Programiranje s AI Agentom
Umjetna inteligencija (AI) temeljno je promijenila način na koji programiramo. AI agenti mogu generirati kod, optimizirati ga, pa čak i pomoći pri ispravljanju pogrešaka. Ipak, postoje neka ograničenja kojih programeri moraju biti svjesni pri radu s umjetnom inteligencijom.
Problemi s redoslijedom i duplikacijom
AI agenti imaju poteškoća s ispravnim redoslijedom koda. Na primjer, mogu postaviti inicijalizacije na kraj datoteke, što uzrokuje pogreške pri izvođenju. Osim toga, AI može bez oklijevanja definirati više verzija iste klase ili funkcije unutar projekta, što dovodi do sukoba i zabune.
Platforma koda s memorijom i projektnom strukturom pomaže
Rješenje za to je korištenje AI platformi za kodiranje koje mogu upravljati memorijom i strukturom projekta. To pomaže u očuvanju dosljednosti u složenim projektima. Nažalost, te se funkcije ne primjenjuju uvijek dosljedno. Kao rezultat toga, AI može izgubiti koheziju projekta i uvesti neželjene duplikate ili netočne ovisnosti tijekom programiranja.
Većina AI platformi za kodiranje radi sa takozvanim alatima koje veliki jezični model (LLM) može pozvati. Ti su alati temeljeni na otvorenom standardnom protokolu (MCP). Stoga je moguće povezati IDE poput Visual Codea s AI agentom za kodiranje. Opcionalno, možete lokalno postaviti LLM s llama ili Ollamom i odabrati MCP poslužitelj s kojim ćete se integrirati. Fortis AI ima MCP poslužitelj dizajniran da pomogne pri otklanjanju grešaka i upravljanju osnovnim (linux) sustavom. Korisno kada želite odmah pokrenuti kod uživo.
Modeli se mogu pronaći na huggingface.
IDE proširenja su neophodna
Za bolje upravljanje AI generiranim kodom, programeri mogu koristiti IDE ekstenzije koje nadziru ispravnost koda. Alati poput lintera, provjera tipova i naprednih alata za analizu koda pomažu u ranom otkrivanju i ispravljanju grešaka. Oni su ključna nadopuna AI generiranom kodu kako bi se osigurala kvaliteta i stabilnost.
Uzrok ponavljajućih pogrešaka: kontekst i uloga u API-jima
Jedan od glavnih razloga zašto AI agenti nastavljaju ponavljati pogreške leži u načinu na koji AI tumači API-je. AI modeli trebaju kontekst i jasno definiranje uloge kako bi generirali učinkovit kod. To znači da upiti (prompts) moraju biti potpuni: ne smiju sadržavati samo funkcionalne zahtjeve, već moraju eksplicitno navesti i očekivani rezultat te granične uvjete. Kako bi to olakšali, upite možete pohraniti u standardnom formatu (MDC) i automatski ih slati AI-u. To je posebno korisno za generička pravila programiranja koja primjenjujete, kao i za funkcionalne i tehničke zahtjeve te strukturu vašeg projekta.
Alati poput FAISS-a i LangChain-a pomažu
Proizvodi poput FAISS i LangChain nude rješenja za bolje upravljanje kontekstom kod AI-a. FAISS, na primjer, pomaže u učinkovitom pretraživanju i dohvaćanju relevantnih isječaka koda, dok LangChain pomaže u strukturiranju AI generiranog koda i održavanju konteksta unutar većeg projekta. Međutim, i ovdje možete po želji postaviti lokalno rješenje pomoću RAC baza podataka.
Zaključak: korisno, ali još uvijek ne samostalno
AI je moćan alat za programere i može pomoći u ubrzavanju razvojnih procesa. Ipak, još uvijek nije u potpunosti sposoban samostalno dizajnirati i izgraditi složeniji kod bez ljudskog nadzora. Programeri bi AI trebali smatrati asistentom koji može automatizirati zadatke i generirati ideje, ali kojem je i dalje potrebna smjernica i ispravci kako bi se postigao dobar rezultat.
Kontaktirajte nas za pomoć pri postavljanju razvojnog okruženja kako bi se timovima pomoglo da izvuku maksimum iz razvojnog okruženja i da se više usredotoče na inženjerstvo zahtjeva i dizajn nego na ispravljanje grešaka i pisanje koda.
