使用 AI 代理编程

人工智能（AI）从根本上改变了我们编程的方式。人工智能代理可以生成、优化代码，甚至协助调试。然而，程序员在使用人工智能时需要记住一些限制。

顺序和重复问题

人工智能代理在代码的正确顺序方面存在困难。例如，它们可以将初始化放在文件的末尾，从而导致运行时错误。此外，人工智能可以毫不犹豫地在项目内定义同一类或函数的多个版本，从而导致冲突和混淆。

具有内存和项目结构的代码平台有所帮助

一个解决方案是使用可以管理内存和项目结构的人工智能代码平台。这有助于在复杂项目中保持一致性。不幸的是，这些功能并非总是始终如一地应用。因此，人工智能可能会失去项目的连贯性，并在编程过程中引入不必要的重复或不正确的依赖关系。

大多数人工智能编码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 IDE（如 Visual Code）连接到人工智能编码代理。您还可以使用 llama 或 ollama 在本地设置 LLM，并选择一个 MCP 服务器进行集成。模型可以在 huggingface 上找到。

IDE 扩展不可或缺

为了更好地管理人工智能生成的代码，开发人员可以使用 IDE 扩展来监督代码的正确性。诸如 linter、类型检查器和高级代码分析工具等工具可以帮助及早发现和纠正错误。它们是人工智能生成代码的重要补充，以确保质量和稳定性。

重复错误的原因：API 中的上下文和角色

人工智能代理不断重复错误的主要原因之一在于人工智能解释 API 的方式。人工智能模型需要上下文和清晰的角色描述才能生成有效的代码。这意味着提示必须完整：它们不仅必须包含功能要求，还必须明确预期结果和先决条件。为了方便这一点，您可以将提示以标准格式 (MDC) 存储并标准地发送给人工智能。这对于您使用的通用编程规则以及项目的功能和技术要求以及结构特别有用。

FAISS 和 LangChain 等工具提供帮助

诸如 FAISS 和 LangChain 等产品提供了解决方案，以帮助人工智能更好地处理上下文。例如，FAISS 有助于高效地搜索和检索相关的代码片段，而 LangChain 有助于构建人工智能生成的代码并在更大的项目中保持上下文。但在这里，您也可以使用 RAC 数据库在本地自行设置。

结论：有用，但尚未独立

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，它仍然无法在没有人为控制的情况下独立设计和构建更复杂的代码库。程序员应该将人工智能视为一个可以自动化任务和生成想法的助手，但它仍然需要指导和纠正才能取得良好的结果。

请联系我们，以帮助设置开发环境，帮助团队充分利用开发环境，更多地关注需求工程和设计，而不是调试和编写代码。