Programmieren mit einem KI-Agenten
Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir programmieren, grundlegend verändert. KI-Agenten können Code generieren, optimieren und sogar beim Debuggen helfen. Dennoch gibt es einige Einschränkungen, die Programmierer bei der Arbeit mit KI berücksichtigen müssen.
Probleme mit Reihenfolge und Duplikaten
KI-Agenten haben Schwierigkeiten mit der richtigen Reihenfolge von Code. Sie können beispielsweise Initialisierungen am Ende einer Datei platzieren, was zu Laufzeitfehlern führt. Außerdem kann eine KI ohne zu zögern mehrere Versionen derselben Klasse oder Funktion innerhalb eines Projekts definieren, was Konflikte und Verwirrung verursacht.
Eine Codeplattform mit Speicher und Projektstruktur hilft
Eine Lösung besteht darin, KI-Codeplattformen zu verwenden, die Speicher und Projektstrukturen verwalten können. Dies hilft dabei, die Konsistenz in komplexen Projekten zu bewahren. Leider werden diese Funktionen nicht immer konsequent angewendet. Dadurch kann es vorkommen, dass die KI den Zusammenhang eines Projekts verliert und beim Programmieren unerwünschte Duplikate oder falsche Abhängigkeiten einführt.
Die meisten KI-Programmierplattformen arbeiten mit sogenannten Tools, die das Large Language Model aufrufen kann. Diese Tools basieren auf einem offenen Standardprotokoll (MCP). Daher ist es auch möglich, einen KI-Programmieragenten an eine IDE wie Visual Studio Code anzubinden. Gegebenenfalls können Sie lokal ein LLM mit Llama oder Ollama einrichten und einen MCP-Server zur Integration auswählen. Fortis AI hat einen MCP-Server entwickelt, der beim Debuggen und bei der Verwaltung des zugrunde liegenden (Linux-)Systems hilft. Das ist praktisch, wenn Sie den Code direkt live schalten möchten.
Modelle finden Sie auf Hugging Face.
IDE-Erweiterungen sind unverzichtbar
Um KI-generierten Code besser zu verwalten, können Entwickler IDE-Erweiterungen verwenden, die die Codekorrektheit überwachen. Werkzeuge wie Linter, Type Checker und fortschrittliche Tools zur Codeanalyse helfen dabei, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Sie sind eine wichtige Ergänzung zu KI-generiertem Code, um Qualität und Stabilität sicherzustellen.
Die Ursache wiederkehrender Fehler: Kontext und Rolle in APIs
Einer der wichtigsten Gründe dafür, dass KI-Agenten Fehler immer wiederholen, liegt in der Art und Weise, wie sie APIs interpretieren. KI-Modelle benötigen Kontext und eine klare Rollenbeschreibung, um effektiven Code zu generieren. Das bedeutet, dass Prompts vollständig sein müssen: Sie sollten nicht nur die funktionalen Anforderungen enthalten, sondern auch das erwartete Ergebnis und die Rahmenbedingungen ausdrücklich festlegen. Um dies zu erleichtern, können Sie die Prompts in einem Standardformat (MDC) speichern und standardmäßig an die KI mitsenden. Das ist besonders hilfreich für allgemeine Programmierregeln, die Sie verwenden, sowie für die funktionalen und technischen Anforderungen und die Struktur Ihres Projekts.
Tools wie FAISS und LangChain helfen
Produkte wie FAISS und LangChain bieten Lösungen, damit KI besser mit Kontext umgehen kann. FAISS hilft beispielsweise bei der effizienten Suche und dem Abruf relevanter Codefragmente, während LangChain dabei unterstützt, KI-generierten Code zu strukturieren und den Kontext innerhalb eines größeren Projekts beizubehalten. Aber auch hier können Sie dies gegebenenfalls selbst lokal mit RAC-Datenbanken einrichten.
Fazit: nützlich, aber noch nicht selbstständig
KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Programmierer und kann dazu beitragen, Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Dennoch ist sie noch nicht wirklich in der Lage, ohne menschliche Kontrolle selbstständig eine komplexere Codebasis zu entwerfen und umzusetzen. Programmierer sollten KI als Assistenten betrachten, der Aufgaben automatisieren und Ideen generieren kann, aber weiterhin Anleitung und Korrekturen benötigt, um ein gutes Ergebnis zu erzielen.
Nehmen Sie Kontakt auf Kontakt Nehmen Sie Kontakt auf, um beim Einrichten der Entwicklungsumgebung zu helfen und Teams dabei zu unterstützen, das Maximum aus ihr herauszuholen und sich stärker mit Requirements Engineering und Design statt mit Debugging und dem Schreiben von Code zu beschäftigen.
