Programar com um Agente de IA
Inteligência artificial (IA) mudou fundamentalmente a forma como programamos. Agentes de IA podem gerar código, otimizá-lo 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 a 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 llama ou Ollama e escolher um servidor MCP para integrar. A NetCare tem um servidor MCP criado para ajudar na depuração e na gestão do sistema subjacente (Linux). Útil quando você deseja colocar o código em produção imediatamente.
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 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 agentes de IA continuam repetindo erros está na forma como interpretam as APIs de IA. 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 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, ainda não é realmente capaz de projetar e construir autonomamente uma base de código mais complexa sem supervisão humana. Os programadores devem encarar 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, permitindo que as equipes aproveitem ao máximo o ambiente e se concentrem mais em engenharia de requisitos e design do que em depuração e escrita de código.
