Yapay zeka kodlama asistanları günümüzde sihir gibi görünse de, temelinde yaklaşık 200 satırlık basit Python kodu yatar. Bu makale, sıfırdan işlevsel bir kodlama ajanı oluşturmanın adımlarını açıklıyor. Bir kodlama ajanı kullanıldığında aslında ne olduğu, güçlü bir Büyük Dil Modeli (LLM) ile bir araç kutusu arasındaki bir konuşmadan ibarettir. LLM, doğrudan dosya sistemine dokunmaz; yalnızca belirli eylemlerin gerçekleşmesini ister ve bu eylemler kodunuz tarafından gerçekleştirilir. Bu döngü, ajanın çalışma prensibini oluşturur.
Bir kodlama ajanı için üç temel yetenek yeterlidir: dosyaları okuma, dizinleri listeleme ve dosyaları düzenleme. Üretim seviyesindeki Claude Code gibi ajanlar grep, bash ve websearch gibi ek araçlara sahip olsa da, bu üç basit aracın bile inanılmaz işler başarabileceği gösteriliyor. Makalede, temel içe aktarmalar ve bir API istemcisi ile başlanarak (OpenAI veya herhangi bir LLM sağlayıcısı ile uyumlu) bu araçların nasıl geliştirileceği anlatılıyor. Örneğin, read_file_tool fonksiyonu bir dosya adını alıp içeriğini döndürürken, list_files_tool bir dizindeki dosyaları listeler.
En karmaşık araç olan edit_file_tool bile oldukça anlaşılır olup, dosya içindeki belirli bir dizenin boş olup olmamasına göre değiştirilmesini sağlar. Bu araçların her birinin, LLM'nin konuşma sırasında hangi araçları çağırması gerektiğine karar vermesi için ayrıntılı docstring'lere sahip olması gerektiği vurgulanıyor. Bu yaklaşım, karmaşık görünen yapay zeka kodlama asistanlarının aslında modüler ve anlaşılır bileşenlerden oluştuğunu ortaya koyuyor, geliştiricilere kendi akıllı ajanlarını oluşturma konusunda ilham veriyor.
Yapay zeka kodlama asistanlarının karmaşık görünen işlevselliğinin temelinde, basit Python araçları ve Büyük Dil Modelleri arasındaki etkileşimin yattığını gösteriyor.