Программирование с помощью ИИ-агента
Искусственный интеллект (ИИ) коренным образом изменил то, как мы программируем. AI-агенты могут генерировать код, оптимизировать его и даже помогать с отладкой. Тем не менее, существуют некоторые ограничения, которые программисты должны учитывать при работе с ИИ.
Проблемы с порядком и дублированием
AI-агентам сложно соблюдать правильный порядок кода. Например, они могут размещать инициализацию в конце файла, что вызывает ошибки времени выполнения. Кроме того, ИИ может без колебаний определять несколько версий одного и того же класса или функции в рамках проекта, что приводит к конфликтам и путанице.
Платформа кода с памятью и структурой проекта помогает
Одним из решений является использование AI-платформ для кодирования, которые могут управлять памятью и структурой проекта. Это помогает поддерживать согласованность в сложных проектах. К сожалению, эти функции не всегда применяются последовательно. В результате ИИ может потерять целостность проекта и вносить нежелательные дубликаты или некорректные зависимости в процессе программирования.
Большинство платформ для кодирования с ИИ работают с так называемыми инструментами, которые может вызывать большая языковая модель (LLM). Эти инструменты основаны на открытом стандартном протоколе (MCP). Таким образом, можно подключить AI-агента для кодирования к IDE, такой как Visual Code. При желании вы можете локально настроить LLM с помощью llama или ollama и выбрать MCP-сервер для интеграции. Модели можно найти на huggingface.
Расширения IDE незаменимы
Для более эффективного управления кодом, сгенерированным ИИ, разработчики могут использовать расширения IDE, которые контролируют корректность кода. Такие инструменты, как линтеры, средства проверки типов и расширенные инструменты анализа кода, помогают обнаруживать и исправлять ошибки на ранних стадиях. Они являются важным дополнением к коду, созданному ИИ, для обеспечения его качества и стабильности.
Причина повторяющихся ошибок: контекст и роль в API
Одна из основных причин, по которой ИИ-агенты продолжают допускать ошибки, кроется в том, как ИИ интерпретирует API. Моделям ИИ требуются контекст и четкое описание роли для генерации эффективного кода. Это означает, что промпты должны быть полными: они должны содержать не только функциональные требования, но и явно указывать ожидаемый результат и граничные условия. Чтобы упростить это, вы можете сохранять промпты в стандартном формате (MDC) и по умолчанию передавать их ИИ. Это особенно полезно для общих правил программирования, которых вы придерживаетесь, а также для функциональных и технических требований и структуры вашего проекта.
Такие инструменты, как FAISS и LangChain, помогают
Продукты, такие как FAISS и LangChain предлагают решения для лучшей работы ИИ с контекстом. Например, FAISS помогает эффективно искать и извлекать релевантные фрагменты кода, в то время как LangChain помогает структурировать код, сгенерированный ИИ, и сохранять контекст в рамках более крупного проекта. Однако вы также можете настроить это локально с помощью баз данных RAC.
Вывод: полезно, но пока не автономно
ИИ — мощный инструмент для программистов, который может ускорить процессы разработки. Тем не менее, он еще не способен самостоятельно спроектировать и создать сложную кодовую базу без человеческого контроля. Программисты должны рассматривать ИИ как помощника, который может автоматизировать задачи и генерировать идеи, но который все еще нуждается в руководстве и корректировке для достижения хорошего результата.
Свяжитесь с нами Контакт чтобы помочь настроить среду разработки, которая позволит командам максимально использовать возможности среды разработки и уделять больше времени инженерии требований и проектированию, а не отладке и написанию кода.
