Programowanie z Agentem AI
Sztuczna inteligencja (AI) fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI potrafią generować kod, optymalizować go, a nawet pomagać w debugowaniu. Mimo to, istnieją pewne ograniczenia, o których programiści powinni pamiętać podczas pracy z AI.
Problemy z kolejnością i duplikacją
Agenci AI mają trudności z zachowaniem właściwej kolejności kodu. Mogą na przykład umieszczać inicjalizacje na końcu pliku, co powoduje błędy wykonania. Ponadto AI może bez wahania definiować wiele wersji tej samej klasy lub funkcji w ramach projektu, prowadząc do konfliktów i nieporozumień.
Platforma kodowa z pamięcią i strukturą projektu pomaga
Rozwiązaniem tego problemu jest stosowanie platform kodowania AI, które potrafią zarządzać pamięcią i strukturami projektu. Pomaga to zachować spójność w złożonych projektach. Niestety, funkcje te nie zawsze są stosowane konsekwentnie. W rezultacie AI może stracić spójność projektu i wprowadzać niepożądane duplikaty lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.
Większość platform kodowania AI działa z wykorzystaniem tak zwanych narzędzi, które model językowy (LLM) może wywoływać. Narzędzia te opierają się na otwartym standardowym protokole (MCP). Możliwe jest zatem podłączenie agenta kodującego AI do środowiska IDE, takiego jak Visual Code. Opcjonalnie można uruchomić lokalnie LLM z Llama ollama i wybierz serwer MCP do integracji. Modele można znaleźć na Hugging Face.
Rozszerzenia IDE są niezbędne
Om gegenereerde AI-code beter te beheren, kunnen ontwikkelaars IDE-extensies gebruiken die toezien op de correctheid van de code. Hulpmiddelen zoals linters, typecheckers en geavanceerde code-analysetools helpen fouten vroegtijdig op te sporen en te corrigeren. Ze vormen een essentiële aanvulling op AI-gegenereerde code om de kwaliteit en stabiliteit te waarborgen.
Przyczyny powtarzających się błędów: kontekst i rola w API
Een van de belangrijkste redenen waarom AI-agenten fouten blijven herhalen, ligt in de manier waarop AI API's interpreteert. AI-modellen hebben context en een duidelijke rolomschrijving nodig om effectieve code te genereren. Dit betekent dat prompts volledig moeten zijn: ze moeten niet alleen de functionele eisen bevatten, maar ook het verwachte resultaat en de randvoorwaarden expliciet maken. Om dit te vergemakkelijken, kunt u de prompts opslaan in een standaardformaat (MDC) en deze standaard meesturen naar de AI. Dit is vooral handig voor generieke programmeerregels die u hanteert, evenals voor de functionele en technische vereisten en de structuur van uw project.
Narzędzia takie jak FAISS i LangChain pomagają
Produkty takie jak FAISS en LangChain bieden oplossingen om AI beter met context te laten omgaan. FAISS helpt bijvoorbeeld bij het efficiënt zoeken en ophalen van relevante codefragmenten, terwijl LangChain helpt bij het structureren van AI-gegenereerde code en het behouden van context binnen een groter project. Maar ook hier kunt u het eventueel zelf lokaal opzetten met RAC-databases.
Wniosek: przydatne, ale jeszcze nie samodzielne
AI to potężne narzędzie dla programistów i może pomóc w przyspieszeniu procesów deweloperskich. Mimo to, nadal nie jest ono w stanie samodzielnie zaprojektować i zbudować bardziej złożonej bazy kodu bez nadzoru człowieka. Programiści powinni traktować AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale który wciąż wymaga wskazówek i korekty, aby osiągnąć dobry rezultat.
Skontaktuj Kontakt się, aby pomóc w konfiguracji środowiska deweloperskiego, wspierając zespoły w maksymalnym wykorzystaniu tego środowiska i skupieniu się bardziej na inżynierii wymagań i projektowaniu niż na debugowaniu i pisaniu kodu.
