AIエージェントによるプログラミング

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の生成、最適化、さらにはデバッグの支援まで行うことができます。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約があります。

順序と重複の問題

AIエージェントはコードの適切な順序付けに苦労します。例えば、ファイルの最後に初期化処理を配置し、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ためらうことなく定義することがあり、これが競合や混乱を招きます。

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

この問題に対する解決策の一つは、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使用することです。これにより、複雑なプロジェクト内での一貫性を保つことができます。残念ながら、これらの機能が常に一貫して適用され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見失い、プログラミング中に望ましくない重複や不適切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（LLM）を呼び出すことができる「ツール」と呼ばれるものを使用して動作します。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。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接続することも可能です。必要に応じて、ローカルにLLMをセットアップすることもできます。 Llama ollamaを選択し、 MCPサーバー 統合するモデルを選択します。モデルは以下で見つけることができます。 Hugging Face.

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、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、品質と安定性を確保するために、AI生成コードにとって不可欠な補完となります。

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エージェントがエラーを繰り返し発生させる主な理由の1つは、AIがAPIを解釈する方法にあります。AIモデルが効果的なコードを生成するには、コンテキストと明確な役割記述が必要です。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。つまり、機能要件だけでなく、期待される結果と制約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、プロンプトを標準形式（MDC）で保存し、AIに標準として送信できます。これは、適用する一般的なプログラミング規則、機能的および技術的な要件、プロジェクトの構造にとって特に役立ちます。

FAISSやLangChainのようなツールは役立ちますが

のような製品 FAISS および LangChain 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は関連するコードスニペット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と大規模プロジェクト内でのコンテキスト維持を支援します。しかし、これらについても、必要に応じて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、まだ自立はしていない

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させるのに役立ちます。しかし、人間の監視なしに、より複雑なコードベースを自律的に設計・構築する能力はまだ限定的です。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して捉えるべきですが、良い結果を出すためには依然としてガイダンスと修正が必要です。

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