코딩 에이전트: 랭그래프 기반의 간단한 프로그래밍 도우미

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일반 소개

코딩 에이전트는 개발자의 프로그래밍 효율성 향상을 돕기 위해 AbhinavTheDev에서 개발한 지능형 프로그래밍 도우미입니다. 이 도구는 인공 지능을 사용하여 자동으로 코드를 생성하고, 프로그래밍 조언을 제공하며, 개발자에게 다양한 프로그래밍 작업을 지원합니다.코딩 에이전트는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 프로젝트를 빠르게 완료하거나 프로그래밍에 도움이 필요한 개발자에게 특히 적합합니다. 코딩 에이전트를 사용하면 개발자는 반복적인 작업을 줄이고 보다 창의적인 작업에 집중하여 전반적인 개발 효율성을 높일 수 있습니다.

기능 목록

코드 생성여러 프로그래밍 언어를 지원하여 고품질 코드를 자동으로 생성합니다.
프로그래밍 권장 사항개발자가 코드를 최적화할 수 있도록 컨텍스트에 기반한 지능형 프로그래밍 제안을 제공합니다.
오류 감지코드의 오류를 자동으로 감지하고 수정할 수 있는 제안을 제공합니다.
코드 리팩토링개발자가 코드를 리팩터링하여 가독성과 유지 관리성을 개선할 수 있도록 지원합니다.
문서 생성개발자가 코드를 이해하고 유지 관리할 수 있도록 코드 문서를 자동으로 생성합니다.
프로젝트 관리프로젝트 관리 도구 제공: 개발자가 프로젝트 진행 상황과 작업을 추적할 수 있도록 도와줍니다.

도움말 사용

설치 프로세스

코딩 에이전트 깃허브 페이지를 방문하세요.
프로젝트 코드를 복제하거나 다운로드합니다:

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

프로젝트 디렉토리로 이동하여 종속 요소를 설치합니다:

   cd coding-agent
npm install

애플리케이션을 실행합니다:

   npm start

사용 가이드라인

코드 생성편집기에 코드의 일부 또는 설명을 입력하면 코딩 에이전트가 해당 코드 스니펫을 자동으로 생성합니다.
프로그래밍 권장 사항코딩 에이전트는 코드를 작성할 때 상황에 맞는 최적화 제안을 제공하여 보다 효율적인 코드를 작성할 수 있도록 도와줍니다.
오류 감지코드가 작성되는 동안 코딩 에이전트는 코드의 오류를 실시간으로 감지하여 에디터에서 오류 위치를 표시하고 수정할 수 있는 제안을 제공합니다.
코드 리팩토링리팩터링이 필요한 코드 스니펫을 선택하면 코딩 에이전트가 리팩터링 제안을 제공하고 자동으로 코드 리팩터링을 수행합니다.
문서 생성코드 작성 후 코딩 에이전트의 문서 생성 기능이 자동으로 상세한 코드 문서를 생성하여 유지 관리가 용이합니다.
프로젝트 관리: 코딩 에이전트의 프로젝트 관리 도구를 사용하여 프로젝트 작업을 생성 및 관리하고, 프로젝트 진행 상황을 추적하고, 프로젝트가 제시간에 완료되도록 하세요.

일반적인 예

코드 생성 예시입력:

  def add(a, b):
# 这里需要实现加法功能

출력:

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

오류 감지 예시입력:

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

다음과 같은 경우 b 가 0일 경우 코딩 에이전트가 오류 처리를 추가하라는 메시지를 표시하고 제안합니다:

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

이러한 기능과 가이드라인을 통해 개발자는 코딩 에이전트를 최대한 활용하여 프로그래밍 효율성을 높이고 반복적인 작업을 줄이며 보다 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.

