AI 에이전트로 프로그래밍하기

인공지능(AI)은 우리가 프로그래밍하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. AI 에이전트는 코드를 생성하고, 최적화하며, 디버깅까지 도울 수 있습니다. 그러나 프로그래머가 AI와 함께 작업할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

순서 및 중복 문제

AI 에이전트는 코드의 올바른 순서를 지정하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 초기화를 파일 끝에 배치하여 런타임 오류를 일으킬 수 있습니다. 또한 AI는 주저 없이 프로젝트 내에서 동일한 클래스 또는 함수의 여러 버전을 정의하여 충돌과 혼란을 야기할 수 있습니다.

메모리 및 프로젝트 구조를 갖춘 코드 플랫폼이 도움이 됩니다

이에 대한 한 가지 해결책은 메모리 및 프로젝트 구조를 관리할 수 있는 AI 코드 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이는 복잡한 프로젝트에서 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 불행히도 이러한 기능은 항상 일관되게 적용되는 것은 아닙니다. 이로 인해 AI가 프로젝트의 일관성을 잃고 프로그래밍 중에 원치 않는 중복 또는 잘못된 종속성을 도입할 수 있습니다.

대부분의 AI 코딩 플랫폼은 대규모 언어 모델이 호출할 수 있는 소위 도구와 함께 작동합니다. 이러한 도구는 개방형 표준 프로토콜(MCP)을 기반으로 합니다. 따라서 Visual Code와 같은 IDE를 AI 코딩 에이전트에 연결할 수 있습니다. 필요한 경우 llama 또는 ollama를 사용하여 로컬에서 LLM을 설정하고 통합할 MCP 서버를 선택할 수 있습니다. 모델은 huggingface에서 찾을 수 있습니다.

IDE 확장은 필수적입니다

AI 생성 코드를 더 잘 관리하기 위해 개발자는 코드 정확성을 모니터링하는 IDE 확장을 사용할 수 있습니다. 린터, 유형 검사기 및 고급 코드 분석 도구와 같은 도구는 오류를 조기에 감지하고 수정하는 데 도움이 됩니다. 이는 AI 생성 코드의 품질과 안정성을 보장하는 데 필수적인 보완 요소입니다.

반복되는 오류의 원인: API의 컨텍스트 및 역할

AI 에이전트가 오류를 계속 반복하는 주요 이유 중 하나는 AI가 API를 해석하는 방식에 있습니다. AI 모델은 효과적인 코드를 생성하기 위해 컨텍스트와 명확한 역할 설명을 필요로 합니다. 이는 프롬프트가 완전해야 함을 의미합니다. 즉, 기능 요구 사항뿐만 아니라 예상 결과 및 경계 조건도 명시적으로 포함해야 합니다. 이를 용이하게 하기 위해 프롬프트를 표준 형식(MDC)으로 저장하고 AI에 표준으로 보낼 수 있습니다. 이는 사용자가 사용하는 일반적인 프로그래밍 규칙과 프로젝트의 기능 및 기술 요구 사항 및 구조에 특히 유용합니다.

FAISS 및 LangChain과 같은 도구가 도움이 됩니다

FAISS 및 LangChain과 같은 제품은 AI가 컨텍스트를 더 잘 처리할 수 있도록 하는 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 FAISS는 관련 코드 조각을 효율적으로 검색하고 검색하는 데 도움이 되는 반면 LangChain은 AI 생성 코드를 구조화하고 더 큰 프로젝트 내에서 컨텍스트를 유지하는 데 도움이 됩니다. 그러나 여기에서도 RAC 데이터베이스를 사용하여 로컬에서 직접 설정할 수 있습니다.

결론: 유용하지만 아직 독립적이지 않습니다

AI는 프로그래머를 위한 강력한 도구이며 개발 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 아직 인간의 통제 없이 복잡한 코드베이스를 독립적으로 설계하고 구축할 수는 없습니다. 프로그래머는 AI를 작업을 자동화하고 아이디어를 생성할 수 있는 조수로 간주해야 하지만, 좋은 결과를 얻으려면 여전히 지침과 수정이 필요합니다.

팀이 개발 환경을 최대한 활용하고 디버깅 및 코드 작성보다 요구 사항 엔지니어링 및 설계에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 개발 환경을 설정하는 데 도움이 필요하면 문의하십시오.