Programowanie z agentem AI
Sztuczna inteligencja (AI) fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI mogą generować kod, optymalizować go, a nawet pomagać w debugowaniu. Istnieje jednak kilka ograniczeń, o których programiści powinni pamiętać podczas pracy z AI.
Problemy z kolejnością i duplikacją
Agentom AI trudno jest utrzymać właściwą kolejność kodu. Mogą na przykład umieszczać inicjalizacje na końcu pliku, co powoduje błędy wykonania. Ponadto AI może bez wahania definiować wiele wersji tej samej klasy lub funkcji w ramach projektu, co prowadzi do konfliktów i zamieszania.
Platforma kodowa z pamięcią i strukturą projektu pomaga
Rozwiązaniem tego problemu jest stosowanie platform kodowania AI, które potrafią zarządzać pamięcią i strukturami projektów. Pomaga to zachować spójność w złożonych projektach. Niestety, te funkcje nie zawsze są stosowane konsekwentnie. W rezultacie AI może stracić spójność projektu i wprowadzić niepożądane duplikaty lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.
Większość platform kodowania AI działa z wykorzystaniem tak zwanych narzędzi, które model językowy (LLM) może wywoływać. Narzędzia te opierają się na otwartym standardowym protokole (MCP). Możliwe jest zatem podłączenie agenta kodującego AI do IDE, takiego jak Visual Code. Opcjonalnie można lokalnie skonfigurować LLM za pomocą llama lub Ollama i wybrać serwer MCP do integracji. Fortis AI posiada serwer MCP stworzone, aby pomóc w debugowaniu i zarządzaniu bazowym systemem (linux). Przydatne, gdy chcesz natychmiast wdrożyć kod na żywo.
Modele można znaleźć na huggingface.
Rozszerzenia IDE są niezbędne
Aby lepiej zarządzać kodem generowanym przez AI, programiści mogą korzystać z rozszerzeń IDE, które monitorują poprawność kodu. Narzędzia takie jak lintery, sprawdzanie typów i zaawansowane narzędzia do analizy kodu pomagają we wczesnym wykrywaniu i korygowaniu błędów. Stanowią one niezbędne uzupełnienie kodu generowanego przez AI, zapewniając jego jakość i stabilność.
Przyczyna powtarzających się błędów: kontekst i rola w API
Jednym z głównych powodów, dla których agenci AI powtarzają błędy, jest sposób, w jaki AI interpretuje API. Modele AI potrzebują kontekstu i jasnego opisu roli, aby generować skuteczny kod. Oznacza to, że podpowiedzi (prompty) muszą być kompletne: powinny zawierać nie tylko wymagania funkcjonalne, ale także wyraźnie określać oczekiwany rezultat i warunki brzegowe. Aby to ułatwić, możesz zapisywać prompty w standardowym formacie (MDC) i domyślnie przesyłać je do AI. Jest to szczególnie przydatne w przypadku ogólnych zasad programowania, których przestrzegasz, a także wymagań funkcjonalnych i technicznych oraz struktury Twojego projektu.
Narzędzia takie jak FAISS i LangChain pomagają
Produkty takie jak FAISS oraz LangChain oferują rozwiązania, które pomagają AI lepiej radzić sobie z kontekstem. Na przykład FAISS pomaga w wydajnym wyszukiwaniu i pobieraniu odpowiednich fragmentów kodu, podczas gdy LangChain pomaga w strukturyzowaniu kodu generowanego przez AI i utrzymywaniu kontekstu w ramach większego projektu. Jednak w tym przypadku możesz również skonfigurować to lokalnie za pomocą baz danych RAC.
Wniosek: przydatne, ale jeszcze nie samodzielne
Sztuczna inteligencja (AI) to potężne narzędzie dla programistów i może pomóc w przyspieszeniu procesów rozwojowych. Mimo to, nadal nie jest w stanie samodzielnie zaprojektować i zbudować bardziej złożonej bazy kodu bez ludzkiej kontroli. Programiści powinni traktować AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale który wciąż wymaga nadzoru i korekty, aby osiągnąć dobry rezultat.
Skontaktuj się aby pomóc w skonfigurowaniu środowiska programistycznego, wspierając zespoły w maksymalnym wykorzystaniu środowiska pracy i skupieniu się bardziej na inżynierii wymagań i projektowaniu niż na debugowaniu i pisaniu kodu.
