Programarea cu un agent AI

Inteligența artificială (AI) a schimbat fundamental modul în care programăm. Agenții AI pot genera și optimiza cod și chiar pot ajuta la depanare. Cu toate acestea, există câteva limitări de care programatorii trebuie să țină cont atunci când lucrează cu AI.

Probleme de ordonare și duplicare

Agenții AI întâmpină dificultăți în stabilirea ordinii corecte a codului. De exemplu, pot plasa inițializările la sfârșitul unui fișier, ceea ce provoacă erori la rulare. În plus, AI poate defini fără ezitare mai multe versiuni ale aceleiași clase sau funcții în cadrul unui proiect, ceea ce duce la conflicte și confuzie.

O platformă de programare cu memorie și structură de proiect este de ajutor

O soluție este utilizarea platformelor de programare cu AI care pot gestiona memoria și structurile proiectelor. Acest lucru contribuie la menținerea consecvenței în proiectele complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt aplicate întotdeauna în mod consecvent. Astfel, se poate întâmpla ca AI să piardă coerența unui proiect și să introducă duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.

Majoritatea platformelor de programare cu AI funcționează cu așa-numitele instrumente pe care modelul lingvistic de mari dimensiuni le poate accesa. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Prin urmare, este posibil să conectezi un agent de programare AI la un IDE precum Visual Code. Eventual, poți configura local un LLM folosind Llama sau Ollama și poți alege un server MCP cu care să te integrezi. Fortis AI a creat un server MCP pentru a ajuta la depanare și la gestionarea sistemului Linux subiacent. Este util atunci când vrei să publici imediat codul în mediul live.
Modelele pot fi găsite pe Hugging Face.

Extensiile pentru IDE sunt indispensabile

Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot utiliza extensii pentru IDE care verifică corectitudinea codului. Instrumente precum linter-ele, verificatoarele de tipuri și instrumentele avansate de analiză a codului ajută la identificarea și corectarea timpurie a erorilor. Acestea reprezintă o completare esențială a codului generat de AI, contribuind la garantarea calității și stabilității acestuia.

Cauza erorilor repetate: contextul și rolul în API-uri

Unul dintre principalele motive pentru care agenții AI continuă să repete greșelile ține de modul în care AI interpretează API-urile. Modelele AI au nevoie de context și de o descriere clară a rolului pentru a genera cod eficient. Aceasta înseamnă că prompturile trebuie să fie complete: ele trebuie să includă nu doar cerințele funcționale, ci și rezultatul așteptat și condițiile-limită, specificate în mod explicit. Pentru a facilita acest lucru, poți salva prompturile într-un format standard (MDC) și le poți transmite automat către AI. Acest lucru este deosebit de util pentru regulile generice de programare pe care le utilizezi, precum și pentru cerințele funcționale și tehnice și structura proiectului.

Instrumente precum FAISS și LangChain sunt de ajutor

Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru a ajuta AI să gestioneze mai bine contextul. De exemplu, FAISS ajută la căutarea și preluarea eficientă a fragmentelor de cod relevante, în timp ce LangChain ajută la structurarea codului generat de AI și la păstrarea contextului în cadrul unui proiect mai amplu. Însă și aici poți configura eventual totul local, folosind baze de date RAC.

Concluzie: util, dar încă nu autonom

Inteligența artificială este un instrument puternic pentru programatori și poate contribui la accelerarea proceselor de dezvoltare. Cu toate acestea, încă nu este capabilă să proiecteze și să construiască în mod autonom o bază de cod mai complexă, fără supraveghere umană. Programatorii ar trebui să considere inteligența artificială un asistent care poate automatiza sarcini și genera idei, dar care are în continuare nevoie de îndrumare și corectare pentru a obține un rezultat bun.

Include legătura pentru a ajuta la configurarea mediului de dezvoltare, astfel încât echipele să profite la maximum de acesta și să se ocupe mai mult de definirea cerințelor și de proiectare decât de depanare și scrierea codului.