借助人工智能代理进行编程

人工智能（AI）从根本上改变了我们的编程方式。AI 代理可以生成和优化代码，甚至能够协助调试。不过，程序员在使用 AI 时仍需注意一些限制。

顺序和重复问题

AI 代理在确保代码顺序正确方面存在困难。例如，它们可能会把初始化代码放在文件末尾，从而导致运行时错误。此外，AI 可能会毫不犹豫地在同一个项目中定义同一类或同一函数的多个版本，进而造成冲突和混乱。

具备记忆功能和项目结构的代码平台大有帮助

解决这一问题的一种方法，是使用能够管理内存和项目结构的 AI 编程平台。这有助于在复杂项目中保持一致性。遗憾的是，这些功能并不总能得到一致的应用。因此，AI 可能会失去对项目整体关联性的把握，并在编程过程中引入不必要的重复或错误的依赖关系。

大多数 AI 编程平台都使用所谓的工具，这些工具可以由大型语言模型调用。这些工具基于一种开放标准协议（MCP）。因此，也可以将 AI 编程代理连接到 Visual Studio Code 等集成开发环境（IDE）中。你还可以选择在本地部署大型语言模型，并使用 羊驼 或使用 Ollama，然后选择一个 MCP 服务器进行集成。Fortis AI 已经开发了一个 MCP 服务器 用于协助调试和管理底层的 Linux 系统。在你希望直接将代码部署到线上时，这会非常方便。
模型可以在以下平台找到： 抱脸.

集成开发环境扩展不可或缺

为了更好地管理 AI 生成的代码，开发者可以使用能够检查代码正确性的集成开发环境扩展。代码检查器、类型检查器和高级代码分析工具等辅助工具，有助于及早发现并修复错误。它们是 AI 生成代码不可或缺的补充，有助于确保代码的质量和稳定性。

反复出现错误的原因：API 中的上下文和角色

AI 代理之所以会反复犯错，其中一个重要原因在于 AI 解读 API 的方式。AI 模型需要明确的上下文和角色说明，才能生成有效的代码。这意味着提示词必须完整：不仅要包含功能要求，还要明确说明预期结果和约束条件。为了简化这一过程，你可以将提示词以标准格式（MDC）保存，并在每次使用时自动发送给 AI。这对于你所采用的通用编程规则，以及项目的功能和技术需求、项目结构尤其有用。

FAISS 和 LangChain 等工具能够提供帮助

诸如 脸书人工智能相似性搜索库 以及 朗链 提供帮助人工智能更好地理解上下文的解决方案。例如，FAISS 有助于高效搜索和提取相关代码片段，而 LangChain 则有助于组织人工智能生成的代码，并在更大的项目中保持上下文。但在这里，你也可以选择使用 RAC 数据库在本地自行搭建。

结论：实用，但尚不能自主工作

人工智能是程序员的强大工具，可以帮助加快开发流程。不过，目前它还无法在没有人工监督的情况下，独立设计和构建较为复杂的代码库。程序员应将人工智能视为一种助手：它能够自动执行任务并生成创意，但要取得良好结果，仍然需要人工引导和纠正。

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