Programmare 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 întâmpină dificultăți în privința ordinii corecte a codului. De exemplu, pot plasa inițializările la sfârșitul unui fișier, ceea ce cauzează erori de runtime. În plus, AI-ul 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 este de ajutor

O soluție în acest sens este utilizarea unor platforme de codare bazate pe 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. Din această cauză, se poate întâmpla ca AI-ul să piardă coerența unui proiect și să introducă duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.

Cele mai multe platforme de codare AI lucrează cu așa-numite instrumente pe care modelul lingvistic de mari dimensiuni (large language model) le poate apela. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Prin urmare, este posibil să conectați un agent de codare AI la un IDE precum Visual Code. Opțional, puteți configura un LLM local cu llama sau ollama și puteți alege un server MCP cu care să vă integrați. NetCare a creat un server MCP pentru a ajuta la depanare și la gestionarea sistemului (linux) subiacent. Util atunci când doriți să publicați codul direct în producție (live).
Modelele pot fi găsite pe huggingface.

Extensiile pentru medii de dezvoltare (IDE) sunt indispensabile

Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot folosi extensii de IDE care monitorizează corectitudinea codului. Instrumente precum lintere, verificatoare de tip (type checkers) și unelte avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea timpurie a erorilor. Ele reprezintă o completare esențială 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 greșelile constă în modul în care AI interpretează API-urile. Modelele AI au nevoie de context și de o descriere clară a rolului pentru a genera cod efectiv. Aceasta înseamnă că prompturile trebuie să fie complete: ele trebuie să conțină nu doar cerințele funcționale, ci și să expliciteze rezultatul așteptat și condițiile preliminare. 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 util în special 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 sunt de ajutor

Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru a ajuta AI-ul să gestioneze mai bine contextul. De exemplu, FAISS ajută la căutarea și preluarea eficientă a fragmentelor de cod relevante, în timp ce LangChain ajută la structurarea codului generat de AI și la menținerea contextului în cadrul unui proiect mai mare. Dar și aici puteți face o configurare locală proprie cu baze de date RAC, dacă este necesar.

Concluzie: util, dar încă neautonom

Inteligența artificială este o unealtă puternică pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Totuși, ea nu este încă pe deplin capabilă să proiecteze și să construiască în mod independent o bază de cod mai complexă fără control uman. Programatorii trebuie să considere IA ca pe un asistent care poate automatiza sarcini și genera idei, dar care are în continuare nevoie de îndrumare și corectare pentru a obține un rezultat bun.

Contactați-ne legătura pentru a ajuta la configurarea mediului de dezvoltare, pentru a sprijini echipele să profite la maximum de acesta și să se concentreze mai mult pe ingineria cerințelor și proiectare decât pe depanare și scrierea codului.