การเขียนโปรแกรมด้วย AI Agent

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการเขียนโปรแกรมของเราไปอย่างสิ้นเชิง เอเจนต์ AI สามารถสร้างโค้ด ปรับปรุงให้เหมาะสม และแม้กระทั่งช่วยในการดีบัก อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดบางประการที่โปรแกรมเมอร์ควรคำนึงถึงเมื่อทำงานกับ AI

ปัญหาเรื่องลำดับและการทำซ้ำ

เอเจนต์ AI มักมีปัญหากับลำดับโค้ดที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจวางการเริ่มต้นไว้ที่ส่วนท้ายของไฟล์ ซึ่งทำให้เกิดข้อผิดพลาดขณะรันไทม์ นอกจากนี้ AI อาจกำหนดคลาสหรือฟังก์ชันเดียวกันหลายเวอร์ชันภายในโปรเจกต์โดยไม่ลังเล ซึ่งนำไปสู่ความขัดแย้งและความสับสน

แพลตฟอร์มโค้ดที่มีหน่วยความจำและโครงสร้างโปรเจกต์ช่วยได้

วิธีแก้ไขปัญหานี้คือการใช้แพลตฟอร์มโค้ด AI ที่สามารถจัดการหน่วยความจำและโครงสร้างโปรเจกต์ได้ ซึ่งช่วยรักษาความสอดคล้องในโปรเจกต์ที่ซับซ้อน แต่น่าเสียดายที่ฟังก์ชันเหล่านี้ไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างสม่ำเสมอเสมอไป สิ่งนี้อาจทำให้ AI สูญเสียความเชื่อมโยงของโปรเจกต์ และแนะนำการทำซ้ำที่ไม่พึงประสงค์หรือการพึ่งพาที่ไม่ถูกต้องในระหว่างการเขียนโปรแกรม

แพลตฟอร์มการเขียนโค้ด AI ส่วนใหญ่ทำงานร่วมกับสิ่งที่เรียกว่าเครื่องมือที่สามารถเรียกใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (large language model) เครื่องมือเหล่านั้นอิงตามโปรโตคอลมาตรฐานแบบเปิด (MCP) ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะเชื่อมต่อ IDE เช่น Visual Code เข้ากับเอเจนต์การเขียนโค้ด AI คุณอาจตั้งค่า LLM ในเครื่องด้วย ลามะ ของ ollama และเลือกเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อรวมเข้าด้วยกัน NetCare ได้สร้าง เซิร์ฟเวอร์ MCP ขึ้นมาเพื่อช่วยในการดีบักและจัดการระบบ (linux) พื้นฐาน มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการนำโค้ดไปใช้งานจริงทันที
สามารถค้นหาโมเดลได้ที่ huggingface.

ส่วนขยาย IDE เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้

เพื่อจัดการโค้ดที่สร้างโดย AI ได้ดียิ่งขึ้น นักพัฒนาสามารถใช้ส่วนขยาย IDE ที่ตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดได้ เครื่องมือต่างๆ เช่น ลินเตอร์ ตัวตรวจสอบประเภท และเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดขั้นสูง ช่วยในการตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดตั้งแต่เนิ่นๆ สิ่งเหล่านี้เป็นส่วนเสริมที่จำเป็นสำหรับโค้ดที่สร้างโดย AI เพื่อรับประกันคุณภาพและความเสถียร

สาเหตุของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นซ้ำ: บริบทและบทบาทใน API

เหตุผลสำคัญประการหนึ่งที่ทำให้เอเจนต์ AI ยังคงทำผิดพลาดซ้ำๆ อยู่ที่วิธีการที่ AI ตีความ API โมเดล AI ต้องการบริบทและคำอธิบายบทบาทที่ชัดเจนเพื่อสร้างโค้ดที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งหมายความว่าพรอมต์จะต้องสมบูรณ์: ไม่เพียงแต่ต้องมีข้อกำหนดด้านฟังก์ชันเท่านั้น แต่ยังต้องระบุผลลัพธ์ที่คาดหวังและเงื่อนไขขอบเขตอย่างชัดเจนด้วย เพื่อให้สิ่งนี้ง่ายขึ้น คุณสามารถจัดเก็บพรอมต์ในรูปแบบมาตรฐาน (MDC) และส่งไปยัง AI เป็นค่าเริ่มต้นได้ ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับกฎการเขียนโปรแกรมทั่วไปที่คุณใช้ ข้อกำหนดด้านฟังก์ชันและเทคนิค และโครงสร้างของโครงการของคุณ

เครื่องมืออย่าง FAISS และ LangChain ช่วยได้

ผลิตภัณฑ์เช่น FAISS และ LangChain นำเสนอโซลูชันเพื่อให้ AI จัดการกับบริบทได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น FAISS ช่วยในการค้นหาและดึงข้อมูลโค้ดที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ LangChain ช่วยในการจัดโครงสร้างโค้ดที่สร้างโดย AI และรักษาบริบทภายในโครงการที่ใหญ่ขึ้น แต่ในกรณีนี้ คุณยังสามารถตั้งค่าด้วยตนเองในเครื่องด้วยฐานข้อมูล RAC ได้อีกด้วย

สรุป: มีประโยชน์ แต่ยังไม่สามารถทำงานได้ด้วยตนเอง

AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับโปรแกรมเมอร์และสามารถช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาได้ อย่างไรก็ตาม มันยังไม่สามารถออกแบบและสร้างฐานโค้ดที่ซับซ้อนได้ด้วยตนเองโดยปราศจากการควบคุมของมนุษย์ โปรแกรมเมอร์ควรพิจารณา AI เป็นผู้ช่วยที่สามารถทำงานอัตโนมัติและสร้างแนวคิดได้ แต่ยังคงต้องการคำแนะนำและการแก้ไขเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี

ติดต่อ เพื่อช่วยในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา เพื่อช่วยให้ทีมใช้ประโยชน์จากสภาพแวดล้อมการพัฒนาได้อย่างเต็มที่ และมุ่งเน้นไปที่วิศวกรรมความต้องการและการออกแบบมากขึ้น แทนที่จะเป็นการดีบักและการเขียนโค้ด