Programmering 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. Ändå finns det vissa begränsningar som programmerare bör 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 körningsfel. 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 bibehålla konsistens i komplexa projekt. Tyvärr tillämpas dessa funktioner inte alltid konsekvent. Detta kan leda till att AI förlorar sammanhanget i ett projekt och introducerar oönskade dupliceringar eller felaktiga beroenden under programmeringen.

De flesta AI-kodningsplattformar arbetar med så kallade verktyg som den stora språkmodellen kan anropa. Dessa verktyg är baserade på ett öppet standardprotokoll (MCP). Det är därför möjligt att koppla en IDE som Visual Code till en AI-kodningsagent. Eventuellt kan du lokalt sätta upp en LLM med llama eller ollama och välja en MCP-server att integrera med. Modeller finns 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 korrigera fel i ett tidigt skede. 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 upprepa fel ligger i hur AI tolkar API:er. AI-modeller behöver kontext och en tydlig rollbeskrivning för att generera effektiv kod. Detta innebär att prompter måste vara fullständiga: de måste inte bara innehålla de funktionella kraven, utan också explicit ange det förväntade resultatet och randvillkoren. För att underlätta detta kan du spara prompterna i standardformat (MDC) och skicka dem som standard till AI:n. Detta är särskilt användbart för generiska programmeringsregler som du använder och de funktionella och tekniska kraven samt strukturen i ditt projekt.

Verktyg som FAISS och LangChain hjälper

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

Kontakta oss för att få hjälp med att sätta upp utvecklingsmiljön för att hjälpa team att få ut mesta möjliga av utvecklingsmiljön och ägna mer tid åt kravhantering och design än åt felsökning och kodskrivning.