Програмиране с AI агент

Изкуственият интелект (AI) фундаментално промени начина, по който програмираме. AI агентите могат да генерират код, да го оптимизират и дори да подпомагат дебъгването. Въпреки това, има някои ограничения, които програмистите трябва да имат предвид, когато работят с AI.

Проблеми с последователност и дублиране

AI агентите се затрудняват с правилната последователност на кода. Например, те могат да поставят инициализации в края на файл, което причинява грешки при изпълнение. Освен това AI може без колебание да дефинира множество версии на един и същ клас или функция в рамките на проект, което води до конфликти и объркване.

Платформа с код, памет и структура на проекта помага

Едно от решенията е използването на AI кодови платформи, които могат да управляват паметта и структурата на проекта. Това помага за запазване на последователността в сложни проекти. За съжаление, тези функции не винаги се прилагат последователно. В резултат на това AI може да загуби кохерентността на проекта и да въведе нежелани дублирания или некоректни зависимости по време на програмирането.

Повечето AI кодинг платформи работят с т.нар. инструменти, които големият езиков модел може да извика. Тези инструменти се базират на отворен стандартен протокол (MCP). Следователно е възможно да свържете IDE като Visual Code към AI кодинг агент. По желание можете локално да настроите LLM с llama или ollama и да изберете MCP сървър за интеграция. Моделите могат да бъдат намерени на huggingface.

Разширенията за IDE са незаменими

За по-добро управление на AI-генерирания код, разработчиците могат да използват IDE разширения, които следят за коректността на кода. Инструменти като линтери, type checkers и усъвършенствани инструменти за анализ на код помагат за ранното откриване и коригиране на грешки. Те са съществено допълнение към AI-генерирания код за гарантиране на качество и стабилност.

Причината за повтарящи се грешки: контекст и роля в API-тата

Една от основните причини, поради които AI агентите продължават да повтарят грешки, се крие в начина, по който AI интерпретира API-тата. AI моделите се нуждаят от контекст и ясно описание на ролята, за да генерират ефективен код. Това означава, че промптовете трябва да бъдат пълни: те трябва да съдържат не само функционалните изисквания, но и изрично да посочват очаквания резултат и граничните условия. За да улесните това, можете да съхранявате промптовете в стандартен формат (MDC) и да ги изпращате по подразбиране към AI. Това е особено полезно за общите правила за програмиране, които прилагате, както и за функционалните и техническите изисквания и структурата на вашия проект.

Инструменти като FAISS и LangChain помагат

Продукти като FAISS и LangChain предлагат решения за по-добро управление на контекста от страна на AI. FAISS например подпомага ефективното търсене и извличане на подходящи програмни фрагменти, докато LangChain помага за структурирането на генериран от AI код и поддържането на контекста в по-голям проект. Но тук също можете по желание да го настроите локално с RAC бази данни.

Заключение: полезно, но все още не самостоятелно

AI е мощен инструмент за програмисти и може да помогне за ускоряване на процесите на разработка. Въпреки това, той все още не е наистина способен сам да проектира и изгради по-сложна кодова база без човешки контрол. Програмистите трябва да разглеждат AI като асистент, който може да автоматизира задачи и да генерира идеи, но който все още се нуждае от насоки и корекции, за да постигне добър резултат.

Свържете се с нас за да помогне за настройката на средата за разработка, за да подпомогне екипите да извлекат максимума от нея и да се фокусират повече върху инженеринга на изискванията и дизайна, отколкото върху дебъгване и писане на код.