Програмиране с AI Агент
Изкуственият интелект (AI) коренно промени начина, по който програмираме. AI агентите могат да генерират код, да го оптимизират и дори да помагат при отстраняване на грешки. Въпреки това, има някои ограничения, които програмистите трябва да имат предвид, когато работят с AI.
Проблеми с последователност и дублиране
AI агентите имат затруднения с правилното подреждане на кода. Например, те могат да поставят инициализации в края на файл, което причинява грешки по време на изпълнение. Освен това, AI може без колебание да дефинира множество версии на един и същ клас или функция в рамките на един проект, което води до конфликти и объркване.
Платформа за код с памет и структура на проекта помага
Едно от решенията за това е използването на AI кодови платформи, които могат да управляват паметта и структурата на проекта. Това помага за поддържане на последователност в сложни проекти. За съжаление, тези функции не винаги се прилагат последователно. В резултат на това може да се случи AI да загуби цялостната структура на проекта и да въведе нежелани дубликати или некоректни зависимости по време на програмирането.
Повечето AI кодови платформи работят със сочените инструменти, които големият езиков модел може да извика. Тези инструменти се базират на отворен стандартен протокол (MCP). Следователно е възможно да се свърже AI кодов агент към IDE като Visual Code. По желание можете да настроите локално LLM с лама или ollama и изберете MCP сървър за интеграция. Fortis AI разполага с MCP сървър помогнат с отстраняването на грешки и управлението на основната (linux) система. Полезно, ако искате да пуснете кода на живо незабавно.
Моделите могат да бъдат намерени на huggingface.
Разширенията за IDE са незаменими
За по-добро управление на AI-генериран код, разработчиците могат да използват IDE разширения, които следят за коректността на кода. Инструменти като линтери, проверители на типове и усъвършенствани инструменти за анализ на код помагат за ранното откриване и коригиране на грешки. Те са съществено допълнение към AI-генерирания код за гарантиране на качеството и стабилността.
Причината за повтарящи се грешки: контекст и роля в API-тата
Една от основните причини, поради които AI агентите продължават да повтарят грешки, се крие в начина, по който AI интерпретира API-тата. AI моделите се нуждаят от контекст и ясна дефиниция на ролята, за да генерират ефективен код. Това означава, че подканите (prompts) трябва да бъдат пълни: те трябва да съдържат не само функционалните изисквания, но и изрично да посочват очаквания резултат и граничните условия. За да улесните това, можете да съхранявате подканите в стандартен формат (MDC) и да ги изпращате по подразбиране към AI. Това е особено полезно за общите правила за програмиране, които прилагате, както и за функционалните и техническите изисквания и структурата на вашия проект.
Инструменти като FAISS и LangChain помагат
Продукти като FAISS и LangChain предлагат решения за по-добро справяне на AI с контекста. FAISS например помага за ефективно търсене и извличане на подходящи кодови фрагменти, докато LangChain подпомага структурирането на AI-генериран код и поддържането на контекста в рамките на по-голям проект. Но и тук можете евентуално да го настроите локално със RAC бази данни.
Заключение: полезно, но все още не самостоятелно
Изкуственият интелект (AI) е мощен инструмент за програмисти и може да помогне за ускоряване на процесите на разработка. Въпреки това, той все още не е наистина способен сам да проектира и изгради по-сложна кодова база без човешки контрол. Програмистите трябва да разглеждат AI като асистент, който може да автоматизира задачи и да генерира идеи, но който все още се нуждае от насоки и корекции, за да постигне добър резултат.
Свържете се контакт за да помогне за настройката на средата за разработка, за да подпомогне екипите да извлекат максимума от средата за разработка и да се занимават повече с инженеринг на изискванията и дизайн, отколкото с отстраняване на грешки и писане на код.
