AIエージェントを使ったプログラミング

AIエージェントを使ったプログラミング

人工知能（AI）は、私たちのプログラミング方法を根本的に変えました。AIエージェントはコードの生成や最適化、さらにはデバッグの支援まで行えます。しかし、AIを使って作業する際、プログラマーが念頭に置いておくべき制約もいくつかあります。

順序や重複に関する問題

AIエージェントは、コードを正しい順序で配置することを苦手としています。たとえば、ファイルの末尾に初期化処理を配置してしまい、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する場合があり、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備えたコードプラットフォームが役立つ

この問題への解決策の一つは、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利用することです。これにより、複雑なプロジェクトでも一貫性を維持しやすくなります。残念ながら、こうした機能が常に一貫して適用されるとは限りません。そのため、プログラミング中にAIがプロジェクト全体の整合性を失い、望ましくない重複や不正な依存関係を導入することがあります。

ほとんどのAIコーディングプラットフォームは、大規模言語モデルが呼び出せる、いわゆるツールを利用しています。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 Studio CodeなどのIDEにAIコーディングエージェントを接続することも可能です。必要に応じて、ローカル環境にLLMを構築し、ラマまたはOllamaを使い、連携するMCPサーバーを選択することもできます。NetCareは、 MCPサーバーデバッグや基盤となるLinuxシステムの管理を支援するためのものを開発しました。コードをすぐに本番環境へ反映したい場合に便利です。
モデルは次の場所で見つけることができます：ハギング・フェイス.

IDE拡張機能は不可欠

AIが生成したコードをより適切に管理するため、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、エラーを早期に発見して修正するのに役立ちます。これらは、品質と安定性を確保するために、AIが生成したコードを補完する不可欠な要素です。

繰り返し発生するエラーの原因：APIにおけるコンテキストと役割

AIエージェントが同じエラーを繰り返し続ける主な理由の一つは、AIがAPIを解釈する方法にあります。AIモデルが効果的なコードを生成するには、文脈と明確な役割の定義が必要です。つまり、プロンプトは完全なものでなければなりません。機能要件だけでなく、期待される結果や制約条件も明示する必要があります。これを簡単にするため、プロンプトを標準形式（MDC）で保存し、AIに標準で送信することができます。これは、普段使用している一般的なプログラミング規則や、機能要件・技術要件、プロジェクトの構造を指定する際に特に便利です。

FAISSやLangChainなどのツールが役立つ

次のような製品、ファイスそしてラングチェーンは、AIが文脈をより適切に扱えるようにするためのソリューションを提供します。たとえばFAISSは、関連するコード断片を効率的に検索・取得するのに役立ちます。一方、LangChainは、AIが生成したコードを構造化し、より大規模なプロジェクト内で文脈を維持するのに役立ちます。ただし、ここでも必要に応じて、RACデータベースを使ってローカル環境に自分で構築することができます。

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、開発プロセスの迅速化に役立ちます。しかし現時点では、人間による管理なしに、より複雑なコードベースを自律的に設計・構築できるほどの能力はまだありません。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担うアシスタントとして捉えるべきです。ただし、良い成果を得るには、依然として人間による指示や修正が必要です。

お問い合わせ開発環境の構築を支援し、チームが開発環境を最大限に活用できるようにすることで、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集中できるよう支援します。