การเขียนโปรแกรมด้วย Agent AI

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการเขียนโปรแกรมของเราไปอย่างสิ้นเชิง เอเจนต์ AI สามารถสร้างโค้ด ปรับปรุงให้เหมาะสม และแม้กระทั่งช่วยในการดีบัก อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดบางประการที่โปรแกรมเมอร์ควรคำนึงถึงเมื่อทำงานกับ AI

ปัญหาเรื่องลำดับและการซ้ำซ้อน

AI เอเจนต์มีปัญหาในการจัดลำดับโค้ดให้ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจวางการเริ่มต้นไว้ที่ท้ายไฟล์ ซึ่งทำให้เกิดข้อผิดพลาดขณะรันไทม์ นอกจากนี้ AI ยังสามารถกำหนดคลาสหรือฟังก์ชันเดียวกันหลายเวอร์ชันภายในโปรเจกต์ได้โดยไม่ลังเล ซึ่งนำไปสู่ความขัดแย้งและความสับสน

แพลตฟอร์มโค้ดพร้อมหน่วยความจำและโครงสร้างโปรเจกต์ช่วยได้

วิธีแก้ไขปัญหานี้คือการใช้แพลตฟอร์มโค้ด AI ที่สามารถจัดการหน่วยความจำและโครงสร้างโปรเจกต์ได้ สิ่งนี้ช่วยรักษาความสม่ำเสมอในโปรเจกต์ที่ซับซ้อน น่าเสียดายที่ฟังก์ชันเหล่านี้ไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างสม่ำเสมอเสมอไป ซึ่งอาจทำให้ AI สูญเสียความเชื่อมโยงของโปรเจกต์และแนะนำการทำซ้ำที่ไม่พึงประสงค์หรือการพึ่งพาที่ไม่ถูกต้องในระหว่างการเขียนโปรแกรม

แพลตฟอร์มโค้ด AI ส่วนใหญ่ทำงานร่วมกับสิ่งที่เรียกว่า 'เครื่องมือ' ที่แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถเรียกใช้ได้ เครื่องมือเหล่านั้นใช้โปรโตคอลมาตรฐานแบบเปิด (MCP) ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะเชื่อมต่อ IDE เช่น Visual Code เข้ากับ AI coding agent คุณสามารถตั้งค่า LLM ในเครื่องด้วย llama หรือ ollama และเลือก MCP server เพื่อรวมเข้าด้วยกัน สามารถพบแบบจำลองได้ที่ huggingface.

ส่วนขยาย IDE ขาดไม่ได้

เพื่อจัดการโค้ดที่สร้างโดย AI ได้ดีขึ้น นักพัฒนาสามารถใช้ส่วนขยาย IDE ที่ตรวจสอบความถูกต้องของโค้ด เครื่องมือต่างๆ เช่น linters, type checkers และเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดขั้นสูงช่วยในการตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดตั้งแต่เนิ่นๆ เครื่องมือเหล่านี้เป็นส่วนเสริมที่ขาดไม่ได้สำหรับโค้ดที่สร้างโดย AI เพื่อรับประกันคุณภาพและความเสถียร

สาเหตุของข้อผิดพลาดซ้ำ: บริบทและบทบาทใน API

เหตุผลสำคัญประการหนึ่งที่ทำให้ AI เอเจนต์ยังคงทำผิดพลาดซ้ำๆ อยู่ที่วิธีการตีความ API ของ AI แบบจำลอง AI ต้องการบริบทและคำอธิบายบทบาทที่ชัดเจนเพื่อสร้างโค้ดที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งหมายความว่าพรอมต์จะต้องสมบูรณ์: พวกเขาไม่เพียงแต่ต้องมีข้อกำหนดเชิงฟังก์ชันเท่านั้น แต่ยังต้องระบุผลลัพธ์ที่คาดหวังและเงื่อนไขขอบเขตอย่างชัดเจน เพื่อให้ง่ายขึ้น คุณสามารถบันทึกพรอมต์ในรูปแบบมาตรฐาน (MDC) และส่งไปยัง AI เป็นค่าเริ่มต้น ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับกฎการเขียนโปรแกรมทั่วไปที่คุณใช้ ข้อกำหนดเชิงฟังก์ชันและทางเทคนิค และโครงสร้างของโปรเจกต์ของคุณ

เครื่องมืออย่าง FAISS และ LangChain ช่วยได้

ผลิตภัณฑ์เช่น FAISS และ LangChain นำเสนอโซลูชั่นเพื่อให้ AI จัดการกับบริบทได้ดียิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น FAISS ช่วยในการค้นหาและดึงข้อมูลโค้ดที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ LangChain ช่วยในการจัดโครงสร้างโค้ดที่สร้างโดย AI และรักษาบริบทภายในโครงการที่ใหญ่ขึ้น แต่คุณยังสามารถตั้งค่าสิ่งเหล่านี้ด้วยตนเองในเครื่องโดยใช้ฐานข้อมูล RAC

สรุป: มีประโยชน์ แต่ยังไม่เป็นอิสระ

AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับโปรแกรมเมอร์และสามารถช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาได้ อย่างไรก็ตาม AI ยังไม่สามารถออกแบบและสร้างฐานโค้ดที่ซับซ้อนได้ด้วยตนเองโดยปราศจากการควบคุมของมนุษย์ โปรแกรมเมอร์ควรมองว่า AI เป็นผู้ช่วยที่สามารถทำงานอัตโนมัติและสร้างแนวคิดได้ แต่ยังคงต้องการคำแนะนำและการแก้ไขเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี

ติดต่อ เพื่อช่วยในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา เพื่อช่วยให้ทีมใช้ประโยชน์จากสภาพแวดล้อมการพัฒนาได้อย่างเต็มที่ และมุ่งเน้นไปที่วิศวกรรมข้อกำหนดและการออกแบบมากขึ้น แทนที่จะเป็นการดีบักและการเขียนโค้ด