AIエージェントによるプログラミング

人工知能（AI）は、プログラミングの方法を根本的に変えました。AIエージェントはコードを生成、最適化し、デバッグさえ支援できます。しかし、AIを扱うプログラマーが念頭に置くべきいくつかの制限があります。

順序と重複の問題

AIエージェントは、コードの正しい順序を把握するのが苦手です。たとえば、初期化をファイルの最後に配置し、実行時エラーを引き起こす可能性があります。さらに、AIはプロジェクト内で同じクラスや関数の複数のバージョンをためらうことなく定義でき、競合や混乱を引き起こします。

メモリとプロジェクト構造を備えたコードプラットフォームが役立つ

この解決策は、メモリとプロジェクト構造を管理できるAIコードプラットフォームを使用することです。これは、複雑なプロジェクトで一貫性を維持するのに役立ちます。残念ながら、これらの機能が常に一貫して適用されるわけではありません。その結果、AIがプロジェクトの整合性を見失い、プログラミング中に望ましくない重複や不正確な依存関係を導入する可能性があります。

ほとんどのAIコーディングプラットフォームは、大規模言語モデル（LLM）が呼び出すことができるツールに基づいて動作します。これらのツールはオープン標準プロトコル（MCP）に基づいています。したがって、Visual CodeのようなIDEをAIコーディングエージェントに接続することも可能です。必要に応じて、ローカルにLLMを設定し、 Llama またはOllamaを使用し、統合する MCPサーバー を選択できます。モデルは Hugging Face.

IDE拡張機能は不可欠

AIによって生成されたコードをより適切に管理するために、開発者はコードの正確性を監視するIDE拡張機能を利用できます。リンター、型チェッカー、高度なコード分析ツールなどのユーティリティは、エラーを早期に検出し修正するのに役立ちます。これらは、品質と安定性を確保するためにAI生成コードの不可欠な補完となります。

繰り返し発生するエラーの原因：APIにおけるコンテキストと役割

AIエージェントがエラーを繰り返し続ける主な理由の1つは、AIがAPIを解釈する方法にあります。AIモデルが効果的なコードを生成するには、コンテキストと明確な役割記述が必要です。これは、プロンプトが完全でなければならないことを意味します。プロンプトには、機能要件だけでなく、期待される結果と制約条件も明示的に含める必要があります。これを容易にするために、プロンプトを標準形式（MDC）で保存し、AIに標準で送信することができます。これは、採用する一般的なプログラミングルール、機能要件、技術要件、およびプロジェクト構造にとって特に役立ちます。

FAISSやLangChainのようなツールが役立つ

製品例 FAISS と LangChain これらは、AIがコンテキストをより良く扱うためのソリューションを提供します。例えば、FAISSは関連するコードスニペットの効率的な検索と取得を支援し、LangChainはAI生成コードの構造化と、より大きなプロジェクト内でのコンテキスト維持を支援します。ただし、これらについても、RACデータベースを使用してローカルでセットアップすることも可能です。

結論：有用だが、まだ自立はしていない

AIはプログラマーにとって強力なツールであり、開発プロセスの加速に役立ちます。しかし、人間の監視なしに、より複雑なコードベースを自律的に設計・構築する能力はまだ完全には備わっていません。プログラマーはAIを、タスクを自動化しアイデアを生成できるアシスタントとして捉えるべきですが、良い結果を出すためには依然としてガイダンスと修正が必要です。

お問い合わせ ください 開発チームが開発環境を最大限に活用し、デバッグやコーディングよりも要件エンジニアリングや設計により多くの時間を費やせるよう、セットアップを支援するため。