Programare cu un agent AI

Inteligența artificială (AI) a schimbat fundamental modul în care programăm. Agenții AI pot genera cod, îl pot optimiza și pot chiar ajuta la depanare. Totuși, există câteva limitări pe care programatorii trebuie să le aibă în vedere când lucrează cu AI.

Probleme de ordine și duplicare

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

Un platformă de cod cu memorie și structură de proiect ajută

O soluție este utilizarea platformelor de codare AI care pot gestiona memoria și structurile proiectului. Acest lucru ajută la menținerea consistenței în proiecte complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt întotdeauna aplicate în mod consecvent. Astfel, se poate întâmpla ca AI să piardă coeziunea unui proiect și să introducă duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.

Majoritatea platformelor de codare AI funcționează cu așa-numitele instrumente pe care le poate apela modelul de limbaj mare. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Este astfel posibil să conectezi un agent de codare AI la un IDE precum Visual Code. Opțional, poți configura local un LLM cu llama sau ollama și alegi un server MCP pentru a integra. NetCare a creat un server MCP pentru a ajuta la depanare și la gestionarea sistemului (Linux) subiacent. Util atunci când vrei să pui codul live direct.
Modelele pot fi găsite pe huggingface.

Extensiile IDE sunt indispensabile

Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot folosi extensii IDE care monitorizează corectitudinea codului. Instrumente precum linters, verificatoare de tipuri și unelte avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea timpurie a erorilor. Ele constituie un supliment esențial la codul generat de AI pentru a asigura calitatea și stabilitatea.

Cauza erorilor repetate: contextul și rolul în API-uri

Unul dintre motivele principale pentru care agenții AI continuă să repete erorile stă în modul în care interpretează API-urile AI. Modelele AI au nevoie de context și de o descriere clară a rolului pentru a genera cod eficient. Aceasta înseamnă că prompturile trebuie să fie complete: nu doar să conțină cerințele funcționale, ci și să specifice explicit rezultatul așteptat și condițiile limită. Pentru a facilita acest lucru, poți salva prompturile într-un format standard (MDC) și să le trimiți implicit către AI. Aceasta este deosebit de util pentru regulile generice de programare pe care le aplici, cerințele funcționale și tehnice și structura proiectului.

Unelte precum FAISS și LangChain ajută

Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru a permite AI 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 poți, eventual, să le configurezi local cu baze de date RAC.

Concluzie: util, dar încă nu independent

AI este un instrument puternic pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Totuși, încă nu este capabil să proiecteze și să construiască independent o bază de cod complexă fără supraveghere umană. Programatorii ar trebui să considere AI 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.

Ia în considerare contact pentru a ajuta la configurarea mediului de dezvoltare, astfel încât echipele să valorifice la maximum acel mediu și să se concentreze mai mult pe ingineria cerințelor și proiectare decât pe depanare și scriere de cod.