Programare cu un agent AI

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

Probleme legate de ordine și duplicare.

Agenții AI au dificultăți cu ordinea corectă a codului. De exemplu, pot plasa inițializări la sfârșitul unui fișier, ceea ce cauzează erori la rulare. În plus, AI poate defini fără ezitare mai multe versiuni ale aceleiași clase sau funcții într-un 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. Acestea ajută la menținerea consistenței în proiecte complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt întotdeauna aplicate consecvent. Astfel, AI poate pierde coeziunea unui proiect și poate introduce duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.

Majoritatea platformelor de codare AI funcționează cu așa-numitele instrumente care pot apela modelul de limbaj mare. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP).  De asemenea, este posibil să conectezi un agent de codare AI la un IDE precum Visual Code. Eventual, poți configura local un LLM cu llama sau ollama și alegi un server MCP pentru integrare. NetCare a creat un server MCP pentru a ajuta la depanare și la gestionarea sistemului (linux) subadiacent. Util pentru când vrei să rulezi codul direct în producție.
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 supraveghează corectitudinea codului. Instrumente precum linters, verificatori de tip și unelte avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea erorilor în stadiu incipient. Ele reprezintă un complement esențial pentru codul generat de AI, asigurând calitatea și stabilitatea acestuia.

Cauza erorilor repetitive: contextul și rolul în API-uri.

Unul dintre principalele motive pentru care agenții AI continuă să repete erori este 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: să conțină nu doar cerințele funcționale, ci și rezultatul așteptat și condițiile limită explicite. Pentru a facilita acest lucru, poți salva prompturile în format standard (MDC) și le poți trimite în mod implicit către AI. Este util în special pentru regulile generice de programare pe care le aplici, precum și pentru cerințele funcționale și tehnice și structura proiectului tău.

Instrumente precum FAISS și LangChain ajută.

Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru a permite AI-ului să lucreze mai bine cu contextul. FAISS ajută, de exemplu, la căutarea eficientă și recuperarea 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 să le configurezi local, dacă dorești, 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. Totuși, nu este încă capabil să proiecteze și să construiască în mod autonom o bază de cod complexă fără supraveghere umană. Programatorii trebuie să privească AI ca pe un asistent care poate automatiza sarcini și genera idei, dar care are în continuare nevoie de ghidare și corecție pentru a obține un rezultat bun.

Contactează contact pentru a ajuta la configurarea mediului de dezvoltare, astfel încât echipele să profite la maximum de acesta și să se concentreze mai mult pe ingineria cerințelor și proiectare decât pe depanare și scrierea de cod.