AIエージェントによるプログラミング

人工知能（AI）は、私たちがプログラミングを行う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、最適化、さらにはデバッグの支援も行うことができます。しかし、プログラマーがAIと連携する際に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に苦労します。たとえば、初期化をファイルの最後に配置することがあり、これによりランタイムエラーが発生します。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ためらいなく定義することがあり、これにより競合や混乱が生じます。

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

この解決策の1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使用することです。これにより、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不要な重複や誤った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を使用します。これらのツールは、オープンスタンダードプロトコル（MCP）に基づいています。したがって、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生成コードをより適切に管理するために、開発者はコードの正確性を監視するIDE拡張機能を使用できます。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、エラーを早期に検出して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確保するために不可欠な補完です。

繰り返されるエラーの原因：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記述を必要とします。これは、プロンプトが完全である必要があることを意味します。つまり、機能要件だけでなく、期待される結果と前提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に常に送信することができます。これは、採用している一般的なプログラミングルール、機能的および技術的要件、プロジェクトの構造にとって特に便利です。

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適切に処理するためのソリューションを提供します。たとえば、FAISSは関連するコードフラグメントを効率的に検索および取得するのに役立ち、LangChainはAI生成コードの構造化と、より大規模なプロジェクト内でのコンテキストの維持に役立ちます。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、人間の制御なしに、より複雑なコードベースを自律的に設計および構築する能力はまだありません。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まだガイダンスと修正が必要です。

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