Как создать автоматизированную систему проверки кода с использованием агентов LangChain

В современном разработке программного обеспечения обзор кода играет критическую роль в обеспечении качества и надежности продукта. Однако ручной обзор кода может быть трудоемким и часто требует значительного внимания со стороны опытных разработчиков. Автоматизация этого процесса предлагает несколько преимуществ:

• Экономия человеческих ресурсов

• Ускорение процесса разработки

• Обеспечение стабильности качества обзора

• Выявление потенциальных проблем на ранних стадиях

Эти факторы мотивировали нас создать автоматизированную систему обзора кода с использованием агентов LangChain.

Почему агенты LangChain?

Мы выбрали агентов LangChain для нашей системы по нескольким ключевым причинам:

• Гибкость: Агенты LangChain могут использовать различные инструменты и адаптироваться к разным задачам.

• Мощь обработки естественного языка: LangChain основан на передовых моделях обработки языка, что позволяет проводить анализ кода на более высоком уровне.

• Расширяемость: Легко добавить новые инструменты и возможности к существующим агентам.

• Автономия: Агенты могут самостоятельно решать, какой инструмент использовать для решения конкретных задач.

Как создать систему обзора кода с использованием агентов LangChain

Шаг 1: Определение компонентов системы

Наша система состоит из четырех основных компонентов:

1. Валидатор JSON

2. Извлекатель ключей JSON

3. Анализатор изменений кода

4. Обзорщик анализа

Шаг 2: Создание инструментов для агентов

Для каждого компонента мы создаем соответствующий инструмент. Вот пример создания инструмента для валидатора JSON:

json_validator_tool = Tool(     name="JSON Validator",     func=validate_json,     description="Checks if a given string is a valid JSON. Returns True if valid, False otherwise." )

Шаг 3: Разработка шаблонов подсказок

Для каждого агента мы создаем шаблон подсказок, определяющий его поведение. Вот пример для анализатора изменений кода:

code_change_analyzer_prompt = PromptTemplate(     input_variables=["changes", "full_content", "language", "tool_names", "agent_scratchpad", "tools"],     template="""You are a code change analyzer. Your task is to analyze the given code changes.  Available tools: {tool_names}  Use the following format: Thought: Consider what to do Action: Tool name Action Input: {{"changes": <changes>, "full_content": <full_content>, "language": <language>}} Observation: Result from using the tool ... (repeat this Thought/Action/Observation pattern as needed) Thought: I have analyzed the code changes Final Answer: A JSON object with the analysis results  Changes: {changes} Full Content: {full_content} Language: {language}  {agent_scratchpad}  Tools: {tools} """ )

Шаг 4: Создание агентов и исполнителей

Для каждого компонента мы создаем агента и соответствующего исполнителя:

code_change_analyzer_agent = create_react_agent(llm, [code_change_analyzer_tool], code_change_analyzer_prompt) code_change_analyzer_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent=code_change_analyzer_agent,                                                                    tools=[code_change_analyzer_tool], verbose=True)

Шаг 5: Организация процесса анализа

Мы создаем функцию, которая координирует работу всех агентов:

def process_changes(json_data: Dict) -> Dict:     # Step 1: JSON Validation     # ...          # Step 2: Key Extraction     # ...          # Step 3: Code Change Analysis     # ...          # Step 4: Analysis Review     # ...          return json_data

Проблемы и решения

Основной проблемой при работе с агентами LangChain является передача информации между различными инструментами и агентами. Вот некоторые проблемы, с которыми мы столкнулись, и способы их решения:

• Форматирование входных данных: Каждый агент ожидает входные данные в определенном формате. Решение: создание промежуточных функций для преобразования данных.

• Интерпретация результатов: Выходные данные агентов часто требуют дополнительной интерпретации. Решение: разработка дополнительных функций для обработки результатов.

• Обработка ошибок: При работе с несколькими агентами важно правильно обрабатывать ошибки на каждом этапе. Решение: внедрение надежной системы обработки и логирования ошибок.

Оптимизация производительности системы

Для улучшения производительности нашей системы мы рекомендуем:

• Стандартизировать форматы данных для обмена между агентами

• Создать промежуточные агенты для преобразования и маршрутизации данных

• Использовать механизмы памяти LangChain для сохранения контекста

• Рассмотреть возможность параллельного выполнения независимых задач

• Тщательно разрабатывать подсказки для повышения эффективности агентов

Заключение

Создание автоматизированной системы обзора кода с использованием агентов LangChain — это мощный подход к повышению эффективности разработки программного обеспечения. Несмотря на некоторые трудности в реализации, преимущества такой системы значительны. Она экономит время разработчиков, обеспечивает стабильность качества обзора и выявляет потенциальные проблемы на ранних стадиях разработки.

Применяя описанные в этой статье шаги и учитывая рекомендации по оптимизации, вы можете создать эффективную и надежную автоматизированную систему обзора кода, которая значительно улучшит процесс разработки в вашей команде.