な検索と取得を支援し、LangChainはAIによって生成されたコードの構造化と大規模プロジェクト内でのコンテキストの維持を支援します。しかし、ここでも、RACデータベースを使用してローカルでセットアップすることも可能です。

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、開発プロセスを加速するのに役立ちます。しかし、人間の監視なしに複雑なコードベースを自律的に設計および構築できる段階にはまだ達していません。プログラマーは、AIをタスクを自動化し、アイデアを生成できるアシスタントと見なすべきですが、良い結果を得るためには依然としてガイダンスと修正が必要です。

開発環境のセットアップを支援し、チームが開発環境を最大限に活用できるようにするために、またデバッグやコーディングよりも要件エンジニアリングや設計に時間を費やせるようにするために、お問い合わせください。