Programación con un agente de IA
La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente la forma en que programamos. Los agentes de IA pueden generar código, optimizar e incluso ayudar en la depuración. Sin embargo, existen algunas limitaciones que los programadores deben tener en cuenta al trabajar con IA.
Problemas de orden y duplicación
A los agentes de IA les cuesta seguir el orden correcto del código. Por ejemplo, pueden colocar inicializaciones al final de un archivo, lo que provoca errores de tiempo de ejecución. Además, la IA puede definir sin dudarlo varias versiones de la misma clase o función dentro de un proyecto, lo que genera conflictos y confusión.
Una plataforma de código con memoria y estructura de proyecto ayuda
Una solución a esto es utilizar plataformas de código de IA que puedan gestionar la memoria y las estructuras de proyectos. Esto ayuda a mantener la coherencia en proyectos complejos. Desafortunadamente, estas funciones no siempre se aplican de manera consistente. Como resultado, la IA puede perder la cohesión del proyecto e introducir duplicados no deseados o dependencias incorrectas durante la programación.
La mayoría de las plataformas de codificación de IA funcionan con herramientas que el modelo de lenguaje grande puede invocar. Estas herramientas se basan en un protocolo estándar abierto (MCP). Por lo tanto, también es posible conectar un agente de codificación de IA a un IDE como Visual Code. Si lo deseas, puedes configurar un LLM localmente con llama o ollama y elegir un servidor MCP para integrar. Los modelos se pueden encontrar en huggingface.
Las extensiones de IDE son indispensables
Para gestionar mejor el código generado por IA, los desarrolladores pueden utilizar extensiones de IDE que supervisan la corrección del código. Herramientas como linters, comprobadores de tipos y herramientas avanzadas de análisis de código ayudan a detectar y corregir errores de forma temprana. Constituyen un complemento esencial para el código generado por IA para garantizar la calidad y la estabilidad.
La causa de los errores repetitivos: contexto y rol en las API
Una de las principales razones por las que los agentes de IA siguen repitiendo errores radica en la forma en que interpretan las API. Los modelos de IA necesitan contexto y una descripción de rol clara para generar código eficaz. Esto significa que los prompts deben ser completos: no solo deben contener los requisitos funcionales, sino también especificar explícitamente el resultado esperado y las condiciones límite. Para facilitar esto, puedes guardar los prompts en un formato estándar (MDC) y enviarlos por defecto a la IA. Esto es especialmente útil para las reglas de programación genéricas que utilizas, así como para los requisitos funcionales y técnicos y la estructura de tu proyecto.
Herramientas como FAISS y LangChain ayudan
Productos como FAISS y LangChain ofrecen soluciones para que la IA gestione mejor el contexto. FAISS, por ejemplo, ayuda a buscar y recuperar fragmentos de código relevantes de manera eficiente, mientras que LangChain ayuda a estructurar el código generado por IA y a mantener el contexto dentro de un proyecto más grande. Pero aquí también puedes configurarlo tú mismo localmente con bases de datos RAC.
Conclusión: útil, pero aún no autónomo
La IA es una herramienta poderosa para los programadores y puede ayudar a acelerar los procesos de desarrollo. Sin embargo, todavía no es realmente capaz de diseñar y construir una base de código compleja de forma independiente sin supervisión humana. Los programadores deben considerar la IA como un asistente que puede automatizar tareas y generar ideas, pero que aún necesita orientación y corrección para lograr un buen resultado.
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