Programarea 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. Cu toate acestea, există anumite limitări pe care programatorii trebuie să ții cont în minte atunci când lucrează cu AI.

Probleme de ordine și duplicare

Agenții AI au dificultăți cu ordinea corectă a codului. De exemplu, pot plasa inițializările la sfârșitul unui fișier, ceea ce provoacă erori de execuție. În plus, AI-ul 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 AI care pot gestiona memoria și structurile de proiect. Acest lucru ajută la menținearea coerenței în proiectele complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt întotdeauna aplicate consecvent. Ca rezultat, AI-ul poate pierde coeziunea proiectului și poate introduce duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.

Majoritatea platformelor de codare AI funcționează cu așa-numitele instrumente pe care modelul lingvistic mare (LLM) le poate apela. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Prin urmare, este posibilă conectarea unui agent de codare AI la un IDE precum Visual Code. Opțional, puteți configura un LLM local cu llama de ollama și alegeți un server MCP cu care să vă integrați. 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 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 repetitive: contextul și rolul 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 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 prompturile 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 cu baze de date RAC, dacă este necesar.

Concluzie: util, dar încă nu autonom

Inteligența Artificială (IA) este un instrument puternic pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Cu toate acestea, încă nu este capabilă să proiecteze și să construiască singură o bază de cod mai complexă 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 pentru a se concentra mai mult pe ingineria cerințelor și proiectare, decât pe depanare și scrierea de cod.