Programavimas su DI agentu
Dirbtinis intelektas (DI) iš esmės pakeitė programavimo būdą. DI agentai gali generuoti ir optimizuoti kodą, taip pat padėti šalinti derinimo klaidas. Vis dėlto programuotojai, dirbdami su DI, turi atsižvelgti į tam tikrus apribojimus.
Eiliškumo ir dubliavimo problemos
DI agentams sunku išlaikyti tinkamą kodo eiliškumą. Pavyzdžiui, jie gali inicializacijas įdėti failo pabaigoje, todėl vykdymo metu atsiranda klaidų. Be to, DI gali nedvejodamas tame pačiame projekte apibrėžti kelias tos pačios klasės ar funkcijos versijas, o tai sukelia konfliktus ir painiavą.
Kodo platforma su atmintimi ir projekto struktūra padeda
Vienas iš sprendimų – naudoti DI kodo platformas, galinčias valdyti atmintį ir projekto struktūras. Tai padeda išlaikyti nuoseklumą sudėtinguose projektuose. Deja, šios funkcijos ne visada taikomos nuosekliai. Todėl DI gali prarasti projekto vientisumą ir programuojant įterpti nepageidaujamų dublikatų ar neteisingų priklausomybių.
Dauguma DI programavimo platformų veikia naudodamos vadinamuosius įrankius, kuriuos gali iškviesti didysis kalbos modelis. Šie įrankiai pagrįsti atvirojo standarto protokolu (MCP). Todėl DI programavimo agentą galima prijungti prie IDE, pavyzdžiui, „Visual Code“. Taip pat galima vietoje paleisti LLM naudojant „Llama“ arba „ollama“ ir pasirinkti MCP serverį integracijai. MCP serveris Fortis AI sukūrė sprendimą, padedantį šalinti derinimo klaidas ir valdyti pagrindinę („Linux“) sistemą. Tai patogu, kai norite iškart įkelti kodą į veikiančią aplinką.
Modelių galima rasti svetainėje „Hugging Face“.
IDE plėtiniai yra būtini
Kad būtų lengviau valdyti DI sugeneruotą kodą, kūrėjai gali naudoti IDE plėtinius, tikrinančius kodo teisingumą. Tokios priemonės kaip kodo analizatoriai, tipų tikrintuvai ir pažangūs kodo analizės įrankiai padeda anksti aptikti ir ištaisyti klaidas. Jie yra būtinas DI sugeneruoto kodo papildymas, padedantis užtikrinti kokybę ir stabilumą.
Pasikartojančių klaidų priežastis: kontekstas ir vaidmuo API sąsajose
Viena iš pagrindinių priežasčių, kodėl DI agentai nuolat kartoja klaidas, slypi tame, kaip DI interpretuoja API. DI modeliams reikia konteksto ir aiškaus vaidmens apibrėžimo, kad jie galėtų generuoti efektyvų kodą. Tai reiškia, kad užklausos turi būti išsamios: jose turi būti nurodyti ne tik funkciniai reikalavimai, bet ir aiškiai aprašytas laukiamas rezultatas bei apribojimai. Kad tai būtų paprasčiau, užklausas galite išsaugoti standartiniu formatu (MDC) ir kiekvieną kartą automatiškai perduoti DI. Tai ypač patogu bendrosioms programavimo taisyklėms, kurių laikotės, taip pat funkciniams ir techniniams reikalavimams bei projekto struktūrai apibrėžti.
Tokie įrankiai kaip FAISS ir LangChain padeda
Tokie produktai kaip FAISS ir LangChain siūlo sprendimus, padedančius DI geriau apdoroti kontekstą. Pavyzdžiui, FAISS padeda efektyviai ieškoti ir gauti aktualias kodo ištraukas, o „LangChain“ padeda struktūruoti DI sugeneruotą kodą ir išlaikyti kontekstą didesniame projekte. Tačiau prireikus visa tai galite patys įdiegti vietoje, naudodami RAG duomenų bazes.
Išvada: naudinga, bet dar ne savarankiška
DI yra galingas įrankis programuotojams ir gali padėti paspartinti kūrimo procesus. Vis dėlto jis dar nėra iš tikrųjų pajėgus savarankiškai suprojektuoti ir sukurti sudėtingesnės kodų bazės be žmogaus priežiūros. Programuotojai turėtų laikyti DI asistentu, galinčiu automatizuoti užduotis ir generuoti idėjas, tačiau jam vis dar reikia nurodymų ir taisymų, kad būtų pasiektas geras rezultatas.
Įtraukite kontaktai Įtraukite, kad padėtumėte nustatyti kūrimo aplinką ir komandoms išnaudoti visas jos galimybes, daugiau dėmesio skiriant reikalavimų inžinerijai ir projektavimui, o ne derinimui bei kodo rašymui.
