Programar com um Agente de IA

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

Problemas com ordem e duplicação

Agentes de IA têm dificuldade com a ordem correta do código. Por exemplo, podem colocar inicializações no final de um arquivo, o que causa erros em tempo de execução. Além disso, a IA pode definir várias versões da mesma classe ou função dentro de um projeto sem hesitação, 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 funcionalidades nem sempre são aplicadas de forma consistente. Isso pode fazer com que a IA perca a coesão do projeto e introduza duplicações indesejadas ou dependências incorretas durante a programação.

A maioria das plataformas de codificação de IA trabalha com ferramentas que podem invocar o modelo de linguagem grande (LLM). Essas ferramentas são baseadas em um protocolo padrão aberto (MCP). Portanto, é possível conectar um agente de codificação de IA a um IDE como o Visual Code. Opcionalmente, você pode configurar localmente um LLM com llama ou ollama e escolher um servidor MCP para integrar. 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 tipos 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, garantindo qualidade e estabilidade.

A causa dos erros repetidos: contexto e papel em APIs

Uma das principais razões pelas quais agentes de IA continuam repetindo erros está na forma como interpretam APIs. Modelos de IA precisam de contexto e uma descrição clara do papel para gerar código eficaz. Isso significa que os prompts devem ser completos: não apenas conter os requisitos funcionais, mas também explicitar o resultado esperado e as condições de contorno. Para facilitar isso, você pode salvar os prompts em um formato padrão (MDC) e enviá-los sempre para a IA. Isso é especialmente útil para regras genéricas de programação que você utiliza, além dos requisitos funcionais e técnicos e da 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. FAISS ajuda, por exemplo, na busca eficiente e recuperação de fragmentos de código relevantes, enquanto LangChain ajuda a estruturar o código gerado pela IA e a manter o contexto dentro de um projeto maior. Mas também é possível configurar localmente com bancos de dados RAC.

Conclusão: útil, mas ainda não autônoma

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

Entre em contato para ajudar a configurar o ambiente de desenvolvimento, auxiliando equipes a tirar o máximo proveito do ambiente e focar mais em engenharia de requisitos e design do que em depuração e escrita de código.