Programare cu un Agent AI
Inteligența artificială (IA) a schimbat fundamental modul în care programăm. Agenții IA pot genera cod, îl pot optimiza și chiar pot ajuta la depanare. Cu toate acestea, există câteva limitări pe care programatorii trebuie să le aibă în vedere atunci când lucrează cu IA.
Probleme de ordine și duplicare
Agenții IA întâmpină dificultăți în menținerea ordinii corecte a codului. De exemplu, aceștia pot plasa inițializări la sfârșitul unui fișier, ceea ce provoacă erori de execuție. În plus, IA poate defini fără ezitare mai multe versiuni ale aceleiași clase sau funcții în cadrul unui proiect, ducând la conflicte și confuzie.
O platformă de cod cu memorie și structură de proiect ajută
O soluție pentru aceasta este utilizarea platformelor de cod IA care pot gestiona memoria și structurile proiectului. Acest lucru ajută la menținerea coerenței în proiectele complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt întotdeauna aplicate consecvent. Ca urmare, este posibil ca IA să piardă coeziunea proiectului și să introducă duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.
Majoritatea platformelor de codare IA funcționează cu așa-numitele „unelte” pe care modelul lingvistic mare (LLM) le poate apela. Aceste unelte se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Prin urmare, este posibil să conectați un agent de codare IA la un IDE, cum ar fi Visual Code. Opțional, puteți configura un LLM local cu Llama de Ollama și alegeți un server MCP pentru integrare. Modelele pot fi găsite pe Hugging Face.
Extensiile IDE sunt indispensabile
Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot utiliza extensii IDE care monitorizează corectitudinea codului. Instrumente precum linterele, verificatoarele de tipuri și instrumentele avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea timpurie a erorilor. Acestea reprezintă un supliment esențial la codul generat de AI pentru a asigura calitatea și stabilitatea acestuia.
Cauza erorilor repetate: context și rol în API-uri
Unul dintre motivele principale pentru care agenții AI continuă să repete erori constă în modul în care AI-ul interpretează API-urile. Modelele AI necesită context și o descriere clară a rolului pentru a genera cod eficient. Acest lucru înseamnă că solicitările (prompturile) trebuie să fie complete: ele trebuie să includă nu doar cerințele funcționale, ci și să specifice explicit rezultatul așteptat și condițiile limită. Pentru a facilita acest lucru, puteți stoca solicitările într-un format standard (MDC) și să le trimiteți automat către AI. Acest lucru este deosebit de util pentru regulile de programare generice pe care le aplicați, 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-ul să gestioneze mai bine contextul. De exemplu, FAISS ajută la căutarea și regăsirea 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 opta pentru o implementare locală folosind baze de date RAC.
Concluzie: util, dar nu încă autonom
Inteligența Artificială este un instrument puternic pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Cu toate acestea, nu este încă pe deplin capabilă să proiecteze și să construiască o bază de cod complexă în mod autonom, fără supraveghere umană. Programatorii ar trebui să considere IA ca pe un asistent care poate automatiza sarcini și genera idei, dar care are în continuare nevoie de îndrumare și corecție pentru a ajunge la un rezultat bun.
Contactați-ne Contact pentru a ajuta la configurarea mediului de dezvoltare, pentru a sprijini echipele să obțină maximum din mediul de dezvoltare și să se concentreze mai mult pe ingineria cerințelor și proiectare, decât pe depanare și scrierea de cod.
