Programování s AI agentem
Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob, jakým programujeme. AI agenti dokážou generovat kód, optimalizovat ho a dokonce pomáhat s laděním. Přesto existují určitá omezení, která by měli programátoři při práci s AI mít na paměti.
Problémy s pořadím a duplikací
AI agenti mají potíže se správným pořadím kódu. Mohou například umístit inicializace na konec souboru, což způsobuje chyby za běhu. Kromě toho může AI bez váhání definovat více verzí stejné třídy nebo funkce v rámci projektu, což vede ke konfliktům a zmatkům.
Pomůže kódovací platforma s pamětí a strukturou projektu
Řešením je použití AI kódovacích platforem, které dokážou spravovat paměť a struktury projektu. To pomáhá udržovat konzistenci ve složitých projektech. Bohužel tyto funkce nejsou vždy důsledně aplikovány. V důsledku toho se může stát, že AI ztratí soudržnost projektu a během programování zavede nežádoucí duplicity nebo nesprávné závislosti.
Většina AI kódovacích platforem pracuje s takzvanými nástroji, které může velké jazykové modely (LLM) volat. Tyto nástroje jsou založeny na otevřeném standardním protokolu (MCP). Je tedy možné připojit AI kódovacího agenta k IDE, jako je Visual Code. Případně si můžete lokálně nastavit LLM s lama z ollamy a vyberete server MCP pro integraci. Fortis AI vytvořil server MCP pro pomoc s laděním a správou základního (linuxového) systému. Užitečné, pokud chcete kód nasadit přímo naživo.
Modely naleznete na huggingface.
Rozšíření IDE jsou nepostradatelná
Pro lepší správu kódu generovaného umělou inteligencí mohou vývojáři využívat rozšíření IDE, která dohlížejí na správnost kódu. Nástroje jako lintery, kontroly typů a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají odhalit a opravit chyby v rané fázi. Jsou nezbytným doplňkem ke kódu generovanému AI pro zajištění kvality a stability.
Příčina opakujících se chyb: kontext a role v API
Jedním z hlavních důvodů, proč agenti AI neustále opakují chyby, je způsob, jakým AI interpretuje API. Modely AI potřebují kontext a jasný popis role, aby mohly generovat efektivní kód. To znamená, že výzvy (prompty) musí být úplné: měly by obsahovat nejen funkční požadavky, ale také explicitně uvádět očekávaný výsledek a okrajové podmínky. Pro usnadnění tohoto procesu můžete ukládat prompty ve standardním formátu (MDC) a standardně je posílat umělé inteligenci. To je užitečné zejména pro obecná programovací pravidla, která používáte, a pro funkční a technické požadavky a strukturu vašeho projektu.
Nástroje jako FAISS a LangChain pomáhají
Produkty jako FAISS a LangChain nabízí řešení, jak nechat AI lépe pracovat s kontextem. FAISS například pomáhá s efektivním vyhledáváním a získáváním relevantních úryvků kódu, zatímco LangChain pomáhá strukturovat kód generovaný umělou inteligencí a udržovat kontext v rámci většího projektu. Ale i zde si to můžete případně nastavit lokálně pomocí databází RAC.
Závěr: užitečné, ale zatím ne samostatné
Umělá inteligence je pro programátory mocný nástroj a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto ještě není skutečně schopna samostatně navrhnout a vytvořit složitější kódovou základnu bez lidské kontroly. Programátoři by měli AI vnímat jako asistenta, který dokáže automatizovat úkoly a generovat nápady, ale který stále potřebuje vedení a korekci, aby dosáhl dobrého výsledku.
Vezměte kontakt aby pomohla nastavit vývojové prostředí, pomohla týmům získat maximum z vývojového prostředí a více se věnovat inženýrství požadavků a návrhu než ladění a psaní kódu.
