AI 에이전트로 프로그래밍하기

인공지능(AI)은 우리가 코드를 작성하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. AI 에이전트는 코드를 생성하고, 최적화하며, 심지어 디버깅까지 도울 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 프로그래머가 AI와 함께 작업할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 한계가 있습니다.

순서 및 중복 문제

AI 에이전트는 코드의 올바른 순서를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 런타임 오류를 유발하는 초기화를 파일 끝에 배치할 수 있습니다. 또한 AI는 프로젝트 내에서 동일한 클래스나 함수를 주저 없이 여러 버전으로 정의하여 충돌과 혼란을 야기할 수 있습니다.

메모리와 프로젝트 구조를 갖춘 코드 플랫폼이 도움이 됩니다

이에 대한 해결책은 메모리와 프로젝트 구조를 관리할 수 있는 AI 코드 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이는 복잡한 프로젝트에서 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 안타깝게도 이러한 기능이 항상 일관되게 적용되는 것은 아닙니다. 이로 인해 AI가 프로젝트의 응집력을 잃고 코딩 중에 원치 않는 중복이나 잘못된 종속성을 도입할 수 있습니다.

대부분의 AI 코딩 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM)을 호출할 수 있는 소위 '도구'를 사용하여 작동합니다. 이러한 도구는 개방형 표준 프로토콜(MCP)을 기반으로 합니다. 따라서 Visual Code와 같은 IDE를 AI 코딩 에이전트에 연결하는 것도 가능합니다. 필요하다면 로컬에 LLM을 설정할 수도 있습니다. 라마 또는 ollama를 사용하고 통합할 MCP 서버를 선택합니다. Fortis AI는 MCP 서버 를 만들었습니다. 코드를 즉시 라이브로 배포하려는 경우 유용합니다.
모델은 다음에서 찾을 수 있습니다 허깅페이스.

IDE 확장 기능은 필수적입니다

AI가 생성한 코드를 더 잘 관리하기 위해 개발자는 코드 정확성을 감독하는 IDE 확장을 사용할 수 있습니다. 린터, 유형 검사기 및 고급 코드 분석 도구와 같은 도구는 오류를 조기에 감지하고 수정하는 데 도움이 됩니다. 이는 품질과 안정성을 보장하기 위해 AI 생성 코드에 필수적인 보완 요소입니다.

반복되는 오류의 원인: API에서의 컨텍스트 및 역할

AI 에이전트가 계속해서 실수를 반복하는 주요 이유 중 하나는 AI API를 해석하는 방식에 있습니다. AI 모델이 효과적인 코드를 생성하려면 컨텍스트와 명확한 역할 설명이 필요합니다. 이는 프롬프트가 기능적 요구 사항뿐만 아니라 예상 결과와 제약 조건도 명시적으로 포함하여 완전해야 함을 의미합니다. 이를 용이하게 하기 위해 프롬프트를 표준 형식(MDC)으로 저장하고 AI에 기본으로 포함하여 보낼 수 있습니다. 이는 사용하는 일반적인 프로그래밍 규칙, 기능적 및 기술적 요구 사항, 프로젝트 구조에 특히 유용합니다.

FAISS 및 LangChain과 같은 도구들이 도움이 됩니다

와 같은 제품들은 페이스 그리고 랭체인 AI가 컨텍스트를 더 잘 처리하도록 돕는 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, FAISS는 관련 코드 조각을 효율적으로 검색하고 검색하는 데 도움이 되며, LangChain은 AI가 생성한 코드를 구조화하고 더 큰 프로젝트 내에서 컨텍스트를 유지하는 데 도움이 됩니다. 하지만 이 경우에도 RAC 데이터베이스를 사용하여 로컬에서 직접 설정할 수 있습니다.

결론: 유용하지만 아직 독립적이지는 않음

AI는 프로그래머를 위한 강력한 도구이며 개발 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 인간의 통제 없이 복잡한 코드베이스를 독립적으로 설계하고 구축할 수 있는 수준에는 아직 도달하지 못했습니다. 프로그래머는 AI를 작업을 자동화하고 아이디어를 생성할 수 있지만, 좋은 결과를 얻기 위해서는 여전히 지도와 수정이 필요한 조력자로 간주해야 합니다.

예약하기 연락하기 개발 환경 설정 및 팀이 개발 환경을 최대한 활용하고 디버깅 및 코드 작성보다는 요구 사항 엔지니어링 및 설계에 더 많은 시간을 할애하도록 돕기 위함입니다.