Programmering med en AI-agent
Artificiell intelligens (AI) har fundamentalt förändrat vårt sätt att programmera. AI-agenter kan generera och optimera kod och till och med hjälpa till med felsökning. Det finns dock vissa begränsningar som programmerare måste ha i åtanke när de arbetar med AI.
Problem med ordningsföljd och duplicering
AI-agenter har svårt att placera koden i rätt ordning. De kan till exempel placera initieringar i slutet av en fil, vilket orsakar körningsfel. Dessutom kan AI utan att tveka definiera flera versioner av samma klass eller funktion i 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 bidrar till att bevara konsekvensen i komplexa projekt. Tyvärr tillämpas dessa funktioner inte alltid konsekvent. Därför kan AI:n tappa förståelsen för projektets sammanhang och introducera oönskade dupliceringar eller felaktiga beroenden under programmeringen.
De flesta AI-kodplattformar arbetar med så kallade verktyg som den stora språkmodellen kan anropa. Dessa verktyg bygger på ett protokoll med öppen standard (MCP). Det är därför möjligt att koppla en AI-kodagent till en IDE som Visual Code. Du kan även konfigurera en LLM lokalt med Llama eller Ollama och välja en MCP-server att integrera med. Fortis AI har skapat en MCP-server för att hjälpa till med felsökning och hantering av det underliggande (Linux-)systemet. Praktiskt när du vill driftsätta koden direkt live.
Modeller finns på Hugging Face.
IDE-tillägg är oumbärliga
För att hantera AI-genererad kod bättre kan utvecklare använda IDE-tillägg som övervakar kodens korrekthet. Verktyg som linters, typkontrollerare och avancerade kodanalysverktyg hjälper till att upptäcka och korrigera fel i ett tidigt skede. 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 orsakerna till att AI-agenter fortsätter att upprepa fel ligger i hur AI tolkar API:er. AI-modeller behöver kontext och en tydlig rollbeskrivning för att kunna generera effektiv kod. Det innebär att promptarna måste vara kompletta: de ska inte bara innehålla de funktionella kraven, utan även uttryckligen ange det förväntade resultatet och begränsningarna. För att underlätta detta kan du spara promptarna i ett standardformat (MDC) och automatiskt skicka med dem till AI:n. Det är särskilt användbart för generella programmeringsregler som du tillämpar samt för projektets funktionella och tekniska krav och struktur.
Verktyg som FAISS och LangChain hjälper till
Produkter som FAISS och LangChain erbjuder lösningar för att hjälpa AI att hantera kontext bättre. FAISS hjälper till exempel till med att effektivt söka efter och hämta relevanta kodfragment, medan LangChain hjälper till att strukturera AI-genererad kod och bevara kontexten inom ett större projekt. Men även här kan du vid behov konfigurera det själv lokalt med RAC-databaser.
Slutsats: användbart, men ännu inte självständigt
AI är ett kraftfullt verktyg för programmerare och kan bidra till att påskynda utvecklingsprocesser. Ändå är AI ännu inte riktigt kapabel 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.
Inkludera kontakt Inkludera för att hjälpa till att konfigurera utvecklingsmiljön, så att teamen kan få ut mesta möjliga av den och ägna mer tid åt kravhantering och design än åt felsökning och kodskrivning.
