การเขียนโปรแกรมด้วย AI Agent

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนวิธีการเขียนโปรแกรมของเราอย่างรากฐาน AI-agent สามารถสร้างโค้ด ปรับปรุง และแม้แต่ช่วยในการดีบักได้ อย่างไรก็ตามยังมีข้อจำกัดบางประการที่นักพัฒนาควรคำนึงถึงเมื่อทำงานกับ AI

ปัญหาเรื่องลำดับขั้นตอนและการทำซ้ำ

AI-agent มักมีปัญหาในการจัดลำดับโค้ดอย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น อาจวางการเริ่มต้นค่าต่างๆ ไว้ท้ายไฟล์ ซึ่งทำให้เกิดข้อผิดพลาดขณะรันไทม์ นอกจากนี้ AI อาจนิยามหลายเวอร์ชันของคลาสหรือฟังก์ชันเดียวกันภายในโปรเจกต์โดยไม่ลังเล ซึ่งนำไปสู่ความขัดแย้งและความสับสน

แพลตฟอร์มโค้ดที่มีหน่วยความจำและโครงสร้างโครงการช่วยได้

วิธีแก้คือการใช้แพลตฟอร์มโค้ดของ AI ที่สามารถจัดการหน่วยความจำและโครงสร้างโปรเจกต์ได้ ซึ่งช่วยรักษาความสอดคล้องในโปรเจกต์ที่ซับซ้อน โชคร้ายที่ฟังก์ชันเหล่านี้ไม่ได้ถูกนำไปใช้เสมอไป ผลก็คือ AI อาจสูญเสียความเชื่อมโยงของโปรเจกต์และแทรกซ้ำหรือพึ่งพาผิดพลาดที่ไม่พึงประสงค์ระหว่างการเขียนโปรแกรม

แพลตฟอร์มการเขียนโค้ดด้วย AI ส่วนใหญ่ทำงานกับสิ่งที่เรียกว่า tools ซึ่งสามารถเรียกใช้งาน large language model ได้ เครื่องมือเหล่านี้อาศัยโปรโตคอลมาตรฐานเปิด (MCP) ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะเชื่อม AI coding agent เข้ากับ IDE อย่าง Visual Studio Code นอกจากนี้คุณอาจติดตั้ง LLM บนเครื่องท้องถิ่นด้วย llama หรือ ollama และเลือกเซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับการรวมระบบ NetCare ได้สร้าง เซิร์ฟเวอร์ MCP ขึ้นเพื่อช่วยในการดีบักและจัดการระบบพื้นฐาน (Linux) ที่รองรับ เหมาะเมื่อคุณต้องการนำโค้ดขึ้นใช้งานแบบสดทันที
โมเดลต่างๆ สามารถพบได้ที่ huggingface.

ส่วนขยาย IDE มีความจำเป็นอย่างยิ่ง

เพื่อจัดการโค้ดที่สร้างโดย AI ให้ดียิ่งขึ้น นักพัฒนาสามารถใช้ส่วนขยาย IDE ที่ตรวจสอบความถูกต้องของโค้ด เครื่องมือเช่น linter เครื่องมือตรวจสอบประเภท (type checker) และเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดขั้นสูงช่วยตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดตั้งแต่เนิ่นๆ ซึ่งเป็นการเสริมที่จำเป็นสำหรับโค้ดที่สร้างโดย AI เพื่อรับประกันคุณภาพและเสถียรภาพ

สาเหตุของข้อผิดพลาดซ้ำซ้อน: บริบทและบทบาทใน API

หนึ่งในสาเหตุสำคัญที่ทำให้ AI-agent ยังคงทำผิดซ้ำๆ มาจากวิธีที่พวกมันตีความ API ของ AI โมเดลต้องการบริบทและคำอธิบายบทบาทที่ชัดเจนเพื่อสร้างโค้ดที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งหมายความว่า prompt ต้องสมบูรณ์: ไม่เพียงแต่ระบุข้อกำหนดเชิงฟังก์ชัน แต่ต้องระบุผลลัพธ์ที่คาดหวังและเงื่อนไขขอบเขตอย่างชัดเจน เพื่ออำนวยความสะดวก คุณสามารถบันทึก prompt ในรูปแบบมาตรฐาน (MDC) และส่งไปพร้อมกับคำขอเป็นค่าเริ่มต้น นั่นมีประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับกฎการเขียนโปรแกรมทั่วไปที่คุณใช้ ข้อกำหนดเชิงฟังก์ชันและเทคนิค และโครงสร้างของโปรเจกต์

เครื่องมืออย่าง FAISS และ LangChain ช่วยได้

ผลิตภัณฑ์อย่าง FAISS และ LangChain เสนอวิธีแก้เพื่อให้ AI จัดการบริบทได้ดีขึ้น เช่น FAISS ช่วยในการค้นหาและดึงส่วนโค้ดที่เกี่ยวข้องอย่างมีประสิทธิภาพ ขณะที่ LangChain ช่วยจัดโครงสร้างโค้ดที่สร้างโดย AI และรักษาบริบทภายในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ แต่คุณยังสามารถตั้งค่าระบบเหล่านี้ในเครื่องท้องถิ่นด้วยฐานข้อมูล RAC

บทสรุป: มีประโยชน์ แต่ยังไม่อิสระ

AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับโปรแกรมเมอร์และสามารถช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาได้ อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันยังไม่สามารถออกแบบและสร้างฐานโค้ดที่ซับซ้อนได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องมีการควบคุมจากมนุษย์ โปรแกรมเมอร์จึงควรมอง AI เป็นผู้ช่วยที่สามารถทำงานอัตโนมัติและสร้างไอเดียได้ แต่ยังต้องการคำแนะนำและการแก้ไขจากมนุษย์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี

ติดต่อ เพื่อช่วยตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาให้ทีมสามารถใช้ประโยชน์จากสภาพแวดล้อมนั้นได้อย่างเต็มที่ และให้ทีมมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ความต้องการและการออกแบบ มากกว่าการดีบักและการเขียนโค้ด