Pemrograman dengan Agen AI
Kecerdasan buatan (AI) telah mengubah cara kita memprogram secara fundamental. Agen AI dapat menghasilkan kode, mengoptimalkan, dan bahkan membantu dalam debugging. Namun, ada beberapa batasan yang harus diingat oleh para programmer saat bekerja dengan AI.
Masalah urutan dan duplikasi
Agen AI kesulitan dengan urutan kode yang benar. Misalnya, mereka mungkin menempatkan inisialisasi di akhir file, yang menyebabkan kesalahan saat runtime. Selain itu, AI dapat tanpa ragu mendefinisikan beberapa versi kelas atau fungsi yang sama dalam sebuah proyek, yang mengarah pada konflik dan kebingungan.
Platform kode dengan memori dan struktur proyek membantu
Salah satu solusinya adalah penggunaan platform pengkodean AI yang dapat mengelola memori dan struktur proyek. Ini membantu menjaga konsistensi dalam proyek yang kompleks. Sayangnya, fitur-fitur ini tidak selalu diterapkan secara konsisten. Hal ini dapat menyebabkan AI kehilangan koherensi proyek dan memperkenalkan duplikasi yang tidak diinginkan atau ketergantungan yang salah selama pemrograman.
Sebagian besar platform pengkodean AI bekerja dengan apa yang disebut alat yang dapat dipanggil oleh model bahasa besar (large language model). Alat-alat tersebut didasarkan pada protokol standar terbuka (MCP). Oleh karena itu, dimungkinkan untuk menghubungkan agen pengkodean AI ke IDE seperti Visual Code. Anda juga dapat menyiapkan LLM secara lokal dengan llama atau ollama dan pilih server MCP untuk diintegrasikan. Fortis AI memiliki server MCP dibuat untuk membantu dalam debugging dan mengelola sistem (linux) yang mendasarinya. Berguna jika Anda ingin langsung menjalankan kode secara langsung.
Model dapat ditemukan di huggingface.
Ekstensi IDE sangat diperlukan
Untuk mengelola kode yang dihasilkan AI dengan lebih baik, pengembang dapat menggunakan ekstensi IDE yang memantau kebenaran kode. Alat seperti linter, pemeriksa tipe, dan alat analisis kode canggih membantu mendeteksi dan memperbaiki kesalahan sejak dini. Alat-alat ini merupakan pelengkap penting untuk kode yang dihasilkan AI guna memastikan kualitas dan stabilitasnya.
Penyebab kesalahan berulang: konteks dan peran dalam API
Salah satu alasan utama mengapa agen AI terus mengulangi kesalahan terletak pada cara AI menafsirkan API. Model AI memerlukan konteks dan deskripsi peran yang jelas untuk menghasilkan kode yang efektif. Ini berarti prompt harus lengkap: tidak hanya berisi persyaratan fungsional, tetapi juga secara eksplisit menyatakan hasil yang diharapkan dan batasan. Untuk memfasilitasi hal ini, Anda dapat menyimpan prompt dalam format standar (MDC) dan mengirimkannya secara standar ke AI. Ini sangat berguna untuk aturan pemrograman generik yang Anda gunakan serta persyaratan fungsional dan teknis dan struktur proyek Anda.
Alat seperti FAISS dan LangChain membantu
Produk seperti FAISS dan LangChain menawarkan solusi untuk membuat AI lebih baik dalam menangani konteks. Misalnya, FAISS membantu dalam pencarian dan pengambilan fragmen kode yang relevan secara efisien, sementara LangChain membantu dalam menstrukturkan kode yang dihasilkan AI dan mempertahankan konteks dalam proyek yang lebih besar. Namun, di sini Anda juga dapat mengaturnya secara lokal dengan database RAC jika diperlukan.
Kesimpulan: bermanfaat, tetapi belum mandiri
AI adalah alat yang ampuh untuk pemrogram dan dapat membantu mempercepat proses pengembangan. Namun, AI belum benar-benar mampu merancang dan membangun basis kode yang lebih kompleks secara mandiri tanpa pengawasan manusia. Pemrogram harus menganggap AI sebagai asisten yang dapat mengotomatisasi tugas dan menghasilkan ide, tetapi yang masih memerlukan bimbingan dan koreksi untuk mencapai hasil yang baik.
Ambil kontak untuk membantu menyiapkan lingkungan pengembangan agar tim dapat memaksimalkan lingkungan pengembangan dan lebih fokus pada rekayasa persyaratan dan desain daripada melakukan debugging dan penulisan kode.
