Programmera med en AI-agent

Artificiell intelligens (AI) har fundamentalt förändrat sättet vi programmerar på. AI-agenter kan generera, optimera och till och med hjälpa till med felsökning av kod. Men det finns vissa begränsningar som programmerare måste ha i åtanke när de arbetar med AI.

Problem med ordning och duplicering

AI-agenter har svårt med rätt ordning på koden. De kan till exempel placera initialiseringar i slutet av en fil, vilket orsakar runtime-fel. Dessutom kan AI utan tvekan definiera flera versioner av samma klass eller funktion inom ett projekt, vilket leder till konflikter och förvirring.

En kodplattform med minne och projektstruktur hjälper

En lösning är att använda AI-kodplattformar som kan hantera minne och projektstrukturer. Detta hjälper till att bevara konsistens i komplexa projekt. Tyvärr används dessa funktioner inte alltid konsekvent. Det kan därför hända att AI tappar sammanhanget i ett projekt och introducerar oönskade dupliceringar eller felaktiga beroenden under programmeringen.

De flesta AI-kodplattformar arbetar med så kallade verktyg som kan anropas av det stora språkmodellen (LLM). Dessa verktyg baseras på ett öppet standardprotokoll (MCP). Det är därför möjligt att koppla en AI-kodagent till en IDE som Visual Code. Eventuellt kan du lokalt sätta upp en LLM med llama eller ollama och välja en MCP-server att integrera med. Modeller finns att hitta på huggingface.

IDE-tillägg är oumbärliga

För att bättre hantera AI-genererad kod kan utvecklare använda IDE-tillägg som övervakar kodens korrekthet. Verktyg som linters, typkontroller och avancerade kodanalysverktyg hjälper till att upptäcka och rätta fel tidigt. De utgör ett viktigt komplement till AI-genererad kod för att säkerställa kvalitet och stabilitet.

Orsaken till återkommande fel: kontext och roll i API:er

En av de viktigaste anledningarna till att AI-agenter fortsätter att göra samma fel ligger i hur AI tolkar API:er. AI-modeller behöver kontext och en tydlig rollbeskrivning för att generera effektiv kod. Det innebär att prompts måste vara fullständiga: de ska inte bara innehålla funktionella krav utan även tydligt ange förväntat resultat och randvillkor. För att underlätta detta kan du spara prompts i ett standardformat (MDC) och alltid skicka med dem till AI. Detta är särskilt användbart för generella programmeringsregler som du följer samt de funktionella och tekniska kraven och strukturen i ditt projekt.

Verktyg som FAISS och LangChain hjälper

Produkter som FAISS och LangChain erbjuder lösningar för att låta AI hantera kontext bättre. FAISS hjälper till exempel med effektiv sökning och hämtning av relevanta kodfragment, medan LangChain hjälper till att strukturera AI-genererad kod och behålla kontext inom ett större projekt. Men även här kan du eventuellt sätta upp det lokalt med RAC-databaser.

Slutsats: användbart, men ännu inte självständigt

AI är ett kraftfullt verktyg för programmerare och kan hjälpa till att påskynda utvecklingsprocesser. Men det är ännu inte riktigt kapabelt att självständigt designa och bygga en mer komplex kodbas utan mänsklig kontroll. Programmerare bör se AI som en assistent som kan automatisera uppgifter och generera idéer, men som fortfarande behöver vägledning och korrigering för att nå ett bra resultat.

Kontakta oss via kontakt för att få hjälp med att sätta upp utvecklingsmiljön så att team kan få ut maximalt av sin miljö och ägna mer tid åt kravhantering och design än åt felsökning och kodskrivning.