Agente de codificación: un sencillo asistente de programación basado en Langgraph

Introducción general

Coding Agent es un asistente de programación inteligente desarrollado por AbhinavTheDev para ayudar a los desarrolladores a mejorar su eficiencia en la programación. La herramienta utiliza inteligencia artificial para generar código de forma automática, proporcionar consejos de programación y ayudar a los desarrolladores con una variedad de tareas de programación.Coding Agent es compatible con una amplia gama de lenguajes de programación, por lo que es especialmente adecuado para los desarrolladores que quieren completar proyectos rápidamente o necesitan ayuda con la programación. Mediante el uso de Coding Agent, los desarrolladores pueden reducir las tareas repetitivas y centrarse en otras más creativas, aumentando la eficiencia general del desarrollo.

Lista de funciones

• generación de códigoGeneración automática de código de alta calidad compatible con varios lenguajes de programación.
• Recomendaciones de programación: Proporciona sugerencias de programación inteligentes basadas en el contexto para ayudar a los desarrolladores a optimizar su código.
• detección de erroresDetecta automáticamente errores en el código y ofrece sugerencias para corregirlos.
• refactorización del código: Ayuda a los desarrolladores a refactorizar su código para mejorar la legibilidad y la mantenibilidad.
• Generación de documentos: Genere automáticamente documentación del código para que los desarrolladores puedan entenderlo y mantenerlo.
• gestión de proyectosGestión de proyectos: proporciona herramientas de gestión de proyectos para ayudar a los desarrolladores a realizar un seguimiento del progreso y las tareas del proyecto.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Visite la página GitHub del Agente de Codificación.
2. Clone o descargue el código del proyecto:

   git clone https://github.com/AbhinavTheDev/coding-agent.git

3. Vaya al directorio del proyecto e instale las dependencias:

   cd coding-agent
npm install

4. Inicie la aplicación:

   npm start

Normas de uso

1. generación de códigoIntroduzca un fragmento de código o una descripción en el editor y el Agente de Codificación generará automáticamente el fragmento de código correspondiente.
2. Recomendaciones de programaciónCoding Agent : Al escribir código, Coding Agent proporciona sugerencias de optimización contextuales para ayudarle a escribir un código más eficiente.
3. detección de erroresMientras se escribe el código, Coding Agent detecta errores en el código en tiempo real, marca la ubicación del error en el editor y ofrece sugerencias para solucionarlo.
4. refactorización del códigoSeleccione el fragmento de código que necesita ser refactorizado, y Coding Agent le proporcionará sugerencias de refactorización y realizará automáticamente la refactorización del código.
5. Generación de documentosUna vez escrito el código, la función de generación de documentos del Agente de Codificación puede generar automáticamente documentación detallada del código para facilitar su mantenimiento.
6. gestión de proyectosGestión de proyectos: utilice las herramientas de gestión de proyectos de Coding Agent para crear y gestionar tareas de proyecto, realizar un seguimiento del progreso del proyecto y garantizar que los proyectos se completan a tiempo.

ejemplo típico

• Ejemplo de generación de códigoEntrada:

  def add(a, b):
# 这里需要实现加法功能

Salida:

  def add(a, b):
return a + b

• Ejemplo de detección de erroresEntrada:

  def divide(a, b):
return a / b

en caso de que b puede ser cero, el Agente de Codificación le preguntará y sugerirá añadir un tratamiento de errores:

  def divide(a, b):
if b == 0:
raise ValueError("除数不能为零")
return a / b

Con las características y pautas de uso anteriores, los desarrolladores pueden aprovechar al máximo Coding Agent para aumentar la eficacia de la programación, reducir las tareas repetitivas y centrarse en tareas más creativas.

Hablar del futuro de los agentes de IA empezando por Coding Agent

La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología en rápida evolución que nos está facilitando la vida, y las inteligencias de IA están a la vanguardia de esta revolución. Desde los chatbots que prestan servicios de atención al cliente hasta los coches autónomos que circulan por nuestras carreteras, las inteligencias de IA están cada vez más presentes en nuestra vida cotidiana.

¿Qué es una inteligencia artificial?

