Programowanie z agentem AI

Sztuczna inteligencja (AI) fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI mogą generować, optymalizować kod, a nawet pomagać w debugowaniu. Niemniej jednak, programiści powinni pamiętać o kilku ograniczeniach podczas pracy z AI.

Problemy z kolejnością i duplikacją

Agenci AI mają trudności z prawidłową kolejnością kodu. Mogą na przykład umieszczać inicjalizacje na końcu pliku, co powoduje błędy wykonawcze. Ponadto, AI może bez wahania definiować wiele wersji tej samej klasy lub funkcji w ramach projektu, co prowadzi do konfliktów i zamieszania.

Platforma kodowa z pamięcią i strukturą projektu pomaga

Rozwiązaniem jest użycie platform kodowych AI, które mogą zarządzać pamięcią i strukturami projektu. Pomaga to w utrzymaniu spójności w złożonych projektach. Niestety, te funkcje nie zawsze są konsekwentnie stosowane. Może to prowadzić do tego, że AI traci spójność projektu i wprowadza niepożądane duplikacje lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.

Większość platform kodowania AI działa z tak zwanymi narzędziami, które mogą wywoływać duży model językowy. Narzędzia te są oparte na otwartym standardowym protokole (MCP). Możliwe jest więc połączenie IDE, takiego jak Visual Code, z agentem kodowania AI. Ewentualnie można lokalnie skonfigurować LLM za pomocą llama lub ollama i wybrać serwer MCP do integracji. Modele można znaleźć na huggingface.

Rozszerzenia IDE są niezbędne

Aby lepiej zarządzać kodem generowanym przez AI, programiści mogą korzystać z rozszerzeń IDE, które monitorują poprawność kodu. Narzędzia takie jak lintery, sprawdzanie typów i zaawansowane narzędzia do analizy kodu pomagają wcześnie wykrywać i korygować błędy. Stanowią one istotne uzupełnienie kodu generowanego przez AI, aby zapewnić jakość i stabilność.

Przyczyna powtarzających się błędów: kontekst i rola w API

Jednym z głównych powodów, dla których agenci AI powtarzają błędy, jest sposób, w jaki AI interpretuje API. Modele AI potrzebują kontekstu i jasnego opisu roli, aby generować efektywny kod. Oznacza to, że podpowiedzi muszą być kompletne: muszą zawierać nie tylko wymagania funkcjonalne, ale także wyraźnie określać oczekiwany wynik i warunki brzegowe. Aby to ułatwić, można przechowywać podpowiedzi w standardowym formacie (MDC) i standardowo przesyłać je do AI. Jest to szczególnie przydatne w przypadku ogólnych zasad programowania, które stosujesz, oraz wymagań funkcjonalnych i technicznych oraz struktury projektu.

Narzędzia takie jak FAISS i LangChain pomagają

Produkty takie jak FAISS i LangChain oferują rozwiązania, które pomagają AI lepiej radzić sobie z kontekstem. FAISS pomaga na przykład w efektywnym wyszukiwaniu i pobieraniu odpowiednich fragmentów kodu, podczas gdy LangChain pomaga w strukturyzowaniu kodu generowanego przez AI i utrzymywaniu kontekstu w większym projekcie. Ale także tutaj można ewentualnie samodzielnie skonfigurować to lokalnie za pomocą baz danych RAC.

Wniosek: przydatne, ale jeszcze nie samodzielne

AI jest potężnym narzędziem dla programistów i może pomóc w przyspieszeniu procesów rozwoju. Niemniej jednak, nie jest jeszcze w stanie samodzielnie projektować i budować bardziej złożonej bazy kodu bez kontroli człowieka. Programiści powinni traktować AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale który nadal potrzebuje wskazówek i korekty, aby osiągnąć dobry wynik.

Skontaktuj się z nami, aby pomóc w konfiguracji środowiska programistycznego, aby pomóc zespołom w maksymalnym wykorzystaniu środowiska programistycznego i skupieniu się bardziej na inżynierii wymagań i projektowaniu niż na debugowaniu i pisaniu kodu.