코딩 에이전트로 시작하는 AI 에이전트의 미래 이야기

인공지능(AI)은 빠르게 진화하는 기술로 우리의 삶을 더욱 편리하게 만들고 있으며, AI 인텔리전스는 이 혁명의 최전선에 서 있습니다. 고객 서비스를 제공하는 챗봇부터 도로를 주행하는 자율 주행 자동차에 이르기까지 AI 인텔리전스는 일상 생활에서 점점 더 널리 보급되고 있습니다.
Coding Agent：基于Langgraph构建的简单编程助手

AI 인텔리전스란 무엇인가요?

AI 지능은 주변 환경에서 자율적이고 지능적으로 행동하도록 설계된 프로그램입니다. 주변 환경을 감지하고, 그 인식을 바탕으로 의사 결정을 내린 다음 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 행동합니다. 사전 프로그래밍된 지침을 따르는 기존의 대규모 언어 모델과 달리 AI 지능은 피드백에 따라 학습하고 행동을 조정할 수 있으므로 역동적이고 예측할 수 없는 상황에 이상적으로 적합합니다.

AI 지능에는 다양한 유형이 있습니다:

규칙 기반 인텔리전스: 이러한 인텔리전스는 미리 정의된 규칙과 논리에 따라 작동하며 특정 조건에 따라 의사 결정을 내립니다.
학습 기반 인텔리전스: 이러한 인텔리전스는 데이터와 경험을 통해 학습하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다.
반응형 인텔리전스: 과거의 정보를 보유하지 않고 현재 상황에 따라 의사 결정을 내리며 환경에 직접 대응합니다.
목표 중심 인텔리전스: 이러한 인텔리전스는 특정 목표를 달성하기 위해 행동을 계획합니다.
유틸리티 기반 인텔리전스: 이들은 특정 효용 함수를 극대화하는 것을 목표로 하며, 가장 높은 기대 수익을 창출할 수 있는 행동을 선택합니다.

AI 인텔리전스의 작동 방식

AI 인텔리전스는 일반적으로 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다:

인식: 인텔리전스는 데이터 스트림이나 지식 베이스를 통해 환경에 대한 정보를 수집합니다.
의사 결정: 인텔리전스는 인식된 정보를 바탕으로 알고리즘과 대규모 언어 모델을 사용하여 최상의 행동 방침을 결정합니다.
액션: 마지막으로 지능형 신체가 선택한 동작을 수행하여 환경과 상호 작용하여 원하는 결과를 얻습니다.

LangChain과 랭그래프 이러한 프레임워크는 AI 인텔리전스를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 프레임워크는 인텔리전스의 워크플로우를 관리하고, 다양한 구성 요소 간의 커뮤니케이션을 처리하며, 외부 API 및 서비스와 통합하는 데 필요한 도구와 추상화를 제공합니다.

AI 인텔리전스 구축

AI 지능을 개발하려면 강력한 도구와 프레임워크가 필요합니다:

LangChain: 대규모 언어 모델과 상호 작용하고 프롬프트를 관리하며 외부 도구에 액세스할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하여 인텔리전스 개발을 간소화할 수 있습니다.
Langgraph(LangChain의 시각화 인터페이스): 시각적 그래픽 인터페이스를 사용하여 대규모 언어 모델 워크플로를 설계, 구축 및 관리할 수 있는 사용자 친화적인 방법을 제공합니다.
CopilotKit: 미리 정의된 다양한 어댑터와 후크에 대한 액세스를 제공하여 AI 인텔리전스를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.

코딩 인텔리전스

코딩 인텔리전스는 개발자의 코드 작성, 디버그 및 검토를 돕기 위해 Langgraph와 Copilotkit을 사용하여 구축된 AI 인텔리전스입니다. 생산성과 코드 품질을 개선하고자 하는 모든 기술 수준의 개발자를 위해 더 스마트한 코딩 지원의 필요성을 해결합니다.

인텔리전스는 랭그래프의 코드 어시스턴트 인텔리전스. 인텔리전스는 Groq API는 정보 검색을 위해 상호 작용하며 언어 이해 및 생성 기능을 위해 mistral-8x7b 매크로 언어 모델을 사용합니다. 전체 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 위해 Next.js 애플리케이션에 원활하게 통합되어 있습니다.