AI 에이전트와 함께하는 프로그래밍

인공지능(AI)은 우리가 프로그래밍하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. AI 에이전트는 코드를 생성하고 최적화하며 디버깅을 도울 수도 있습니다. 그럼에도 불구하고 AI와 작업할 때 프로그래머가 염두에 두어야 할 몇 가지 한계가 존재합니다.

순서 문제와 중복 문제

AI 에이전트는 코드의 올바른 순서를 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어 초기화를 파일의 끝부분에 배치해 런타임 오류를 일으킬 수 있습니다. 또한 AI는 주저함 없이 프로젝트 내에서 동일한 클래스나 함수를 여러 버전으로 정의하여 충돌과 혼란을 초래할 수 있습니다.

메모리와 프로젝트 구조를 갖춘 코드 플랫폼이 도움이 된다

이를 해결하는 한 가지 방법은 메모리와 프로젝트 구조를 관리할 수 있는 AI 코드 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이는 복잡한 프로젝트에서 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 하지만 이러한 기능이 항상 일관되게 적용되는 것은 아닙니다. 그 결과 AI가 프로젝트의 연계를 잃고 원치 않는 중복이나 잘못된 종속성을 도입하는 경우가 발생할 수 있습니다.

대부분의 AI 코딩 플랫폼은 대형 언어 모델을 호출할 수 있는 이른바 도구들을 사용합니다. 이러한 도구들은 개방형 표준 프로토콜(MCP)을 기반으로 합니다. 따라서 Visual Code와 같은 IDE에 AI 코딩 에이전트를 연결하는 것도 가능합니다. 필요에 따라 로컬에서 LLM을 구축할 수도 있습니다. llama 또는 ollama를 사용하고 통합할 MCP 서버를 선택할 수 있습니다. NetCare는 MCP 서버 디버깅을 돕고 기본 (리눅스) 시스템을 관리하기 위해 제작했습니다. 코드를 바로 라이브로 배포하려는 경우에 유용합니다.
모델은 다음에서 찾을 수 있습니다 huggingface.

IDE 확장 기능은 필수적이다

AI가 생성한 코드를 더 잘 관리하기 위해 개발자는 코드 정확성을 감시하는 IDE 확장 기능을 활용할 수 있습니다. 린터, 타입 체커 및 고급 코드 분석 도구와 같은 도구들은 오류를 조기에 발견하고 수정하는 데 도움을 줍니다. 이러한 도구들은 AI가 생성한 코드의 품질과 안정성을 보장하는 데 필수적인 보완 역할을 합니다.

반복적 오류의 원인: API에서의 컨텍스트와 역할

AI 에이전트가 같은 오류를 반복하는 주요 원인 중 하나는 AI API를 해석하는 방식에 있습니다. AI 모델은 효과적인 코드를 생성하기 위해 컨텍스트와 명확한 역할 설명이 필요합니다. 이는 프롬프트가 완전해야 함을 의미합니다: 기능적 요구사항뿐만 아니라 예상 결과와 경계조건을 명시적으로 포함해야 합니다. 이를 용이하게 하기 위해 프롬프트를 표준 형식(MDC)으로 저장하고 기본적으로 AI에 함께 전달할 수 있습니다. 이는 일반적으로 적용하는 프로그래밍 규칙, 기능적 및 기술적 요구사항, 프로젝트 구조에 특히 유용합니다.

FAISS나 LangChain 같은 도구가 도움이 된다

제품 예로는 FAISS 그리고 LangChain AI가 컨텍스트를 더 잘 처리하도록 돕는 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 FAISS는 관련 코드 조각을 효율적으로 검색하고 조회하는 데 도움을 주며, LangChain은 AI가 생성한 코드를 구조화하고 더 큰 프로젝트 내에서 컨텍스트를 유지하는 데 도움을 줍니다. 또한 필요하다면 RAC 데이터베이스로 로컬에 직접 구성할 수도 있습니다.

결론: 유용하지만 아직 자율적이지는 않다

AI는 프로그래머에게 강력한 도구로 개발 속도를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그렇지만 인간의 감독 없이 복잡한 코드베이스를 설계하고 구축할 수 있는 수준은 아직 아닙니다. 프로그래머는 AI를 작업을 자동화하고 아이디어를 생성하는 보조자로 보되, 좋은 결과를 위해서는 여전히 안내와 수정이 필요하다는 점을 인식해야 합니다.

예를 들어 문의하기 팀이 개발 환경을 최대한 활용하고 디버깅이나 코드 작성보다 요구사항 엔지니어링과 설계에 더 집중할 수 있도록 개발 환경을 설정하는 데 도움을 주기 위해 도입하세요.