AI 에이전트로 프로그래밍하기

인공지능(AI)은 우리가 프로그래밍하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. AI 에이전트는 코드를 생성하고 최적화하며 디버깅에도 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 AI와 작업할 때 프로그래머가 염두에 두어야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

순서와 중복 문제

AI 에이전트는 코드의 올바른 순서를 맞추는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어 초기화를 파일 끝에 배치하여 런타임 오류를 일으킬 수 있습니다. 또한 AI는 주저 없이 프로젝트 내에서 같은 클래스나 함수의 여러 버전을 정의할 수 있어 충돌과 혼란을 초래합니다.

메모리와 프로젝트 구조를 갖춘 코드 플랫폼이 도움된다

이 문제에 대한 해결책은 메모리와 프로젝트 구조를 관리할 수 있는 AI 코드 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이는 복잡한 프로젝트에서 일관성을 유지하는 데 도움을 줍니다. 하지만 이러한 기능이 항상 일관되게 적용되는 것은 아닙니다. 이로 인해 AI가 프로젝트의 연관성을 잃고 프로그래밍 중 원하지 않는 중복이나 잘못된 의존성을 도입할 수 있습니다.

대부분의 AI 코딩 플랫폼은 대형 언어 모델을 호출할 수 있는 도구를 사용합니다. 이 도구들은 오픈 표준 프로토콜(MCP)을 기반으로 합니다. 따라서 Visual Code 같은 IDE에 AI 코딩 에이전트를 연결하는 것도 가능합니다. 필요하다면 llama나 ollama로 로컬에 LLM을 구축하고, MCP 서버를 선택해 통합할 수 있습니다. 모델은 huggingface에서 찾을 수 있습니다.

IDE 확장 기능은 필수

AI가 생성한 코드를 더 잘 관리하기 위해 개발자는 코드 정확성을 감시하는 IDE 확장 기능을 사용할 수 있습니다. 린터, 타입 체커, 고급 코드 분석 도구 같은 도구는 오류를 조기에 발견하고 수정하는 데 도움을 줍니다. 이들은 AI가 생성한 코드의 품질과 안정성을 보장하는 데 필수적인 보완책입니다.

반복되는 오류의 원인: API 내 컨텍스트와 역할

AI 에이전트가 오류를 반복하는 주요 원인 중 하나는 AI가 API를 해석하는 방식에 있습니다. AI 모델은 효과적인 코드를 생성하기 위해 컨텍스트와 명확한 역할 설명이 필요합니다. 즉, 프롬프트는 기능 요구사항뿐만 아니라 예상 결과와 제약 조건을 명확히 포함해야 합니다. 이를 쉽게 하기 위해 프롬프트를 표준 형식(MDC)으로 저장하고 AI에 기본으로 전달할 수 있습니다. 이는 일반적으로 사용하는 프로그래밍 규칙, 기능 및 기술 요구사항, 프로젝트 구조에 특히 유용합니다.

FAISS와 LangChain 같은 도구가 도움

FAISS와 LangChain 같은 제품은 AI가 컨텍스트를 더 잘 다루도록 돕는 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 FAISS는 관련 코드 조각을 효율적으로 검색하고 불러오는 데 도움을 주며, LangChain은 AI가 생성한 코드를 구조화하고 더 큰 프로젝트 내에서 컨텍스트를 유지하는 데 도움을 줍니다. 또한 필요하다면 RAC 데이터베이스로 로컬에서 직접 구축할 수도 있습니다.

결론: 유용하지만 아직 독립적이지는 않다

AI는 프로그래머에게 강력한 도구이며 개발 프로세스를 가속화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 아직 인간의 감독 없이 복잡한 코드베이스를 독립적으로 설계하고 구축할 수 있는 수준은 아닙니다. 프로그래머는 AI를 작업을 자동화하고 아이디어를 생성하는 조수로 간주해야 하며, 좋은 결과를 얻기 위해서는 여전히 지도와 수정이 필요합니다.

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