AIエージェントによるプログラミング

人工知能（AI）は、私たちのプログラミング方法を根本的に変えました。AIエージェントは、コードの生成、最適化、さらにはデバッグの支援まで行うことができます。しかし、AIと連携する際にプログラマーが留意す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扱うのが苦手です。例えば、初期化処理をファイルの最後に配置してしまい、実行時エラーを引き起こすことがあります。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躊躇なく定義してしまう可能性があり、これが競合や混乱を招きます。

メモリとプロジェクト構造を持つコードプラットフォームが役立つ

これに対する解決策の1つは、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における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。そのため、AIがプロジェクトの整合性を失い、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してしまう可能性があります。

ほとんどのAIコーディングプラットフォームは、大規模言語モデルが呼び出すことができるいわゆるツールで動作します。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。そのため、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。必要であれば、llamaやollamaを使用してローカルでLLMをセットアップし、統合するためのMCPサーバーを選択することもできます。モデルはhuggingfaceで見つけることができます。

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良く管理するために、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ツールは、早期にエラーを発見し修正するのに役立ちます。これらは、AIによって生成されたコードの品質と安定性を保証するための不可欠な補完となります。

繰り返しエラーの原因：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発生させる主な理由の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定義が必要です。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、期待される結果と境界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、一般的なプログラミング規則、機能的および技術的な要件、プロジェクトの構造を扱う場合に特に役立ちます。

FAISSやLangChainのようなツールが役立つ

FAISSやLangChainのような製品は、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は関連するコードフラグメントの効率的な検索と取得を支援し、LangChainはAIによって生成されたコードの構造化と、より大きなプロジェクト内でのコンテキストの維持を支援します。しかし、ここでも必要に応じて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、まだ自立はできない

AIはプログラマーにとって強力なツールであり、開発プロセスの高速化に役立ちます。しかし、人間の監視なしに複雑なコードベースを自律的に設計および構築できる段階にはまだ達していません。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、良い結果を得るためには依然としてガイダンスと修正が必要です。

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