[Перевод] Как создать автоматизированную систему проверки кода с использованием агентов LangChain11.08.2024 15:45

462c9ede1f76e18cbf05fb4f6663df78.png

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": , "full_content": , "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.

© Habrahabr.ru