एआई एजेंट के साथ प्रोग्रामिंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने हमारे प्रोग्राम करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया है। एआई एजेंट कोड उत्पन्न कर सकते हैं, उसे अनुकूलित कर सकते हैं और यहां तक कि डिबगिंग में भी मदद कर सकते हैं। फिर भी, कुछ सीमाएँ हैं जिन्हें एआई के साथ काम करते समय प्रोग्रामर को ध्यान में रखना चाहिए।

क्रम और दुबारावरी की समस्याएँ

एआई एजेंट कोड के सही क्रम के साथ संघर्ष करते हैं। उदाहरण के लिए, वे किसी फ़ाइल के अंत में आरंभीकरण (initializations) रख सकते हैं, जिससे रनटाइम त्रुटियाँ होती हैं। इसके अलावा, एआई बिना किसी हिचकिचाहट के किसी प्रोजेक्ट के भीतर एक ही क्लास या फ़ंक्शन के कई संस्करणों को परिभाषित कर सकता है, जिससे टकराव और भ्रम पैदा होता है।

मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचना वाला कोड प्लैटफॉर्म मदद करता है

इसका एक समाधान ऐसे एआई कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग करना है जो मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचनाओं का प्रबंधन कर सकें। यह जटिल परियोजनाओं में निरंतरता बनाए रखने में मदद करता है। दुर्भाग्य से, इन सुविधाओं को हमेशा लगातार लागू नहीं किया जाता है। इसके परिणामस्वरूप, एआई प्रोजेक्ट की सुसंगतता खो सकता है और प्रोग्रामिंग के दौरान अवांछित डुप्लिकेट या गलत निर्भरताएँ पेश कर सकता है।

अधिकांश एआई कोडिंग प्लेटफॉर्म तथाकथित टूल्स के साथ काम करते हैं जिन्हें लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) कॉल कर सकता है। वे टूल्स एक खुले मानक प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित हैं। इसलिए, विज़ुअल कोड जैसे आईडीई को एआई कोडिंग एजेंट से जोड़ना संभव है। वैकल्पिक रूप से, आप स्थानीय रूप से एक एलएलएम स्थापित कर सकते हैं लामा या ओलामा और आप एकीकृत करने के लिए एक एमसीपी सर्वर चुनते हैं। फोर्टिस एआई के पास एक एमसीपी सर्वर बनाया है जो डिबगिंग में मदद करता है और अंतर्निहित (लिनक्स) सिस्टम का प्रबंधन करता है। कोड को सीधे लाइव करने के लिए उपयोगी है।
मॉडल यहां पाए जा सकते हैं हगिंगफेस.

आईडीई-एक्स्टेंशन अनिवार्य हैं

एआई-जनित कोड को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए, डेवलपर्स ऐसे आईडीई एक्सटेंशन का उपयोग कर सकते हैं जो कोड की शुद्धता की निगरानी करते हैं। लिंकर्स, टाइप चेकर्स और उन्नत कोड विश्लेषण टूल जैसे उपकरण त्रुटियों का शीघ्र पता लगाने और उन्हें ठीक करने में मदद करते हैं। वे एआई-जनित कोड की गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए एक आवश्यक पूरक हैं।

बार-बार होने वाली त्रुटियों का कारण: एपीआई में संदर्भ और भूमिका

एआई एजेंटों द्वारा त्रुटियों को दोहराते रहने के मुख्य कारणों में से एक यह है कि एआई एपीआई की व्याख्या कैसे करता है। प्रभावी कोड उत्पन्न करने के लिए एआई मॉडल को संदर्भ और एक स्पष्ट भूमिका विवरण की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट पूर्ण होने चाहिए: उनमें न केवल कार्यात्मक आवश्यकताएं शामिल होनी चाहिए, बल्कि अपेक्षित परिणाम और बाधाओं को भी स्पष्ट रूप से बताना चाहिए। इसे आसान बनाने के लिए, आप प्रॉम्प्ट को मानक प्रारूप (एमडीसी) में सहेज सकते हैं और उन्हें एआई को डिफ़ॉल्ट रूप से भेज सकते हैं। यह विशेष रूप से आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों और आपके प्रोजेक्ट की कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताओं और संरचना के लिए उपयोगी है।

FAISS और LangChain जैसे उपकरण मदद करते हैं

जैसे उत्पाद एफएआई एसएस और लैंगचेन संदर्भ के साथ एआई को बेहतर ढंग से संभालने के लिए समाधान प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, FAISS प्रासंगिक कोड स्निपेट्स को कुशलतापूर्वक खोजने और पुनर्प्राप्त करने में मदद करता है, जबकि LangChain एआई-जनरेटेड कोड को संरचित करने और एक बड़े प्रोजेक्ट के भीतर संदर्भ बनाए रखने में मदद करता है। लेकिन यहां भी, आप वैकल्पिक रूप से आरएसी डेटाबेस के साथ इसे स्थानीय रूप से सेट कर सकते हैं।

निष्कर्ष: उपयोगी, लेकिन अभी तक स्वतंत्र नहीं

एआई प्रोग्रामर के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है और विकास प्रक्रियाओं में तेजी लाने में मदद कर सकता है। फिर भी, यह अभी तक मानव नियंत्रण के बिना स्वतंत्र रूप से एक जटिल कोडबेस को डिजाइन और बनाने में सक्षम नहीं है। प्रोग्रामर को एआई को एक सहायक के रूप में देखना चाहिए जो कार्यों को स्वचालित कर सकता है और विचार उत्पन्न कर सकता है, लेकिन जिसे अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए अभी भी मार्गदर्शन और सुधार की आवश्यकता है।

लेना संपर्क टीमों को विकास परिवेश का अधिकतम लाभ उठाने और डिबगिंग और कोड लिखने की तुलना में आवश्यकताओं के इंजीनियरिंग और डिजाइन में अधिक संलग्न होने में मदद करने के लिए विकास परिवेश स्थापित करने में मदद करने के लिए।