AIエージェントでプログラミング

人工知能（AI）は、私たちのプログラミング方法を根本的に変えました。AIエージェントはコードを生成・最適化できるだけでなく、デバッグの支援まで行えます。しかし、AIを使って作業する際に、プログラマーが念頭に置いておくべき制約もいくつかあります。

順序の問題と重複

AIエージェントは、コードを正しい順序で配置することを苦手としています。たとえば、ファイルの末尾に初期化処理を配置してしまい、実行時エラーを引き起こすことがあります。また、AIはためらうことなく、同じクラスや関数の複数のバージョンをプロジェクト内に定義する場合があり、競合や混乱につながります。

メモリとプロジェクト構造を備えたコードプラットフォームが役立つ

この問題への対策として、メモリやプロジェクト構造を管理できるAIコーディングプラットフォームを利用する方法があります。これにより、複雑なプロジェクトでも一貫性を維持しやすくなります。残念ながら、こうした機能が常に一貫して適用されるとは限りません。その結果、プログラミング中にAIがプロジェクト全体の整合性を失い、望ましくない重複や不正な依存関係を導入してしまうことがあります。

ほとんどのAIコーディングプラットフォームは、大規模言語モデルが呼び出せる、いわゆるツールを利用しています。これらのツールは、オープン標準プロトコルであるMCPに基づいています。そのため、Visual Studio CodeのようなIDEにAIコーディングエージェントを接続することも可能です。必要に応じて、ローカルにLLMを構築し、 ラマ またはOllamaを使用して、統合するMCPサーバーを選択することもできます。Fortis AIは、デバッグや基盤となるLinuxシステムの管理を支援するものを MCPサーバー 作成しました。コードをすぐに本番環境へデプロイしたい場合に便利です。
モデルは次の場所で見つけることができます。 ハギングフェイス.

IDE拡張機能は不可欠

AIが生成したコードをより適切に管理するため、開発者はコードの正確性を監視するIDE拡張機能を利用できます。リンター、型チェッカー、高度なコード解析ツールなどは、エラーを早期に検出して修正するのに役立ちます。これらは、品質と安定性を確保するうえで、AIが生成したコードを補完する重要な手段です。

繰り返し発生するエラーの原因：APIにおけるコンテキストと役割

AIエージェントが同じエラーを繰り返し続ける主な理由の一つは、AIがAPIを解釈する仕組みにあります。AIモデルが効果的なコードを生成するには、コンテキストと明確な役割の定義が必要です。つまり、プロンプトは完全なものでなければなりません。機能要件だけでなく、期待される結果や前提条件も明示する必要があります。これを容易にするため、プロンプトを標準形式（MDC）で保存し、AIに毎回標準で送信することができます。これは、使用する一般的なプログラミング規則や、機能要件・技術要件、プロジェクト構造を定義する際に特に便利です。

FAISSやLangChainなどのツールが役立つ

次のような製品 ファイス や ラングチェーン AIがコンテキストをより適切に扱えるようにするソリューションを提供します。たとえばFAISSは、関連性の高いコード断片を効率的に検索・取得するのに役立ちます。一方、LangChainはAIが生成したコードの構造化や、大規模なプロジェクト内でのコンテキストの維持を支援します。ただし、ここでも必要に応じて、RACデータベースを使って自分でローカル環境に構築することができます。

結論：有用だが、まだ自律的ではない

AIはプログラマーにとって強力なツールであり、開発プロセスの迅速化に役立ちます。しかし、現時点では、人間による管理なしに、より複雑なコードベースを自律的に設計・構築することはまだ十分にできません。プログラマーはAIを、タスクの自動化やアイデアの創出を支援するアシスタントとして捉えるべきです。ただし、良い成果を得るには、依然として人間による指示や修正が必要です。

ご連絡 ください 開発環境の構築を支援し、チームがその環境を最大限に活用できるようにすることで、デバッグやコーディングよりも要件エンジニアリングや設計に集中できるよう支援します。