Programare cu Agent

Inteligența artificială (AI) a schimbat fundamental modul în care programăm. Agenții AI pot genera, optimiza și chiar ajuta la depanarea codului. Cu toate acestea, există câteva limitări pe care programatorii trebuie să le aibă în vedere atunci când lucrează cu AI.

Probleme de ordine și duplicare

Agenții AI au dificultăți cu ordinea corectă a codului. De exemplu, pot plasa inițializările la sfârșitul unui fișier, ceea ce provoacă erori de rulare. În plus, AI poate defini fără ezitare mai multe versiuni ale aceleiași clase sau funcții în cadrul unui proiect, ceea ce duce la conflicte și confuzie.

O platformă de cod cu memorie și structură de proiect ajută

O soluție la aceasta este utilizarea platformelor de cod AI care pot gestiona memoria și structurile proiectului. Acest lucru ajută la menținerea coerenței în proiecte complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt întotdeauna aplicate consecvent. Ca urmare, AI poate pierde coeziunea unui proiect și poate introduce duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.

Majoritatea platformelor de cod AI funcționează cu așa-numitele instrumente pe care modelul lingvistic mare (LLM) le poate apela. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Prin urmare, este posibil să conectați un agent de cod AI la un IDE precum Visual Code. Opțional, puteți configura un LLM local cu llama sau ollama și alegeți un server MCP pentru integrare. Modelele pot fi găsite pe huggingface.

Extensiile IDE sunt indispensabile

Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot folosi extensii IDE care monitorizează corectitudinea codului. Instrumente precum linters, type checkers și instrumente avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea erorilor în stadii incipiente. Acestea reprezintă un supliment esențial la codul generat de AI pentru a asigura calitatea și stabilitatea.

Cauza erorilor recurente: context și rol în API-uri

Unul dintre motivele principale pentru care agenții AI continuă să repete erori constă în modul în care interpretează API-urile. Modelele AI au nevoie de context și de o descriere clară a rolului pentru a genera cod eficient. Acest lucru înseamnă că prompturile trebuie să fie complete: ele trebuie să includă nu numai cerințele funcționale, ci și să specifice explicit rezultatul așteptat și condițiile limită. Pentru a facilita acest lucru, puteți salva prompturile într-un format standard (MDC) și le puteți trimite automat către AI. Acest lucru este deosebit de util pentru regulile de programare generice pe care le aplicați, precum și pentru cerințele funcționale și tehnice și structura proiectului dumneavoastră.

Instrumente precum FAISS și LangChain ajută

Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru a permite AI să gestioneze mai bine contextul. De exemplu, FAISS ajută la căutarea și regăsirea eficientă a fragmentelor de cod relevante, în timp ce LangChain ajută la structurarea codului generat de AI și la menținerea contextului într-un proiect mai mare. Dar și aici puteți, opțional, să le configurați local cu baze de date RAC.

Concluzie: util, dar încă nu autonom

AI este un instrument puternic pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Cu toate acestea, nu este încă cu adevărat capabil să proiecteze și să construiască o bază de cod complexă în mod autonom, fără control uman. Programatorii ar trebui să considere AI-ul ca pe un asistent care poate automatiza sarcini și genera idei, dar care necesită în continuare îndrumare și corecție pentru a ajunge la un rezultat bun.

Contactați-ne Contact pentru a ajuta la configurarea mediului de dezvoltare, pentru a sprijini echipele să maximizeze potențialul mediului de dezvoltare și să se concentreze mai mult pe ingineria cerințelor și proiectare decât pe depanare și scrierea de cod.