Coding Agent : un assistant de programmation simple construit sur Langgraph

Introduction générale

Coding Agent est un assistant de programmation intelligent développé par AbhinavTheDev pour aider les développeurs à améliorer leur efficacité en matière de programmation. L'outil utilise l'intelligence artificielle pour générer automatiquement du code, fournir des conseils de programmation et aider les développeurs à effectuer diverses tâches de programmation. Coding Agent prend en charge un large éventail de langages de programmation, ce qui le rend particulièrement adapté aux développeurs qui souhaitent achever des projets rapidement ou qui ont besoin d'aide en matière de programmation. En utilisant Coding Agent, les développeurs peuvent réduire les tâches répétitives et se concentrer sur des tâches plus créatives, augmentant ainsi l'efficacité globale du développement.

Liste des fonctions

• génération de codesGénération automatique d'un code de haute qualité avec prise en charge de plusieurs langages de programmation.
• Recommandations en matière de programmationLes logiciels de programmation : Ils fournissent des suggestions de programmation intelligentes basées sur le contexte afin d'aider les développeurs à optimiser leur code.
• détection des erreursLe système de gestion de l'information : Il détecte automatiquement les erreurs dans le code et propose des suggestions pour les corriger.
• refonte du codeLes services d'aide à la décision : aider les développeurs à remanier leur code pour en améliorer la lisibilité et la maintenabilité.
• Génération de documentsLes logiciels d'aide à la décision : Générer automatiquement de la documentation sur le code pour que les développeurs puissent comprendre et maintenir le code.
• gestion de projetLes outils de gestion de projet permettent aux développeurs de suivre l'avancement du projet et les tâches à accomplir.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Visitez la page GitHub de Coding Agent.
2. Cloner ou télécharger le code du projet :

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

3. Allez dans le répertoire du projet et installez les dépendances :

   cd coding-agent
npm install

4. Lancer l'application :

   npm start

Lignes directrices pour l'utilisation

1. génération de codesCoding Agent : Saisissez une portion de code ou une description dans l'éditeur et Coding Agent générera automatiquement l'extrait de code correspondant.
2. Recommandations en matière de programmationCoding Agent : Lorsque vous écrivez du code, Coding Agent vous propose des suggestions d'optimisation contextuelles pour vous aider à écrire du code plus efficace.
3. détection des erreursCoding Agent détecte les erreurs dans le code en temps réel, marque l'emplacement de l'erreur dans l'éditeur et fournit des suggestions pour la corriger.
4. refonte du codeCoding Agent fournit des suggestions de refactoring et effectue automatiquement le refactoring du code.
5. Génération de documentsAprès l'écriture du code, la fonction de génération de documents de l'agent de codage peut générer automatiquement une documentation détaillée du code pour en faciliter la maintenance.
6. gestion de projetLes outils de gestion de projet de Coding Agent permettent de créer et de gérer des tâches, de suivre l'avancement des projets et de s'assurer qu'ils sont achevés dans les délais impartis.

exemple typique

• Exemple de génération de code: Entrée :

  def add(a, b):
# 这里需要实现加法功能

Sortie :

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

• Exemple de détection d'erreur: Entrée :

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

au cas où b peut être égal à zéro, l'agent de codage demandera et suggérera d'ajouter une gestion des erreurs :

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

Grâce aux fonctionnalités et aux conseils d'utilisation ci-dessus, les développeurs peuvent tirer pleinement parti de Coding Agent pour améliorer l'efficacité de la programmation, réduire les tâches répétitives et se concentrer sur des tâches plus créatives.

Parler de l'avenir des agents d'intelligence artificielle en commençant par l'agent de codage

L'intelligence artificielle (IA) est une technologie en pleine évolution qui nous facilite la vie, et les intelligences artificielles sont à l'avant-garde de cette révolution. Des chatbots qui fournissent un service à la clientèle aux voitures autonomes qui naviguent sur nos routes, les intelligences IA deviennent de plus en plus présentes dans notre vie quotidienne.

Qu'est-ce qu'une intelligence artificielle ?

