使用AI Agent进行编程

人工智能（AI）从根本上改变了我们的编程方式。AI智能体能够生成、优化代码，甚至协助进行调试。尽管如此，程序员在使用AI时仍需注意一些局限性。

顺序与重复问题

AI智能体在处理代码的正确顺序时往往存在困难。例如，它们可能会将初始化代码放在文件的末尾，从而导致运行时错误。此外，AI在项目中可能会毫无顾忌地定义同一类或函数的多个版本，从而导致冲突和混乱。

具备记忆和项目结构的代码平台大有帮助

解决这个问题的一个方法是使用能够管理内存和项目结构的AI代码平台。这有助于在复杂项目中保持一致性。遗憾的是，这些功能并非总能得到一致的应用。因此，在编程过程中，AI可能会失去项目的连贯性，并引入不必要的重复或不正确的依赖关系。

大多数AI编程平台都使用所谓的工具，大型语言模型可以调用这些工具。这些工具基于开放标准协议（MCP）。因此，可以将AI编程代码智能体连接到诸如Visual Code之类的IDE。您还可以在本地使用以下工具设置LLM： Llama 或ollama，并选择一个要集成的MCP服务器。NetCare制作了一个 MCP服务器 旨在帮助进行调试和管理底层（Linux）系统。如果您想直接将代码上线，这非常实用。
模型可以在以下平台找到： Hugging Face.

IDE插件不可或缺

为了更好地管理AI生成的代码，开发人员可以使用监督代码正确性的IDE扩展。诸如代码检查器（linters）、类型检查器（type checkers）和高级代码分析工具等辅助工具，有助于早期发现并纠正错误。它们是对AI生成代码的重要补充，可确保代码的质量和稳定性。

重复错误的根源：API中的上下文与角色

AI智能体之所以会不断重复错误，最主要的原因之一在于AI解释API的方式。AI模型需要上下文和清晰的角色定义来生成高效的代码。这意味着提示词必须是完整的：它们不仅应包含功能需求，还应明确说明期望的结果和前提条件。为了简化这一点，您可以将提示词以标准格式（MDC）保存，并在发送给AI时默认附带这些内容。这对于您使用的通用编程规则、功能与技术要求以及项目的结构特别有用。

FAISS和LangChain等工具大有助益

诸如 FAISS 与 LangChain 之类的产品提供了解决方案，使AI能够更好地处理上下文。例如，FAISS有助于高效搜索和检索相关的代码片段，而LangChain则有助于在更大的项目中结构化AI生成的代码并保持上下文。不过，在这里你也可以选择使用RAC数据库在本地自行搭建。

结论：实用，但尚不能完全独立

AI是程序员手中的强大工具，能够帮助加速开发流程。然而，在没有人工干预的情况下，它目前还无法独立设计和构建复杂的代码库。程序员应将AI视为一个能够自动化任务并生成想法的助手，但它仍然需要指导和纠正才能取得良好的结果。

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