使用 AI 代理编程

人工智能 (AI) 从根本上改变了我们的编程方式。AI 代理可以生成、优化代码，甚至协助调试。然而，程序员在使用 AI 时仍需注意一些局限性。

顺序和重复问题

AI 代理在代码的正确顺序方面存在困难。例如，它们可能会将初始化代码放在文件末尾，从而导致运行时错误。此外，AI 可能会毫不犹豫地在项目中定义同一类或函数的多个版本，从而引发冲突和混淆。

具有记忆和项目结构的编码平台有所帮助

一种解决方案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。不幸的是，这些功能并非总是得到一致的应用。这可能导致 AI 在编程过程中丢失项目连贯性，并引入不必要的重复或不正确的依赖关系。

大多数 AI 编码平台使用所谓的工具来调用大型语言模型。这些工具基于开放标准协议 (MCP)。因此，可以将 IDE（如 Visual Code）连接到 AI 编码代理。您也可以在本地设置一个 LLM， Llama 选择一个 Ollama MCP 服务器 进行集成。模型可以在 Hugging Face.

IDE 扩展是不可或缺的

为了更好地管理AI生成的代码，开发人员可以利用IDE扩展来监督代码的正确性。像代码检查工具（linters）、类型检查器和高级代码分析工具等工具，有助于及早发现和纠正错误。它们是AI生成代码不可或缺的补充，以确保质量和稳定性。

重复错误的根源：API 中的上下文和角色

AI代理程序持续出错的一个主要原因是它们解释AI API的方式。AI模型需要上下文和清晰的角色描述才能生成有效的代码。这意味着提示必须是完整的：它们不仅应包含功能要求，还应明确说明预期结果和边界条件。为简化此过程，您可以将提示以标准格式（MDC）保存，并将其作为默认设置发送给AI。这对于您遵循的通用编程规则、功能和技术要求以及项目结构特别有用。

FAISS 和 LangChain 等工具提供帮助

像 FAISS 和 LangChain 这样的产品提供了让AI更好地处理上下文的解决方案。例如，FAISS有助于高效地搜索和检索相关的代码片段，而LangChain则有助于构建AI生成的代码结构并在更大的项目中保持上下文。但在这里，您也可以选择使用RAC数据库在本地自行搭建。

结论：有用，但尚不能独立运作

人工智能是程序员的强大工具，可以帮助加速开发过程。然而，在没有人工监督的情况下，它还不能真正独立设计和构建更复杂的代码库。程序员应将人工智能视为可以自动化任务和生成想法的助手，但仍需要指导和修正才能取得良好成果。

采取 联系 行动，以帮助设置开发环境，使团队能够充分利用开发环境，并将更多精力投入到需求工程和设计中，而不是调试和编写代码。