Programmera med en AI‑agent
Artificiell intelligens (AI) har fundamentalt förändrat sättet vi programmerar på. AI-agenter kan generera kod, optimera och till och med hjälpa till med felsökning. Trots detta finns det vissa begränsningar som programmerare måste ha i åtanke när de arbetar med AI.
Problem med ordning och duplicering
AI-agenter har svårt med rätt kodordning. De kan till exempel placera initialiseringar i slutet av en fil, vilket orsakar körfel. 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 på detta är att använda AI-kodplattformar som kan hantera minne och projektstrukturer. Detta hjälper till att bevara konsistens i komplexa projekt. Tyvärr tillämpas dessa funktioner inte alltid konsekvent. Detta kan leda till att AI förlorar projektets sammanhang och introducerar oönskade dupliceringar eller felaktiga beroenden under programmeringen.
De flesta AI-kodplattformar arbetar med så kallade verktyg som kan anropa den stora språkmodellen. Dessa verktyg är baserade på ett öppet standardprotokoll (MCP). Det är därför möjligt att koppla en AI-kodagent till en IDE som Visual Code. Eventuellt kan du sätta upp en lokal LLM med llama eller Ollama och välja en MCP-server att integrera med. NetCare har en MCP-server skapat för att hjälpa till med felsökning och hantera det underliggande (Linux) systemet. Praktiskt när du vill köra koden live direkt.
Modellerna finns på huggingface.
IDE-tillägg är oumbärliga
För att bättre hantera AI-genererad kod kan utvecklare använda IDE-tillägg som övervakar kodkvalitet. Verktyg som linters, typkontroller och avancerade kodanalysverktyg hjälper till att tidigt upptäcka och korrigera fel. De är ett väsentligt 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 orsakerna till att AI-agenter fortsätter att upprepa fel ligger i hur AI‑API:er tolkas. AI-modeller behöver kontext och en tydlig rollbeskrivning för att generera effektiv kod. Det innebär att prompts måste vara kompletta: de ska inte bara innehålla de funktionella kraven utan också tydligt ange det förväntade resultatet och förutsättningarna. För att underlätta detta kan du spara prompts i ett standardformat (MDC) och alltid skicka med dem till AI. Detta är särskilt praktiskt för generiska programmeringsregler du använder samt de funktionella och tekniska kraven och projektets struktur.
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 kontexten i 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. Ändå är det ännu inte riktigt kapabelt att självständigt designa och bygga en mer komplex kodbas utan mänsklig kontroll. Programmerare bör betrakta AI som en assistent som kan automatisera uppgifter och generera idéer, men som fortfarande behöver vägledning och korrigering för att uppnå ett bra resultat.
Ta kontakt för att hjälpa till att sätta upp utvecklingsmiljön så att team kan få ut det mesta av den och fokusera mer på kravhantering och design än på felsökning och kodskrivning.
