Programowanie z agentem AI

Sztuczna inteligencja (AI) fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI mogą generować, optymalizować, a nawet pomagać w debugowaniu kodu. Niemniej jednak istnieje kilka ograniczeń, o których programiści powinni pamiętać podczas pracy z AI.

Problemy z kolejnością i duplikacją

Agenci AI mają trudności z właściwą kolejnością kodu. Mogą na przykład umieszczać inicjalizacje na końcu pliku, co powoduje błędy wykonania. Ponadto AI może bez wahania definiować wiele wersji tej samej klasy lub funkcji w ramach projektu, co prowadzi do konfliktów i zamieszania.

Platforma kodowania z pamięcią i strukturą projektu pomaga

Rozwiązaniem jest użycie platform kodowania AI, które mogą zarządzać pamięcią i strukturami projektów. Pomaga to w utrzymaniu spójności w złożonych projektach. Niestety, te funkcje nie zawsze są stosowane konsekwentnie. W rezultacie AI może stracić spójność projektu i wprowadzić niepożądane duplikacje lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.

Większość platform kodowania AI działa z tzw. narzędziami, które model językowy może wywoływać. Narzędzia te opierają się na otwartym standardowym protokole (MCP). Możliwe jest zatem połączenie IDE, takiego jak Visual Code, z agentem kodowania AI. Opcjonalnie można skonfigurować lokalnie LLM za pomocą llama lub ollama i wybrać serwer MCP do integracji. Modele można znaleźć na huggingface.

Rozszerzenia IDE są niezbędne

Aby lepiej zarządzać kodem generowanym przez AI, programiści mogą korzystać z rozszerzeń IDE, które zapewniają poprawność kodu. Narzędzia takie jak lintery, sprawdzanie typów i zaawansowane narzędzia do analizy kodu pomagają wczesnym wykrywaniu i korygowaniu błędów. Stanowią one istotne uzupełnienie kodu generowanego przez AI, zapewniając jego jakość i stabilność.

Przyczyna powtarzających się błędów: kontekst i rola w API

Jednym z głównych powodów, dla których agenci AI nadal powtarzają błędy, jest sposób, w jaki AI interpretuje API. Modele AI potrzebują kontekstu i jasnego opisu roli, aby generować skuteczny kod. Oznacza to, że prompty muszą być kompletne: powinny zawierać nie tylko wymagania funkcjonalne, ale także jasno określać oczekiwany wynik i warunki brzegowe. Aby to ułatwić, prompty można zapisywać w standardowym formacie (MDC) i wysyłać do AI. Jest to szczególnie przydatne w przypadku ogólnych zasad programowania, których przestrzegasz, oraz wymagań funkcjonalnych i technicznych, a także struktury projektu.

Narzędzia takie jak FAISS i LangChain pomagają

Produkty takie jak FAISS i LangChain oferują rozwiązania, które pomagają AI lepiej radzić sobie z kontekstem. FAISS pomaga na przykład w efektywnym wyszukiwaniu i pobieraniu odpowiednich fragmentów kodu, podczas gdy LangChain pomaga w strukturyzowaniu kodu generowanego przez AI i utrzymaniu kontekstu w ramach większego projektu. Ale i tutaj można to skonfigurować lokalnie za pomocą baz danych RAC.

Wniosek: przydatne, ale jeszcze nie samodzielne

AI jest potężnym narzędziem dla programistów i może pomóc w przyspieszeniu procesów rozwoju. Niemniej jednak nie jest jeszcze w stanie samodzielnie projektować i budować bardziej złożonej bazy kodu bez kontroli człowieka. Programiści powinni postrzegać AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale który nadal potrzebuje wskazówek i korekty, aby osiągnąć dobry wynik.

Skontaktuj się z nami, aby pomóc w konfiguracji środowiska programistycznego, aby zespoły mogły w pełni wykorzystać środowisko programistyczne i poświęcić więcej czasu na inżynierię wymagań i projektowanie, niż na debugowanie i pisanie kodu.