Les intelligences IA sont des programmes conçus pour agir de manière autonome et intelligente dans leur environnement. Ils perçoivent leur environnement, prennent des décisions basées sur cette perception, puis agissent de leur propre chef pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement aux modèles traditionnels à grand langage qui suivent des instructions préprogrammées, les intelligences artificielles peuvent apprendre et adapter leur comportement en réponse à un retour d'information, ce qui les rend parfaitement adaptées aux situations dynamiques et imprévisibles.

Il existe différents types d'intelligence artificielle :

• Les intelligences fondées sur des règles : Ces intelligences fonctionnent selon des règles et une logique prédéfinies et prennent des décisions en fonction de conditions spécifiques.
• Les intelligences fondées sur l'apprentissage : Ces intelligences apprennent à partir des données et de l'expérience, améliorant ainsi leurs performances au fil du temps.
• Intelligence réactive : Ils réagissent directement à l'environnement, prenant des décisions basées sur la situation actuelle sans retenir les informations du passé.
• L'intelligence axée sur les objectifs : Ces intelligences planifient leurs actions pour atteindre des objectifs spécifiques.
• Les intelligences basées sur l'utilité : Ils cherchent à maximiser une fonction d'utilité particulière, en choisissant l'action qui produira le rendement attendu le plus élevé.

Comment fonctionne l'intelligence artificielle

Les intelligences de l'IA se composent généralement de trois éléments essentiels :

• Perception : L'intelligentsia recueille des informations sur son environnement par le biais de flux de données ou de bases de connaissances.
• Prise de décision : Sur la base des informations perçues, les intelligences utilisent des algorithmes et de grands modèles linguistiques pour déterminer le meilleur plan d'action.
• Action : Enfin, le corps intelligent exécute l'action sélectionnée, en interagissant avec son environnement pour obtenir le résultat souhaité.

Comme LangChain et Langgraph Ces cadres jouent un rôle crucial dans la construction d'intelligences IA. Ils fournissent les outils et les abstractions nécessaires pour gérer le flux de travail des intelligences, gérer la communication entre les différents composants et s'intégrer aux API et aux services externes.

Construire l'intelligence de l'IA

Le développement d'intelligences IA nécessite un ensemble puissant d'outils et de cadres :

• LangChain : Le développement de l'intelligentsia est simplifié par la mise à disposition d'interfaces standard permettant d'interagir avec de grands modèles linguistiques, de gérer des messages-guides et d'accéder à des outils externes.
• Langgraph (interface de visualisation de LangChain) : Il s'agit d'un moyen convivial de concevoir, d'élaborer et de gérer des flux de travail de modèles linguistiques de grande envergure à l'aide d'une interface graphique visuelle.
• CopilotKit : Fournir un accès à une variété d'adaptateurs et de crochets prédéfinis afin que nous puissions facilement intégrer des intelligences IA dans nos applications.

codage des intelligences

Coding Intelligence est une intelligence artificielle construite à l'aide de Langgraph et Copilotkit pour aider les développeurs à écrire, déboguer et réviser le code. Elle répond au besoin d'une assistance au codage plus intelligente pour les développeurs de tous niveaux qui souhaitent améliorer leur productivité et la qualité de leur code.

L'intelligence utilise le Langgraph's Code Assistant Intelligence. L'intelligence est liée à la Groq L'API interagit pour la recherche d'informations et utilise le modèle de macrolangue mistral-8x7b pour ses capacités de compréhension et de génération de la langue. L'ensemble du système est intégré de manière transparente dans l'application Next.js pour une interface conviviale.

• Caractéristiques principales :
• Génération de codes : Suggestions de code et autocomplétion basées sur le contexte et les meilleures pratiques.
• Assistance au débogage : Identifier les erreurs potentielles et proposer des solutions.
• Examen du code : Analyser le code pour en vérifier le style, la cohérence et les vulnérabilités potentielles.

Voici le dépôt Github et la démo du projet pour que vous puissiez les consulter !

• Entrepôt :codage des intelligences.

rendre un verdict

Les intelligences artificielles représentent une avancée majeure pour l'IA, nous donnant un aperçu d'un avenir où des systèmes intelligents travailleront aux côtés des humains pour résoudre des problèmes complexes. Leur capacité à apprendre, à s'adapter et à agir de manière autonome en fait une technologie révolutionnaire dans tous les domaines, qui stimule l'innovation et transforme les industries.