Programação com um Agente de IA

A inteligência artificial (IA) mudou fundamentalmente a forma como programamos. Agentes de IA podem gerar, otimizar e até mesmo ajudar na depuração de código. No entanto, existem algumas limitações que os programadores devem ter em mente ao trabalhar com IA.

Problemas de ordem e duplicação

Os agentes de IA têm dificuldade com a ordem correta do código. Por exemplo, eles podem colocar inicializações no final de um arquivo, o que causa erros de tempo de execução. Além disso, a IA pode, sem hesitação, definir várias versões da mesma classe ou função dentro de um projeto, o que leva a conflitos e confusão.

Uma plataforma de código com memória e estrutura de projeto ajuda

Uma solução para isso é usar plataformas de código de IA que podem gerenciar memória e estruturas de projeto. Isso ajuda a manter a consistência em projetos complexos. Infelizmente, essas funções nem sempre são aplicadas de forma consistente. Como resultado, a IA pode perder a coerência de um projeto e introduzir duplicações indesejadas ou dependências incorretas durante a programação.

A maioria das plataformas de codificação de IA funciona com as chamadas ferramentas que o modelo de linguagem grande pode chamar. Essas ferramentas são baseadas em um protocolo padrão aberto (MCP). É, portanto, possível conectar um IDE como o Visual Code a um agente de codificação de IA. Eventualmente, você pode configurar um LLM localmente com llama ou ollama e escolher um servidor MCP para integrar. Os modelos podem ser encontrados em huggingface.

Extensões de IDE são indispensáveis

Para gerenciar melhor o código gerado por IA, os desenvolvedores podem usar extensões de IDE que monitoram a correção do código. Ferramentas como linters, verificadores de tipo e ferramentas avançadas de análise de código ajudam a detectar e corrigir erros precocemente. Elas são um complemento essencial para o código gerado por IA para garantir a qualidade e a estabilidade.

A causa de erros repetitivos: contexto e função nas APIs

Uma das principais razões pelas quais os agentes de IA continuam repetindo erros reside na forma como a IA interpreta as APIs. Os modelos de IA precisam de contexto e uma descrição clara da função para gerar código eficaz. Isso significa que os prompts devem ser completos: eles devem conter não apenas os requisitos funcionais, mas também tornar explícitos o resultado esperado e as condições de contorno. Para facilitar isso, você pode armazenar os prompts em formato padrão (MDC) e enviá-los para a IA por padrão. Isso é especialmente útil para regras de programação genéricas que você usa e para os requisitos funcionais e técnicos e a estrutura do seu projeto.

Ferramentas como FAISS e LangChain ajudam

Produtos como FAISS e LangChain oferecem soluções para que a IA lide melhor com o contexto. O FAISS, por exemplo, ajuda na busca e recuperação eficiente de fragmentos de código relevantes, enquanto o LangChain ajuda na estruturação do código gerado por IA e na manutenção do contexto dentro de um projeto maior. Mas aqui também você pode configurá-lo localmente com bancos de dados RAC.

Conclusão: útil, mas ainda não autônomo

A IA é uma ferramenta poderosa para programadores e pode ajudar a acelerar os processos de desenvolvimento. No entanto, ela ainda não é realmente capaz de projetar e construir uma base de código mais complexa de forma autônoma, sem controle humano. Os programadores devem considerar a IA como um assistente que pode automatizar tarefas e gerar ideias, mas que ainda precisa de orientação e correção para obter um bom resultado.

Entre em contato para ajudar a configurar o ambiente de desenvolvimento para ajudar as equipes a tirar o máximo proveito do ambiente de desenvolvimento e se concentrar mais na engenharia de requisitos e no design do que na depuração e na escrita de código.