Programowanie z agentem AI

Sztuczna inteligencja (AI) fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI mogą generować kod, optymalizować go, a nawet pomagać w debugowaniu. Jednak istnieją pewne ograniczenia, o których programiści powinni pamiętać podczas pracy z AI.

Problemy z kolejnością i duplikacją

Agenci AI mają trudności z prawidłową kolejnością kodu. Na przykład mogą umieszczać inicjalizacje na końcu pliku, co powoduje błędy podczas wykonywania. Ponadto AI bez wahania może zdefiniować wiele wersji tej samej klasy lub funkcji w projekcie, co prowadzi do konfliktów i zamieszania.

Platforma kodowania z pamięcią i strukturą projektu pomaga

Rozwiązaniem jest korzystanie z platform kodowania AI, które mogą zarządzać pamięcią i strukturą projektu. Pomaga to utrzymać spójność w złożonych projektach. Niestety, te funkcje nie zawsze są stosowane konsekwentnie. W efekcie AI może stracić spójność projektu i wprowadzać niechciane duplikacje lub niepoprawne zależności podczas programowania.

Większość platform kodowania AI działa z tzw. narzędziami, które mogą wywoływać duże modele językowe (LLM). Narzędzia te opierają się na otwartym standardowym protokole (MCP). Możliwe jest więc połączenie agenta kodowania AI z IDE, takim jak Visual Code. Możesz również lokalnie uruchomić LLM za pomocą llama lub ollama oraz 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 linters, sprawdzacze typów oraz zaawansowane narzędzia analizy kodu pomagają wykrywać i korygować błędy na wczesnym etapie. Stanowią one niezbędne 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 skuteczny kod. Oznacza to, że prompt musi być kompletny: nie tylko zawierać wymagania funkcjonalne, ale także wyraźnie określać oczekiwany rezultat i warunki brzegowe. Aby to ułatwić, możesz zapisywać prompty w standardowym formacie (MDC) i zawsze je dołączać do AI. Jest to szczególnie przydatne dla ogólnych zasad programowania, które stosujesz, oraz wymagań funkcjonalnych, technicznych i 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 strukturze kodu generowanego przez AI i utrzymaniu kontekstu w większym projekcie. Możesz też uruchomić je lokalnie z bazami danych RAC.

Podsumowanie: przydatne, ale jeszcze nie samodzielne

AI to potężne narzędzie dla programistów, które może przyspieszyć procesy rozwojowe. Jednak nadal nie jest w stanie samodzielnie zaprojektować i zbudować bardziej złożonej bazy kodu bez kontroli człowieka. Programiści powinni traktować AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale nadal wymaga nadzoru i korekty, aby osiągnąć dobry rezultat.

Skontaktuj się z nami, aby pomóc w konfiguracji środowiska deweloperskiego, które pomoże zespołom maksymalnie wykorzystać środowisko pracy i skupić się bardziej na inżynierii wymagań i projektowaniu niż na debugowaniu i pisaniu kodu.