LangChain
Agent do code review z LangChain
Zbuduj agenta AI do code review, który czyta pliki, szuka wzorców, analizuje jakość kodu i sugeruje ulepszenia — z LangChain.
code reviewstatic analysisqualitydeveloper tools
Działający kod
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import tool
@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."
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")model_with_tools = model.bind_tools([read_file, find_files, search_code])response = model_with_tools.invoke([ ("system", "You are a code reviewer. Find relevant files, read them, search for patterns, and provide a structured review covering security, performance, and best practices."), ("user", "Review the Python files in src/ for common security issues"),])Krok po kroku
1
Zainstaluj zależności
Zainstaluj LangChain i wymagane narzędzia do tego przypadku użycia.
2
Zdefiniuj narzędzia
Stwórz specyficzne dla domeny funkcje narzędzi, których agent będzie używał do interakcji z zewnętrznymi serwisami.
3
Stwórz agenta i uruchom
Zainicjalizuj agenta LangChain z narzędziami, ustaw prompt systemowy i wykonaj zapytanie.
Zbuduj z innymi frameworkami
Więcej poradników z LangChain
Gotowy do budowania z LangChain?
Wygeneruj gotowy do produkcji projekt z LangChain — FastAPI + Next.js, autoryzacja, streaming i więcej.
RozpocznijGotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?
Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.