AI 代理编程

人工智能 (AI) 已经从根本上改变了我们的编程方式。AI 代理可以生成代码、优化代码，甚至协助调试。然而，程序员在与 AI 合作时仍需牢记一些限制。

顺序和重复问题

AI 代理在处理代码顺序时存在困难。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 可能会在项目中毫不犹豫地定义同一类或函数的多个版本，从而引发冲突和混乱。

具有记忆和项目结构的代码平台有所帮助

一种解决方案是使用能够管理记忆和项目结构的 AI 代码平台。这有助于在复杂项目中保持一致性。然而，这些功能并非总是得到一致的应用。因此，AI 可能会在编程过程中丢失项目的连贯性，并引入不必要的重复或不正确的依赖关系。

大多数 AI 编码平台都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 Visual Code 等 IDE 与 AI 编码代理连接起来。您也可以使用 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 AI 生成的代码，开发人员可以利用 IDE 扩展来确保代码的正确性。Linters、类型检查器和高级代码分析工具等有助于及早发现和纠正错误。它们是 AI 生成代码的重要补充，可确保质量和稳定性。

重复错误的原因：API 的上下文和角色

AI 代理不断重复错误的一个主要原因是它们解释 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。这意味着提示必须完整：它们不仅应包含功能要求，还应明确预期的结果和边界条件。为了简化这一点，您可以将提示以标准格式 (MDC) 保存，并将其作为标准发送给 AI。这对于您使用的通用编程规则、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

FAISS 和 LangChain 等产品提供了让 AI 更好地处理上下文的解决方案。例如，FAISS 有助于高效搜索和检索相关的代码片段，而 LangChain 则有助于组织 AI 生成的代码并在大型项目中保持上下文。但您也可以使用 RAC 数据库在本地进行设置。

结论：有用，但尚未独立

AI 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，它还无法独立设计和构建更复杂的代码库。程序员应将 AI 视为一个可以自动化任务和产生想法的助手，但它仍然需要指导和纠正才能取得良好成果。

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