AIエージェントを使ったプログラミング

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、さらにはデバッグ支援も行えます。しかし、AIを活用する際にプログラマが留意すべき制約がいくつか存在します。

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保つのが苦手です。例えば、初期化処理をファイルの末尾に配置し、実行時エラーを引き起こすことがあります。また、AIは同一プロジェクト内で同じクラスや関数の複数バージョンを躊躇なく定義してしまい、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備えたコードプラットフォームが支援します

この課題への解決策として、メモリや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活用があります。これにより、複雑なプロジェクトでも一貫性を保つことが可能です。しかし、これらの機能が常に徹底されているわけではなく、AIがプロジェクトの整合性を失い、不要な重複や不適切な依存関係をプログラミング時に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す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。そのため、Visual Studio 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が可能です。必要に応じて、ローカルでLLMを構築することもできます。 LLaMA または Ollama を使用し、統合するMCPサーバーを選択します。NetCare は MCPサーバー デバッグ支援と基盤となる（Linux）システムの管理を支援するツールを作成しました。コードをすぐに本番環境で実行したい場合に便利です。
モデルは以下で入手可能です HuggingFace.

IDE拡張機能は不可欠です

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拡張機能を利用できます。リントツールや型チェック、高度なコード解析ツールなどは、エラーを早期に検出・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の重要な補完手段です。

繰り返しエラーの原因：APIにおけるコンテキストとロール

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 API の解釈方法にあります。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が必要です。つまり、プロンプトは完全である必要があり、機能要件だけでなく期待される結果や前提条件も明示しなければなりません。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、常にAIに送信することができます。これは、汎用的なプログラミング規則や機能・技術要件、プロジェクト構造を統一的に扱う際に特に有用です。

FAISSやLangChainといったツールが支援します

以下のような製品は FAISS と LangChain AIがコンテキストを適切に扱えるようにするソリューションを提供します。例えば、FAISS は関連コード片の効率的な検索・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保持を支援します。これらもまた、RAC データベースを用いてローカルで構築することが可能です。

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、開発プロセスの高速化に役立ちます。しかし、まだ人間の監督なしに複雑なコードベースを自律的に設計・構築することはできません。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して捉えるべきですが、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す。

お問い合わせ 開発環境を構築し、チームが開発環境を最大限に活用できるよう支援し、デバッグやコード作成よりも要件工学や設計に多く時間を割くことができるようにします。