Programmering med en AI-agent

Artificiell intelligens (AI) har fundamentalt förändrat hur vi programmerar. AI-agenter kan generera, optimera och till och med hjälpa till med felsökning av kod. Ändå finns det vissa begränsningar som programmerare bör tänka på när de arbetar med AI.

Problem med ordning och duplicering

AI-agenter kämpar med rätt ordning i koden. De kan till exempel placera initialiseringar i slutet av en fil, vilket orsakar körfelfel. Dessutom kan AI utan tvekan definiera flera versioner av samma klass eller funktion inom ett projekt, vilket leder till konflikter och förvirring.

En kodplattform med minne och projektstruktur hjälper

En lösning på detta är att använda AI-kodplattformar som kan hantera minne och projektstrukturer. Detta hjälper till att upprätthålla konsekvens i komplexa projekt. Tyvärr tillämpas dessa funktioner inte alltid konsekvent. Detta kan leda till att AI förlorar sammanhanget i ett projekt och introducerar oönskade dubbletter eller felaktiga beroenden under programmeringen.

De flesta AI-kodplattformar arbetar med så kallade verktyg som large language model kan anropa. Dessa verktyg är baserade på ett öppet standardprotokoll (MCP). Det är därför möjligt att koppla en AI-kodagent till en IDE som Visual Code. Eventuellt kan du sätta upp en LLM lokalt med llama eller ollama och välja en MCP-server att integrera med. Modeller finns på huggingface.

IDE-tillägg är oumbärliga

För att bättre hantera AI-genererad kod kan utvecklare använda IDE-tillägg som övervakar kodens korrekthet. Verktyg som linters, typkontroller och avancerade kodanalysverktyg hjälper till att upptäcka och korrigera fel tidigt. De utgör ett viktigt komplement till AI-genererad kod för att säkerställa kvalitet och stabilitet.

Orsaken till återkommande fel: kontext och roll i API:er

En av de främsta anledningarna till att AI-agenter fortsätter att upprepa fel ligger i hur AI tolkar API:er. AI-modeller behöver kontext och en tydlig rollbeskrivning för att generera effektiv kod. Detta innebär att prompter måste vara fullständiga: de måste inte bara innehålla de funktionella kraven, utan också explicitgöra det förväntade resultatet och randvillkoren. För att underlätta detta kan du spara prompterna i standardformat (MDC) och skicka dem med till AI:n. Detta är särskilt användbart för generiska programmeringsregler som du använder, samt de funktionella och tekniska kraven och strukturen i ditt projekt.

Verktyg som FAISS och LangChain hjälper

Produkter som FAISS och LangChain erbjuder lösningar för att hjälpa AI att bättre hantera kontext. FAISS hjälper till exempel till med att effektivt söka och hämta relevanta kodfragment, medan LangChain hjälper till med att strukturera AI-genererad kod och behålla kontext inom ett större projekt. Men även här kan du eventuellt sätta upp det lokalt med RAC-databaser.

Slutsats: användbart, men ännu inte självständigt

AI är ett kraftfullt verktyg för programmerare och kan hjälpa till att påskynda utvecklingsprocesser. Ändå är det ännu inte riktigt kapabelt att självständigt designa och bygga en mer komplex kodbas utan mänsklig kontroll. Programmerare bör betrakta AI som en assistent som kan automatisera uppgifter och generera idéer, men som fortfarande behöver vägledning och korrigering för att uppnå ett bra resultat.

Kontakta oss här för att få hjälp med att sätta upp utvecklingsmiljön så att team kan få ut det mesta av utvecklingsmiljön och ägna mer tid åt kravhantering och design än åt felsökning och kodskrivning.