LangGraph
Code-Review-Agent mit LangGraph
Erstellen Sie einen KI-Code-Review-Agenten, der Dateien liest, nach Mustern sucht, die Codequalität analysiert und Verbesserungen vorschlägt — mit LangGraph.
code reviewstatic analysisqualitydeveloper tools
Funktionierender Code
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import toolfrom langgraph.prebuilt import create_react_agent
@tooldef read_file(path: str) -> str: """Read a file from the project.""" return Path(path).read_text()
@tooldef find_files(pattern: str) -> str: """Find files matching a glob pattern.""" files = list(Path(".").rglob(pattern)) return "\n".join(str(f) for f in files[:20])
@tooldef search_code(pattern: str, path: str = ".") -> str: """Search for a regex pattern in source files.""" import subprocess result = subprocess.run( ["grep", "-rn", pattern, path, "--include=*.py"], capture_output=True, text=True, ) return result.stdout[:3000] or "No matches found."
agent = create_react_agent( ChatOpenAI(model="gpt-4o"), tools=[read_file, find_files, search_code], prompt="You are a code reviewer. Find relevant files, read them, search for patterns, and provide a structured review covering security, performance, and best practices.",)
result = await agent.ainvoke({ "messages": [("user", "Review the Python files in src/ for common security issues")]})print(result["messages"][-1].content)Schritt für Schritt
1
Abhängigkeiten installieren
Installieren Sie LangGraph und die benötigten Tools für diesen Anwendungsfall.
2
Tools definieren
Erstellen Sie domänenspezifische Tool-Funktionen, die Ihr Agent zur Interaktion mit externen Diensten verwenden wird.
3
Agent erstellen und ausführen
Initialisieren Sie den LangGraph-Agenten mit Ihren Tools, setzen Sie den System-Prompt und führen Sie eine Abfrage aus.
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