Coderen met een AI

Programación con un agente de IA

La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente la forma en que programamos. Los agentes de IA pueden generar, optimizar e incluso ayudar en la depuración de código. Sin embargo, existen algunas limitaciones que los programadores deben tener en cuenta al trabajar con IA.

Problemas de orden y duplicación

Los agentes de IA tienen dificultades con 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 varias versiones de la misma clase o función dentro de un proyecto sin dudarlo, lo que genera conflictos y confusión.

Una plataforma de código con memoria y estructura de proyecto ayuda

Una solución para esto es el uso de plataformas de código de IA que pueden administrar 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 de un proyecto e introducir duplicaciones no deseadas o dependencias incorrectas durante la programación.

La mayoría de las plataformas de codificación de IA funcionan con las llamadas herramientas que el modelo de lenguaje grande puede invocar. Esas herramientas se basan en un protocolo de estándar abierto (MCP). Por lo tanto, también es posible vincular una IDE como Visual Code a un agente de codificación de IA. Opcionalmente, puede configurar localmente un LLM con llama u ollama y elegir un servidor MCP para integrar. Los modelos se pueden encontrar en huggingface.

Las extensiones de IDE son indispensables

Para administrar mejor el código generado por IA, los desarrolladores pueden usar extensiones de IDE que supervisan la corrección del código. Herramientas como linters, verificadores de tipos y herramientas avanzadas de análisis de código ayudan a detectar y corregir errores de manera temprana. Son 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 razones principales por las que los agentes de IA continúan repitiendo errores radica en la forma en que la IA interpreta las API. Los modelos de IA necesitan contexto y una descripción de rol clara para generar código efectivo. 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, puede guardar los prompts en un formato estándar (MDC) y enviarlos a la IA de forma estándar. Esto es especialmente útil para las reglas de programación genéricas que utiliza y los requisitos funcionales y técnicos, así como la estructura de su proyecto.

Herramientas como FAISS y LangChain ayudan

Productos como FAISS y LangChain ofrecen soluciones para que la IA maneje 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 puede configurarlo localmente con bases de datos RAC si lo desea.

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 de forma autónoma una base de código más compleja 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.

Contáctenos para ayudar a configurar el entorno de desarrollo para que los equipos aprovechen al máximo el entorno de desarrollo y dediquen más tiempo a la ingeniería de requisitos y al diseño que a la depuración y la escritura de código.

 

Gerard

Gerard trabaja como consultor y gestor de IA. Con una gran experiencia en grandes organizaciones, es capaz de desentrañar rápidamente un problema y avanzar hacia una solución. Combinado con una formación económica, garantiza decisiones comercialmente responsables.

AIR (Artificial Intelligence Robot)