Программирование с помощью ИИ-агента

Искусственный интеллект (ИИ) фундаментально изменил способ программирования. Агенты ИИ могут генерировать, оптимизировать код и даже помогать в отладке. Тем не менее, есть 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 помещать инициализации в конец файла, что вызывает ошибки во время выполнения. Кроме того, ИИ может без колебаний определять несколько версий одного и того же класса или функции в рамках проекта, что приводит к конфликтам и путанице.

Помогает кодовая платформа с памятью и структурой проекта

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

Большинство платформ кодирования ИИ работают с так называемыми инструментами, которые может вызывать большая языковая модель. Эти инструменты основаны на открытом стандартном протоколе (MCP). Поэтому можно подключить IDE, такую как Visual Code, к агенту кодирования ИИ. При желании вы можете настроить локальную 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 следят за правильностью кода. Такие инструменты, как линтеры, средства проверки типов и расширенные инструменты анализа кода, помогают выявлять и исправлять ошибки на ранней стадии. Они являются важным дополнением к коду, сгенерированному ИИ, для обеспечения качества и стабильности.

Причина повторяющихся ошибок: контекст и роль в API

Одна из основных причин, по которой агенты ИИ продолжают повторять ошибки, заключается в том, как ИИ интерпретирует API. Модели ИИ нуждаются в контексте и четком описании роли для генерации эффективного кода. Это означает, что подсказки 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 подсказки в стандартном формате (MDC) и отправлять их ИИ по умолчанию. Это особенно полезно для общих правил программирования, которые вы используете, а также для функциональных и технических требований и структуры вашего проекта.

Помогают такие инструменты, как FAISS и LangChain

Такие продукты, как FAISS и LangChain, предлагают решения для лучшей работы ИИ с контекстом. Например, FAISS помогает эффективно искать и извлекать соответствующие фрагменты кода, а LangChain помогает структурировать код, сгенерированный ИИ, и сохранять контекст в рамках более крупного проекта. Но и здесь вы можете при желании настроить его локально с помощью баз данных RAC.

Вывод: полезно, но пока не самостоятельно

ИИ — мощный инструмент для программистов, который может помочь ускорить процессы разработки. Тем не менее, он еще не способен самостоятельно проектировать и создавать более сложную кодовую базу без человеческого контроля. Программисты должны рассматривать ИИ как помощника, который может автоматизировать задачи и генерировать идеи, но которому все еще требуется руководство и исправления для достижения хорошего результата.

Свяжитесь с нами, чтобы помочь настроить среду разработки, чтобы помочь командам максимально использовать среду разработки и больше заниматься проектированием требований и дизайном, чем отладкой и написанием кода.