Программирование с ИИ-агентом
Искусственный интеллект (ИИ) коренным образом изменил наш подход к программированию. AI-агенты могут генерировать код, оптимизировать его и даже помогать в отладке. Тем не менее, существуют определенные ограничения, которые программисты должны учитывать при работе с ИИ.
Проблемы с порядком и дублированием
AI-агентам сложно соблюдать правильную последовательность кода. Например, они могут размещать инициализацию в конце файла, что приводит к ошибкам времени выполнения. Кроме того, ИИ может без колебаний определять несколько версий одного и того же класса или функции в рамках проекта, вызывая конфликты и путаницу.
Платформа кода с памятью и структурой проекта помогает
Решением этой проблемы является использование AI-платформ для кодирования, которые могут управлять памятью и структурой проекта. Это помогает поддерживать согласованность в сложных проектах. К сожалению, эти функции не всегда применяются последовательно. В результате ИИ может потерять целостность проекта и вносить нежелательные дубликаты или некорректные зависимости в процессе программирования.
Большинство платформ для кодирования на базе ИИ работают с так называемыми инструментами, которые могут вызывать большую языковую модель (LLM). Эти инструменты основаны на открытом стандартном протоколе (MCP). Поэтому возможно подключить AI-агента для кодирования к среде разработки (IDE), такой как Visual Code. При желании вы можете локально настроить LLM с помощью llama ollama и выберите MCP-сервер для интеграции. Модели можно найти на huggingface.
Расширения IDE незаменимы
Для лучшего управления кодом, сгенерированным ИИ, разработчики могут использовать расширения IDE, которые контролируют корректность кода. Такие инструменты, как линтеры, средства проверки типов и расширенные инструменты анализа кода, помогают обнаруживать и исправлять ошибки на ранних этапах. Они являются незаменимым дополнением к коду, сгенерированному ИИ, для обеспечения его качества и стабильности.
Причина повторяющихся ошибок: контекст и роль в API
Одна из основных причин, по которой агенты ИИ продолжают допускать ошибки, заключается в том, как ИИ интерпретирует API. Моделям ИИ требуются контекст и четкое описание роли для генерации эффективного кода. Это означает, что промпты 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 промпты в стандартном формате (MDC) и по умолчанию отправлять их в ИИ. Это особенно полезно для общих правил программирования, которые вы используете, а также для функциональных и технических требований и структуры вашего проекта.
Такие инструменты, как FAISS и LangChain, помогают
Такие продукты, как FAISS и LangChain предлагают решения для лучшей работы ИИ с контекстом. Например, FAISS помогает эффективно искать и извлекать соответствующие 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 настроить это локально с помощью баз данных RAC.
Вывод: полезно, но пока не автономно
ИИ — мощный инструмент для программистов, который может помочь ускорить процессы разработки. Тем не менее, он еще не способен самостоятельно проектировать и создавать сложную кодовую базу без человеческого контроля. Программисты должны рассматривать ИИ как помощника, который может автоматизировать задачи и генерировать идеи, но который все еще нуждается в руководстве и исправлении для достижения хорошего результата.
Свяжитесь с нами , чтобы помочь настроить среду разработки, чтобы команды могли максимально использовать ее потенциал и больше времени уделять проектированию требований и архитектуре, а не отладке и написанию кода.
