Programare cu un agent AI

Inteligența artificială (AI) a schimbat fundamental modul în care programăm. Agenții AI pot genera, optimiza și chiar ajuta la depanarea codului. Cu toate acestea, există câteva limitări pe care programatorii trebuie să le aibă în vedere atunci când lucrează cu AI.

Probleme cu ordinea și duplicarea

Agenții AI au dificultăți cu ordinea corectă a codului. De exemplu, pot plasa inițializări la sfârșitul unui fișier, ceea ce cauzează erori la runtime. În plus, AI poate defini fără ezitare mai multe versiuni ale aceleiași clase sau funcții în cadrul unui proiect, ceea ce duce la conflicte și confuzie.

O platformă de cod cu memorie și structură de proiect ajută

O soluție pentru aceasta este utilizarea platformelor de cod AI care pot gestiona memoria și structurile de proiect. Acest lucru ajută la menținerea consistenței în proiecte complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt întotdeauna aplicate în mod consecvent. Ca urmare, AI poate pierde coerența unui proiect și poate introduce duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.

Majoritatea platformelor de cod AI funcționează cu așa-numite instrumente pe care modelul lingvistic mare le poate apela. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Prin urmare, este posibil să conectați un agent de cod AI la un IDE precum Visual Code. Opțional, puteți configura local un LLM cu llama sau ollama și puteți alege un server MCP pentru a integra. Modelele pot fi găsite pe huggingface.

Extensiile IDE sunt indispensabile

Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot utiliza extensii IDE care monitorizează corectitudinea codului. Instrumente precum linters, verificatori de tipuri și instrumente avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea erorilor în stadii incipiente. Acestea reprezintă o completare esențială la codul generat de AI pentru a garanta calitatea și stabilitatea.

Cauza erorilor repetitive: context și rol în API-uri

Unul dintre motivele principale pentru care agenții AI continuă să repete erori constă în modul în care AI interpretează API-urile. Modelele AI necesită context și o descriere clară a rolului pentru a genera cod eficient. Aceasta înseamnă că prompturile trebuie să fie complete: ele trebuie să conțină nu numai cerințele funcționale, ci și să specifice rezultatul așteptat și condițiile limită. Pentru a facilita acest lucru, puteți salva prompturile într-un format standard (MDC) și le puteți trimite în mod standard către AI. Acest lucru este deosebit de util pentru regulile generice de programare pe care le utilizați, precum și pentru cerințele funcționale și tehnice și structura proiectului dumneavoastră.

Instrumente precum FAISS și LangChain ajută

Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru a ajuta AI să gestioneze mai bine contextul. FAISS, de exemplu, ajută la căutarea și recuperarea eficientă a fragmentelor de cod relevante, în timp ce LangChain ajută la structurarea codului generat de AI și la menținerea contextului într-un proiect mai mare. Dar și aici puteți configura opțional local cu baze de date RAC.

Concluzie: util, dar încă nu autonom

AI este un instrument puternic pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Cu toate acestea, nu este încă capabil să proiecteze și să construiască în mod autonom o bază de cod mai complexă fără control uman. Programatorii ar trebui să considere AI un asistent care poate automatiza sarcini și genera idei, dar care necesită în continuare ghidare și corecție pentru a ajunge la un rezultat bun.

Contactați-ne aici pentru a vă ajuta să configurați mediul de dezvoltare, pentru a ajuta echipele să obțină maximum din mediul de dezvoltare și să se concentreze mai mult pe ingineria cerințelor și pe proiectare, decât pe depanare și scrierea codului.