Программирование с AI-агентом

Искусственный интеллект (ИИ) коренным образом изменил наш подход к программированию. Агенты ИИ могут генерировать, оптимизировать и даже помогать в отладке кода. Тем не менее, существуют некоторые ограничения, которые программисты должны учитывать при работе с ИИ.

Проблемы с порядком и дублированием

Агенты ИИ испытывают трудности с правильным порядком кода. Например, они могут размещать инициализацию в конце файла, что приводит к ошибкам во время выполнения. Кроме того, ИИ может без колебаний определять несколько версий одного и того же класса или функции в проекте, что приводит к конфликтам и путанице.

Платформа кода с памятью и структурой проекта помогает

Одним из решений является использование платформ кода ИИ, которые могут управлять памятью и структурами проектов. Это помогает поддерживать согласованность в сложных проектах. К сожалению, эти функции не всегда применяются последовательно. В результате ИИ может потерять целостность проекта и внести нежелательные дубликаты или неправильные зависимости во время программирования.

Большинство платформ для кодирования с использованием ИИ работают с так называемыми инструментами, которые может вызывать большая языковая модель. Эти инструменты основаны на открытом стандартном протоколе (MCP). Поэтому возможно подключить к агенту кодирования ИИ такую среду разработки, как Visual Code. При необходимости вы можете локально настроить LLM с помощью llama или ollama и выбрать MCP сервер для интеграции. Модели можно найти на huggingface.

Расширения IDE незаменимы

Для лучшего управления кодом, сгенерированным ИИ, разработчики могут использовать расширения IDE, которые обеспечивают корректность кода. Такие инструменты, как линтеры, проверки типов и передовые инструменты анализа кода, помогают выявлять и исправлять ошибки на ранних стадиях. Они являются важным дополнением к коду, сгенерированному ИИ, для обеспечения качества и стабильности.

Причина повторяющихся ошибок: контекст и роль в API

Одной из основных причин, по которой агенты ИИ продолжают повторять ошибки, является то, как ИИ интерпретирует API. Моделям ИИ требуется контекст и четкое описание роли для генерации эффективного кода. Это означает, что запросы должны быть полными: они должны содержать не только функциональные требования, но и явно указывать ожидаемый результат и граничные условия. Чтобы упростить это, вы можете сохранять запросы в стандартном формате (MDC) и отправлять их вместе с ИИ. Это особенно полезно для общих правил программирования, которым вы следуете, а также для функциональных и технических требований и структуры вашего проекта.

Такие инструменты, как FAISS и LangChain, помогают

Продукты, такие как FAISS и LangChain, предлагают решения для лучшей работы ИИ с контекстом. Например, FAISS помогает эффективно искать и извлекать релевантные фрагменты кода, в то время как LangChain помогает структурировать код, сгенерированный ИИ, и сохранять контекст в рамках более крупного проекта. Но и здесь вы можете при необходимости настроить его локально с помощью баз данных RAC.

Заключение: полезно, но пока не самостоятельно

ИИ — это мощный инструмент для программистов, который может помочь ускорить процессы разработки. Тем не менее, он еще не способен самостоятельно проектировать и создавать более сложные кодовые базы без человеческого контроля. Программисты должны рассматривать ИИ как помощника, который может автоматизировать задачи и генерировать идеи, но который по-прежнему нуждается в руководстве и коррекции для достижения хорошего результата.

Свяжитесь с нами здесь, чтобы помочь настроить среду разработки, чтобы команды могли максимально использовать ее возможности и уделять больше времени инжинирингу требований и проектированию, а не отладке и написанию кода.