Programmering med en AI-agent
Artificiell intelligens (AI) har förändrat sättet vi programmerar på grundligt. AI‑agenter kan generera kod, optimera den och till och med hjälpa till med felsökning. Det finns dock vissa begränsningar som utvecklare bör ha i åtanke när de arbetar med AI.
Problem med ordning och duplicering
AI‑agenter har svårt med korrekt ordning i koden. De kan till exempel placera initialiseringar i slutet av en fil, vilket orsakar runtime‑fel. Dessutom kan AI utan tvekan definiera flera versioner av samma klass eller funktion inom ett projekt, vilket leder till konflikter och förvirring.
En kodplattform med minne och projektstruktur hjälper
En lösning är att använda AI‑kodplattformar som kan hantera minne och projektstrukturer. Det hjälper att bevara konsekvens i komplexa projekt. Tyvärr används dessa funktioner inte alltid konsekvent. Detta kan leda till att AI:n förlorar sammanhanget i ett projekt och introducerar oönskade dupliceringar eller felaktiga beroenden under programmeringen.
De flesta AI‑kodningsplattformar arbetar med så kallade verktyg som kan anropa språkmodellen. Dessa verktyg baseras på ett öppet standardprotokoll (MCP). Det är därför möjligt att koppla en AI‑kodningsagent till en IDE som Visual Studio Code. Alternativt kan du sätta upp en LLM lokalt med llama eller ollama och välj en MCP-server att integrera med. Fortis AI har en MCP‑server skapad för att hjälpa till med felsökning och hantering av underliggande (Linux) system. Praktiskt när du vill sätta koden live direkt.
Modeller finns på huggingface.
IDE-tillägg är oumbärliga
För att bättre hantera AI‑genererad kod kan utvecklare använda IDE‑tillägg som övervakar kodkvalitet. Verktyg som linters, typkontroller och avancerade kodanalysverktyg hjälper till att upptäcka och rätta fel tidigt. De utgör ett viktigt komplement till AI‑genererad kod för att säkerställa kvalitet och stabilitet.
Orsaken till återkommande fel: kontext och roll i API:er
En av de viktigaste anledningarna till att AI‑agenter fortsätter att upprepa fel ligger i hur AI‑API:er tolkas. AI‑modeller behöver kontext och en tydlig rollbeskrivning för att generera effektiv kod. Det innebär att prompts måste vara fullständiga: de bör inte bara innehålla funktionella krav utan även göra det förväntade resultatet och randvillkoren tydliga. För att underlätta detta kan du spara prompts i ett standardformat (MDC) och alltid skicka med dem till AI:n. Det är särskilt användbart för generella programmeringsregler du följer samt de funktionella och tekniska kraven och strukturen i ditt projekt.
Verktyg som FAISS och LangChain hjälper
Produkter som FAISS och LangChain erbjuda lösningar för att låta AI hantera kontext bättre. FAISS hjälper till exempel vid effektiv sökning och återhämtning av relevanta kodfragment, medan LangChain hjälper till att strukturera AI-genererad kod och bevara kontext inom ett större projekt. Men även här kan du eventuellt sätta upp det lokalt med RAC-databaser.
Slutsats: användbart, men inte ännu självständigt
AI är ett kraftfullt verktyg för programmerare och kan hjälpa till att påskynda utvecklingsprocesser. Ändå är det ännu inte riktigt kapabelt att självständigt utforma och bygga en mer komplex kodbas utan mänsklig kontroll. Programmerare bör se AI som en assistent som kan automatisera uppgifter och generera idéer, men som fortfarande behöver vägledning och korrigering för att nå ett bra resultat.
Ta kontakt för att hjälpa till att sätta upp utvecklingsmiljön så att team kan få ut maximal nytta av den och ägna sig mer åt kravhantering och design än åt felsökning och kodskrivning.
