使用人工智能代理进行编程

人工智能（AI）从根本上改变了我们的编程方式。AI代理可以生成代码、优化代码，甚至协助调试。然而，程序员在使用AI时仍需注意一些局限性。

顺序和重复问题

AI代理在代码的正确顺序上存在困难。例如，它们可能会将初始化代码放在文件末尾，从而导致运行时错误。此外，AI可能会毫不犹豫地在项目中定义同一类或函数的多个版本，这会引起冲突和混淆。

具有内存和项目结构的编码平台有所帮助

一种解决方案是使用能够管理内存和项目结构的人工智能代码平台。这有助于在复杂项目中保持一致性。不幸的是，这些功能并非总是得到一致的应用。这可能导致AI在编程过程中丢失项目的连贯性，并引入不必要的重复或不正确的依赖关系。

大多数AI编码平台使用可以调用大型语言模型（LLM）的所谓工具。这些工具基于开放标准协议（MCP）。因此，可以将像Visual Code这样的集成开发环境（IDE）连接到AI编码代理。您也可以在本地设置一个LLM，使用 llama 或 Ollama，然后选择一个要集成的 MCP 服务器。NetCare 已经 MCP 服务器 创建了一个工具，用于帮助调试和管理底层（Linux）系统。当您想直接部署实时代码时非常有用。
模型可以在 Hugging Face.

IDE 扩展是不可或缺的

为了更好地管理AI生成的代码，开发人员可以利用监控代码正确性的IDE扩展。像代码检查工具、类型检查器和高级代码分析工具这样的辅助手段，有助于及早发现和纠正错误。它们是AI生成代码不可或缺的补充，以确保质量和稳定性。

重复错误的根源：API 中的上下文和角色

AI代理程序持续犯错的一个主要原因是它们解释AI API的方式。AI模型需要上下文和清晰的角色描述才能生成有效的代码。这意味着提示必须是完整的：它们不仅应包含功能要求，还应明确说明预期结果和边界条件。为了简化此过程，您可以将提示以标准格式（MDC）保存，并将其作为标准发送给AI。这对于您遵循的通用编程规则、功能和技术要求以及项目结构尤其有用。

FAISS 和 LangChain 等工具有所帮助

像这样的产品 FAISS 和 LangChain 提供解决方案，使人工智能能够更好地处理上下文。例如，FAISS 有助于高效地搜索和检索相关的代码片段，而 LangChain 有助于构建人工智能生成的代码结构并在更大的项目中保持上下文。但在这里，您也可以使用 RAC 数据库在本地自行设置。

结论：有用，但尚未独立

人工智能是程序员的强大工具，可以帮助加速开发过程。然而，它仍然无法在没有人为控制的情况下独立设计和构建更复杂的代码库。程序员应将人工智能视为可以自动化任务和生成想法的助手，但仍需要指导和更正才能取得良好结果。

采取 联系 以帮助设置开发环境，从而帮助团队充分利用开发环境，并将更多精力投入到需求工程和设计中，而不是调试和编写代码。