Pemrograman dengan Agen AI
Kecerdasan buatan (AI) telah mengubah cara kita memprogram secara mendasar. Agen AI dapat menghasilkan dan mengoptimalkan kode, bahkan membantu melakukan debugging. Namun, ada beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan programmer saat bekerja dengan AI.
Masalah urutan dan duplikasi
Agen AI sering mengalami kesulitan dalam menempatkan kode pada urutan yang benar. Misalnya, agen dapat menempatkan inisialisasi di akhir berkas sehingga menyebabkan kesalahan saat runtime. Selain itu, AI dapat dengan mudah mendefinisikan beberapa versi dari kelas atau fungsi yang sama dalam satu proyek, yang menimbulkan konflik dan kebingungan.
Platform kode dengan memori dan struktur proyek sangat membantu
Salah satu solusinya adalah menggunakan platform kode berbasis AI yang dapat mengelola memori dan struktur proyek. Hal ini membantu menjaga konsistensi dalam proyek yang kompleks. Sayangnya, fitur-fitur tersebut tidak selalu diterapkan secara konsisten. Akibatnya, AI dapat kehilangan keterkaitan antarbagian proyek serta memperkenalkan duplikasi yang tidak diinginkan atau dependensi yang keliru selama proses pemrograman.
Sebagian besar platform pengodean berbasis AI bekerja dengan apa yang disebut alat, yang dapat dipanggil oleh model bahasa besar. Alat-alat tersebut didasarkan pada protokol standar terbuka (MCP). Oleh karena itu, agen pengodean AI juga dapat dihubungkan ke IDE seperti Visual Code. Jika diperlukan, Anda dapat menyiapkan LLM secara lokal dengan Llama atau Ollama, lalu memilih server MCP untuk diintegrasikan. Fortis AI telah membuat sebuah server MCP untuk membantu melakukan debugging dan mengelola sistem (Linux) yang mendasarinya. Ini berguna jika Anda ingin langsung menerapkan kode ke lingkungan produksi.
Model dapat ditemukan di Hugging Face.
Ekstensi IDE sangat penting
Untuk mengelola kode yang dihasilkan AI dengan lebih baik, pengembang dapat menggunakan ekstensi IDE yang memeriksa kebenaran kode. Alat bantu seperti linter, pemeriksa tipe, dan alat analisis kode tingkat lanjut membantu menemukan serta memperbaiki kesalahan sejak dini. Alat-alat tersebut merupakan pelengkap penting bagi kode yang dihasilkan AI untuk menjamin kualitas dan stabilitas.
Penyebab kesalahan yang berulang: konteks dan peran dalam API
Salah satu alasan utama mengapa agen AI terus mengulangi kesalahan adalah cara AI menafsirkan API. Model AI memerlukan konteks dan deskripsi peran yang jelas untuk menghasilkan kode yang efektif. Artinya, prompt harus lengkap: prompt tidak hanya perlu memuat persyaratan fungsional, tetapi juga menjelaskan hasil yang diharapkan dan batasan-batasannya secara eksplisit. Untuk mempermudah hal ini, Anda dapat menyimpan prompt dalam format standar (MDC) dan selalu menyertakannya saat berkomunikasi dengan AI. Ini terutama berguna untuk aturan pemrograman umum yang Anda terapkan, persyaratan fungsional dan teknis, serta struktur proyek Anda.
Alat seperti FAISS dan LangChain sangat membantu
Produk seperti FAISS dan LangChain menawarkan solusi agar AI dapat menangani konteks dengan lebih baik. Misalnya, FAISS membantu mencari dan mengambil fragmen kode yang relevan secara efisien, sedangkan LangChain membantu menyusun kode yang dihasilkan AI dan mempertahankan konteks dalam proyek yang lebih besar. Namun, Anda juga dapat menyiapkannya sendiri secara lokal menggunakan basis data RAC.
Kesimpulan: bermanfaat, tetapi belum mandiri
AI adalah alat yang sangat kuat bagi programmer 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. Programmer harus memandang AI sebagai asisten yang dapat mengotomatiskan tugas dan menghasilkan ide, tetapi tetap memerlukan arahan dan koreksi untuk mencapai hasil yang baik.
Hubungi hubungi untuk membantu menyiapkan lingkungan pengembangan agar tim dapat memaksimalkan pemanfaatan lingkungan tersebut dan lebih fokus pada rekayasa kebutuhan serta desain daripada melakukan debug dan menulis kode.
