Programování s AI agentem
Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob, jak programujeme. AI agenti mohou generovat kód, optimalizovat ho a dokonce pomáhat při ladění. Přesto existují určitá omezení, na která by měli vývojáři při práci s AI pamatovat.
Problémy s pořadím a duplicitou
AI agenti mají problém se správným pořadím kódu. Mohou například umístit inicializace na konec souboru, což způsobí chyby za běhu. Dále může AI bez váhání definovat v projektu více verzí téže třídy nebo funkce, což vede ke konfliktům a zmatku.
Kódová platforma s pamětí a strukturou projektu pomáhá
Řešením může být využití AI kódovacích platforem, které dokážou spravovat paměť a strukturu projektu. To pomáhá udržovat konzistenci v komplexních projektech. Bohužel se tyto funkce ne vždy aplikují konzistentně. V důsledku toho může AI ztratit souvislost projektu a při programování zavádět nežádoucí duplicity nebo nesprávné závislosti.
Většina AI kódovacích platforem pracuje s tzv. nástroji, které mohou volat velký jazykový model. Tyto nástroje jsou založeny na otevřeném standardním protokolu (MCP). Je tedy možné propojit AI kódovacího agenta s IDE, jako je Visual Code. Případně si můžete lokálně nasadit LLM s llama nebo ollama a zvolte MCP server pro integraci. Fortis AI má MCP server který pomáhá s laděním a správou podkladového (Linux) systému. Užitočné, pokud chcete nasadit kód přímo do produkce.
Modely najdete na huggingface.
Rozšíření do IDE jsou nezbytná
Pro lepší správu AI generovaného kódu mohou vývojáři využít rozšíření IDE, která dohlížejí na korektnost kódu. Nástroje jako linty, kontrolory typů a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají chyby včas odhalit a opravit. Jsou nezbytným doplňkem AI generovaného kódu pro zajištění kvality a stability.
Příčina opakujících se chyb: kontext a role v API
Jedním z hlavních důvodů, proč AI agenti opakují chyby, je způsob, jakým interpretují AI API. AI modely potřebují kontext a jasně definovanou roli, aby generovaly efektivní kód. To znamená, že prompty musí být kompletní: měly by obsahovat nejen funkční požadavky, ale také očekávaný výsledek a okrajové podmínky. Pro usnadnění můžete prompty ukládat v standardním formátu (MDC) a automaticky je přikládat k požadavku na AI. To je obzvlášť užitečné pro obecná pravidla programování, která používáte, a pro funkční a technické požadavky a strukturu projektu.
Nástroje jako FAISS a LangChain pomáhají
Produkty jako FAISS a LangChain nabízíme řešení, která umožňují lepší práci AI s kontextem. FAISS například pomáhá efektivně vyhledávat a získávat relevantní úryvky kódu, zatímco LangChain pomáhá strukturovat AI-generovaný kód a udržovat kontext v rámci většího projektu. Ale i zde si to případně můžete nasadit lokálně s RAC databázemi.
Závěr: užitečné, ale ještě ne samostatné
AI je silný nástroj pro programátory a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto zatím není schopna samostatně navrhnout a postavit složitější kódovou bázi bez lidské kontroly. Programátoři by měli vnímat AI jako asistenta, který dokáže automatizovat úkoly a generovat nápady, ale který stále potřebuje vedení a opravy, aby výsledky byly kvalitní.
Vezměte kontakt na sebe úlohu pomoci nastavit vývojové prostředí tak, aby týmy získaly maximum z prostředí a mohly se více věnovat requirements engineeringu a návrhu místo ladění a psaní kódu.
