AIエージェントによるプログラミング

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、最適化し、デバッグさえ支援できます。しかし、AIと連携する際にプログラマーが留意すべきいくつかの制限事項があります。

順序と重複の問題

AIエージェントはコードの適切な順序付けに苦労します。例えば、ファイルの最後に初期化処理を配置し、実行時エラーを引き起こす可能性があります。さらに、AIはプロジェクト内で同じクラスや関数の複数のバージョンをためらうことなく定義することがあり、これが競合や混乱を招きます。

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

この問題に対する解決策の1つは、メモリとプロジェクト構造を管理できるAIコードプラットフォームを使用することです。これは複雑なプロジェクトでの一貫性の維持に役立ちます。残念ながら、これらの機能が常に一貫して適用されるわけではありません。その結果、AIがプロジェクトの整合性を見失い、プログラミング中に望ましくない重複や不適切な依存関係を導入する可能性があります。

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（LLM）を呼び出すことができるいわゆるツールを使用して動作します。これらのツールはオープン標準プロトコル（MCP）に基づいています。したがって、Visual 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、ローカルでLLMをセットアップすることもできます ラマ ollamaのオプションを選択し、統合するMCPサーバーを選択します。Fortis AIは、 MCPサーバー デバッグと基盤となる（Linux）システムの管理を支援するために作成されました。コードを直接ライブにしたい場合に便利です。
モデルは以下で見つけることができます ハギングフェイス.

IDE拡張機能は不可欠である

AIによって生成されたコードをより適切に管理するために、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、高度なコード分析ツールなどのツールは、エラーを早期に検出し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ために、AIによって生成されたコードの不可欠な補完となります。

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エージェントがエラーを繰り返し発生させる主な理由の1つは、AIがAPIを解釈する方法にあります。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記述が必要です。これは、プロンプトが完全でなければならないことを意味します。つまり、機能要件だけでなく、期待される結果と制約条件も明示的に含める必要があります。これを容易にするために、プロンプトを標準形式（MDC）で保存し、AIに標準として送信できます。これは、適用する一般的なプログラミング規則、機能要件、技術要件、およびプロジェクトの構造にとって特に役立ちます。

FAISSやLangChainなどのツールが役立つ

のような製品 フェイス および ラングチェーン AIがコンテキストをより良く処理できるようにするソリューションを提供します。例えば、FAISSは関連するコードスニペットの効率的な検索と取得を支援し、LangChainはAIによって生成されたコードの構造化と、より大き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。しかし、これらについても、必要に応じてRACデータベースを使用してローカルでセットアップすることも可能です。

結論：有用だが、まだ自立はしていない

AIはプログラマーにとって強力なツールであり、開発プロセスを加速させるのに役立ちます。しかし、人間の監視なしに、より複雑なコードベースを自律的に設計・構築する能力はまだ完全には備わっていません。プログラマーはAIを、タスクを自動化しアイデアを生成できるアシスタントとして捉えるべきですが、良い結果を出すためには依然としてガイダンスと修正が必要です。

連絡する お問い合わせ 開発環境のセットアップを支援し、チームが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より多くの時間を費やせるように、開発環境を最大限に活用できるようにします。