Programmare con un agente IA

L'intelligenza artificiale (IA) ha cambiato radicalmente il modo in cui programmiamo. Gli agenti IA possono generare codice, ottimizzare e persino assistere nel debugging. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni che i programmatori devono tenere a mente quando lavorano con l'IA.

Problemi di sequenza e duplicazione

Gli agenti IA hanno difficoltà con la corretta sequenza del codice. Ad esempio, possono posizionare inizializzazioni alla fine di un file, causando errori di runtime. Inoltre, l'IA può definire senza esitazione più versioni della stessa classe o funzione all'interno di un progetto, portando a conflitti e confusione.

Una piattaforma di codice con memoria e struttura di progetto aiuta

Una soluzione a questo è l'uso di piattaforme di codice IA in grado di gestire la memoria e le strutture di progetto. Questo aiuta a mantenere la coerenza nei progetti complessi. Sfortunatamente, queste funzionalità non vengono sempre applicate in modo coerente. Di conseguenza, l'IA può perdere la coesione del progetto e introdurre duplicazioni indesiderate o dipendenze errate durante la programmazione.

La maggior parte delle piattaforme di codifica IA lavora con i cosiddetti strumenti che il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può richiamare. Questi strumenti si basano su un protocollo standard aperto (MCP). È quindi possibile collegare un agente di codifica IA a un IDE come Visual Code. Opzionalmente, è possibile configurare un LLM localmente con Llama o ollama e scegliere un server MCP con cui integrare. I modelli si trovano su Hugging Face.

Le estensioni IDE sono indispensabili

Per gestire meglio il codice generato dall'IA, gli sviluppatori possono utilizzare estensioni IDE che monitorano la correttezza del codice. Strumenti come linter, type checker e strumenti avanzati di analisi del codice aiutano a rilevare e correggere gli errori precocemente. Costituiscono un complemento essenziale al codice generato dall'IA per garantirne qualità e stabilità.

La causa degli errori ripetuti: contesto e ruolo nelle API

Uno dei motivi principali per cui gli agenti IA continuano a ripetere errori risiede nel modo in cui interpretano le API IA. I modelli IA necessitano di contesto e di una descrizione chiara del ruolo per generare codice efficace. Ciò significa che i prompt devono essere completi: devono contenere non solo i requisiti funzionali, ma anche specificare esplicitamente il risultato atteso e i vincoli. Per facilitare ciò, è possibile salvare i prompt in un formato standard (MDC) e inviarli di default all'IA. Questo è particolarmente utile per le regole di programmazione generiche che si adottano, i requisiti funzionali e tecnici e la struttura del progetto.

Strumenti come FAISS e LangChain aiutano

Prodotti come FAISS e LangChain offrono soluzioni per aiutare l'IA a gestire meglio il contesto. FAISS, ad esempio, aiuta nella ricerca e nel recupero efficiente di frammenti di codice pertinenti, mentre LangChain aiuta a strutturare il codice generato dall'IA e a mantenere il contesto all'interno di un progetto più ampio. Ma anche qui è possibile configurare il tutto localmente con database RAC.

Conclusione: utile, ma non ancora autonomo

L'IA è uno strumento potente per i programmatori e può aiutare ad accelerare i processi di sviluppo. Tuttavia, non è ancora veramente in grado di progettare e costruire autonomamente una codebase complessa senza controllo umano. I programmatori dovrebbero considerare l'IA come un assistente che può automatizzare attività e generare idee, ma che necessita ancora di guida e correzione per ottenere un buon risultato.

Contattateci contatto per aiutare a configurare l'ambiente di sviluppo per supportare i team nell'ottenere il massimo dall'ambiente di sviluppo e dedicarsi maggiormente all'ingegneria dei requisiti e alla progettazione piuttosto che al debugging e alla scrittura di codice.