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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

LangGraph
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
@tool
def read_file(path: str) -> str:
"""Read a file from the project."""
return Path(path).read_text()
@tool
def 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])
@tool
def 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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