Programar com um agente de IA
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 precisam ter em mente ao trabalhar com IA.
Problemas de ordem e duplicação
Agentes de IA têm dificuldade com a ordem correta do código. Eles podem, por exemplo, colocar inicializações no final de um arquivo, o que gera erros em tempo de execução. Além disso, a IA pode definir, sem hesitar, 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 o uso de plataformas de código IA que podem gerenciar memória e estruturas de projeto. Isso ajuda a manter a consistência em projetos complexos. Infelizmente, esses recursos nem sempre são aplicados de forma consistente. Como resultado, a IA pode perder a coesão de um projeto e introduzir duplicações indesejadas ou dependências incorretas durante a programação.
A maioria das plataformas de codificação IA funciona com chamadas ferramentas que podem invocar o modelo de linguagem grande. Essas ferramentas são baseadas em um protocolo padrão aberto (MCP). Também é possível conectar um agente de codificação IA a uma IDE como o Visual Studio Code. Opcionalmente, você pode configurar localmente um LLM com lhama ou ollama e escolha um servidor MCP para integrar. A NetCare tem um servidor MCP criado para ajudar a depurar e a gerir o sistema subjacente (Linux). Útil quando quiser colocar o código ao vivo diretamente.
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 ao código gerado por IA para garantir qualidade e estabilidade.
A causa de erros recorrentes: contexto e papel nas APIs
Uma das principais razões pelas quais os agentes de IA continuam repetindo erros está na forma como interpretam as APIs de IA. Os modelos de IA precisam de contexto e de uma descrição clara de função para gerar código eficaz. Isso significa que os prompts devem ser completos: não devem conter apenas 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 à IA. Isso é especialmente útil para regras de programação genéricas que você utiliza, bem como 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 trechos de código relevantes, enquanto o LangChain auxilia na estruturação do código gerado por IA e na manutenção do contexto dentro de um projeto maior. Mas também é possível configurá‑los localmente, usando 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 realmente capaz de projetar e construir autonomamente uma base de código mais complexa sem supervisão humana. Os programadores devem considerar a IA como um assistente que pode automatizar tarefas e gerar ideias, mas que ainda necessita de orientação e correção para alcançar um bom resultado.
Pegue contato para ajudar a configurar o ambiente de desenvolvimento para que as equipes aproveitem ao máximo o ambiente de desenvolvimento e se concentrem mais em engenharia de requisitos e design do que em depuração e escrita de código.