Las inteligencias artificiales son programas diseñados para actuar de forma autónoma e inteligente en su entorno. Perciben su entorno, toman decisiones basadas en esa percepción y actúan por su cuenta para alcanzar objetivos concretos. A diferencia de los modelos tradicionales de gran lenguaje que siguen instrucciones preprogramadas, las inteligencias IA pueden aprender y adaptar su comportamiento en respuesta a la retroalimentación, lo que las hace idóneas para situaciones dinámicas e impredecibles.

Existen varios tipos de inteligencias artificiales:

• Inteligencias basadas en reglas: Estas inteligencias operan según reglas y lógicas predefinidas, tomando decisiones basadas en condiciones específicas.
• Inteligencias basadas en el aprendizaje: Estas inteligencias aprenden de los datos y la experiencia, mejorando su rendimiento con el tiempo.
• Inteligencia reactiva: Responden directamente al entorno, tomando decisiones basadas en la situación actual sin retener información del pasado.
• Inteligencia orientada a objetivos: Estas inteligencias planifican sus acciones para alcanzar objetivos específicos.
• Inteligencias basadas en la utilidad: Su objetivo es maximizar una función de utilidad determinada, eligiendo la acción que produzca el mayor rendimiento esperado.

Cómo funciona la inteligencia artificial

Las inteligencias artificiales suelen constar de tres componentes básicos:

• Percepción: Las inteligencias recopilan información sobre su entorno a través de flujos de datos o bases de conocimiento.
• Toma de decisiones: A partir de la información percibida, las inteligencias utilizan algoritmos y grandes modelos lingüísticos para determinar el mejor curso de acción.
• Acción: Por último, el cuerpo inteligente ejecuta la acción seleccionada, interactuando con su entorno para lograr el resultado deseado.

Como LangChain y Langgraph Estos marcos desempeñan un papel crucial en la construcción de inteligencias de IA. Proporcionan las herramientas y abstracciones necesarias para gestionar el flujo de trabajo de las inteligencias, gestionar la comunicación entre los distintos componentes e integrarse con API y servicios externos.

Creación de inteligencia artificial

Desarrollar inteligencias de IA requiere un potente conjunto de herramientas y marcos:

• LangChain: El desarrollo de inteligencias se simplifica proporcionando interfaces estándar para interactuar con grandes modelos lingüísticos, gestionar las indicaciones y acceder a herramientas externas.
• Langgraph (interfaz de visualización de LangChain): Proporciona una forma sencilla de diseñar, construir y gestionar grandes flujos de trabajo de modelos lingüísticos mediante una interfaz gráfica visual.
• CopilotKit: Proporcionar acceso a una variedad de adaptadores y ganchos predefinidos para que podamos integrar fácilmente inteligencias de IA en nuestras aplicaciones.

codificación de las inteligencias

Coding Intelligence es una inteligencia artificial creada con Langgraph y Copilotkit para ayudar a los desarrolladores a escribir, depurar y revisar código. Responde a la necesidad de una asistencia de codificación más inteligente para desarrolladores de todos los niveles que desean mejorar la productividad y la calidad del código.

La inteligencia utiliza la Inteligencia del Asistente de Códigos de Langgraph. La inteligencia está vinculada a la Groq La API interactúa para la recuperación de información y utiliza el modelo de macrolenguaje mistral-8x7b para sus capacidades de comprensión y generación de lenguaje. Todo el sistema se integra a la perfección en la aplicación Next.js para ofrecer una interfaz fácil de usar.

• Características principales:
• Generación de código: Sugerencias de código y autocompletado basados en el contexto y las mejores prácticas.
• Ayuda a la depuración: Identificar posibles errores y aportar soluciones.
• Revisión de códigos: Analizar el código para comprobar su estilo, coherencia y posibles vulnerabilidades.

Aquí tienes el repositorio Github y la demo del proyecto.

• Almacén:codificación de las inteligencias.

llegar a un veredicto

Las inteligencias artificiales suponen un gran avance para la IA y nos permiten vislumbrar un futuro en el que los sistemas inteligentes trabajarán junto a los humanos para resolver problemas complejos. Su capacidad para aprender, adaptarse y actuar de forma autónoma las convierte en una tecnología revolucionaria en todos los campos, que impulsa la innovación y transforma las industrias.