Programar con un agente de IA
La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente la forma en que programamos. Los agentes de IA pueden generar y optimizar código, e incluso ayudar a depurarlo. Sin embargo, existen algunas limitaciones que los programadores deben tener en cuenta al trabajar con IA.
Problemas de secuenciación y duplicación
A los agentes de IA les cuesta colocar el código en el orden correcto. Por ejemplo, pueden situar las inicializaciones al final de un archivo, lo que provoca errores en tiempo de ejecución. Además, la IA puede definir sin dudar varias versiones de la misma clase o función dentro de un proyecto, lo que genera conflictos y confusión.
Una plataforma de código con memoria y estructura de proyecto resulta útil
Una solución consiste en utilizar plataformas de código asistidas por IA capaces de gestionar la memoria y las estructuras del proyecto. Esto ayuda a mantener la coherencia en proyectos complejos. Lamentablemente, estas funciones no siempre se aplican de forma coherente. Como consecuencia, la IA puede perder la visión de conjunto del proyecto e introducir duplicaciones no deseadas o dependencias incorrectas durante la programación.
La mayoría de las plataformas de programación con IA funcionan con las llamadas herramientas, que el modelo de lenguaje grande puede invocar. Estas herramientas se basan en un protocolo estándar abierto (MCP). Por tanto, también es posible conectar un agente de programación con IA a un IDE como Visual Code. Si lo deseas, puedes configurar localmente un LLM con Llama o con Ollama y elegir un servidor MCP con el que integrarlo. Fortis AI ha creado un servidor MCP para ayudar con la depuración y gestionar el sistema subyacente (Linux). Es práctico si quieres poner el código directamente en producción.
Los modelos se pueden encontrar en Hugging Face.
Las extensiones para IDE son indispensables
Para gestionar mejor el código generado por IA, los desarrolladores pueden utilizar extensiones de IDE que supervisan la corrección del código. Herramientas como los analizadores de código, los comprobadores de tipos y las herramientas avanzadas de análisis de código ayudan a detectar y corregir errores en una fase temprana. Constituyen un complemento esencial para el código generado por IA, ya que permiten garantizar su calidad y estabilidad.
La causa de los errores repetitivos: el contexto y el rol en las API
Una de las principales razones por las que los agentes de IA siguen repitiendo errores radica en la forma en que interpretan las API. Los modelos de IA necesitan contexto y una descripción clara de su función para generar código eficaz. Esto significa que las instrucciones deben ser completas: no solo deben incluir los requisitos funcionales, sino también especificar explícitamente el resultado esperado y las condiciones límite. Para facilitarlo, puedes guardar las instrucciones en un formato estándar (MDC) y enviarlas de forma predeterminada a la IA. Esto resulta especialmente útil para las reglas de programación genéricas que aplicas, así como para los requisitos funcionales y técnicos y la estructura de tu proyecto.
Herramientas como FAISS y LangChain resultan útiles
Productos como FAISS y LangChain ofrecen soluciones para ayudar a la IA a trabajar mejor con el contexto. Por ejemplo, FAISS facilita la búsqueda y recuperación eficiente de fragmentos de código relevantes, mientras que LangChain ayuda a estructurar el código generado por IA y a conservar el contexto dentro de un proyecto más amplio. Pero también en este caso puedes configurarlo localmente utilizando bases de datos RAC.
Conclusión: útil, pero todavía no autónoma
La IA es una herramienta potente para los programadores y puede ayudar a acelerar los procesos de desarrollo. Sin embargo, todavía no es realmente capaz de diseñar y desarrollar por sí sola una base de código compleja sin supervisión humana. Los programadores deben considerar la IA como un asistente capaz de automatizar tareas y generar ideas, pero que aún necesita orientación y correcciones para lograr un buen resultado.
Incluye contacto Incluye elementos que ayuden a configurar el entorno de desarrollo para que los equipos puedan aprovecharlo al máximo y dedicar más tiempo a la ingeniería de requisitos y al diseño que a la depuración y la escritura de código.
