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 a depurar 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 múltiples 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 utilizar plataformas de código de IA que puedan gestionar la memoria y las estructuras del proyecto. Esto ayuda a mantener la coherencia en proyectos complejos. Desafortunadamente, estas funciones no siempre se aplican de manera consistente. Como resultado, es posible que la IA pierda la cohesión del proyecto e introduzca duplicados no deseados o dependencias incorrectas durante la programación.
La mayoría de las plataformas de codificación con IA funcionan con las llamadas herramientas que pueden invocar el modelo de lenguaje grande (LLM). Esas herramientas se basan en un protocolo de estándar abierto (MCP). Por lo tanto, también es posible vincular un agente de codificación de IA a un IDE como Visual Code. Opcionalmente, puede configurar localmente un LLM con llama de ollama y elige un servidor MCP con el que integrarte. NetCare ha creado servidor MCP una herramienta para ayudar con la depuración y la gestión del sistema subyacente (linux). Útil si deseas implementar el código directamente en vivo.
Los modelos se pueden encontrar en huggingface.
Las extensiones del IDE son indispensables
Para gestionar mejor el código generado por IA, los desarrolladores pueden utilizar extensiones de IDE que supervisen 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. Constituyen un complemento esencial para el código generado por IA para garantizar su calidad y 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 siguen 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 eficaz. Esto significa que las indicaciones (prompts) deben ser completas: no solo deben contener los requisitos funcionales, sino también especificar explícitamente el resultado esperado y las condiciones límite. Para facilitar esto, puedes guardar las indicaciones en un formato estándar (MDC) y enviarlas 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 eficientemente fragmentos de código relevantes, 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 es 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 más 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.
Tome contacto para ayudar a configurar el entorno de desarrollo, ayudar a los equipos a aprovechar al máximo el entorno de desarrollo y dedicar más tiempo a la ingeniería de requisitos y al diseño que a la depuración y la escritura de código.
