Programowanie Agentem AI

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

Problemy z kolejnością i duplikacją

Agenci AI mają trudności z zachowaniem właściwej kolejności 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 projekcie, prowadząc do konfliktów i nieporozumień.

Platforma kodowania z pamięcią i strukturą projektu pomaga

Rozwiązaniem tego problemu jest stosowanie platform kodowania AI, które potrafią zarządzać pamięcią i strukturami projektów. Pomaga to utrzymać spójność w złożonych projektach. Niestety, funkcje te nie zawsze są konsekwentnie wdrażane. W rezultacie AI może stracić spójność projektu i wprowadzać niepożądane duplikaty lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.

Większość platform kodowania AI współpracuje z tak zwanymi narzędziami, które model językowy (LLM) może wywoływać. Narzędzia te opierają się na otwartym standardowym protokole (MCP). Możliwe jest zatem podłączenie agenta kodującego AI do środowiska IDE, takiego jak Visual Code. Opcjonalnie można lokalnie skonfigurować 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 nadzorują poprawność kodu. Narzędzia takie jak lintery, sprawdzanie typów i zaawansowane narzędzia do analizy kodu pomagają wykrywać i korygować błędy na wczesnym etapie. Stanowią one niezbędne uzupełnienie kodu generowanego przez AI, gwarantując jego jakość i stabilność.

Przyczyna powtarzających się błędów: kontekst i rola w API

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

Narzędzia takie jak FAISS i LangChain pomagają

Produkty takie jak FAISS oraz LangChain oferują rozwiązania, aby AI lepiej radziło 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 utrzymywaniu kontekstu w większym projekcie. Ale tutaj również możesz 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 rozwojowych. Jednak nadal nie jest w stanie samodzielnie zaprojektować i zbudować bardziej złożonej bazy kodu bez nadzoru człowieka. Programiści powinni postrzegać AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale który nadal wymaga wskazówek i korekty, aby osiągnąć dobry rezultat.

Skontaktuj Kontakt aby pomóc w konfiguracji środowiska programistycznego, wspierając zespoły w maksymalnym wykorzystaniu środowiska pracy i skupieniu się bardziej na inżynierii wymagań i projektowaniu niż na debugowaniu i pisaniu kodu.