实施指南

配置步骤

1. 环境准备

安装必要工具

# 安装 LiteLLM(多模型统一接口)
pip install litellm

# 安装 Agenta(用于监控和评估)
pip install agenta

# 配置 GitHub CLI
gh auth login

环境变量配置

# .env 文件
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx
GEMINI_API_KEY=xxx
GITHUB_TOKEN=ghp_xxx

2. 创建审查引擎

项目结构

agent-review-engine/
├── config/
│   ├── review-rules.json       # 审查规则
│   ├── risk-model.json         # 风险评分模型
│   └── model-config.json       # AI 模型配置
├── src/
│   ├── layers/
│   │   ├── layer1-quick-filter.ts
│   │   ├── layer2-ai-review.ts
│   │   └── layer3-human-review.ts
│   ├── risk-assessment.ts
│   ├── multi-model-aggregator.ts
│   └── feedback-collector.ts
├── .github/workflows/
│   └── agent-review.yml
└── package.json

3. GitHub Actions 集成

.github/workflows/agent-review.yml 示例包含:

• Layer 1: 快速筛选(Lint, Type Check, Tests, Security Scan)
• Layer 2: AI 审查(单模型或多模型)
• Layer 3: 人工审查触发(高风险代码)

4. 核心代码实现

风险评分计算

• 计算文件大小、改动行数、复杂度等因素
• 识别安全相关上下文
• 综合评分并决定审查层级

多模型审查

• 并行调用多个 LLM 模型
• 实现投票聚合机制
• 过滤低置信度问题

反馈收集

• 记录审查过程数据
• 生成洞察报告
• 支持持续优化

5. 部署和监控

使用 Agenta 进行监控

• 记录审查事件
• 收集性能指标
• 设置告警规则

LLM-as-a-Judge 评估

• 评估 AI 审查质量
• 与人工审查对比
• 持续改进提示词

最佳实践

1. 渐进式部署:从 Layer 1 开始,逐步引入更高级的审查层
2. 定期调优:基于反馈数据调整风险阈值和模型权重
3. 建立审查指南:为人工审查者提供清晰的标准和流程
4. 版本控制:将审查配置纳入版本管理
5. 透明度:在 PR 中展示审查层级和结果,建立团队信任

参考资料

• AI-powered Code Reviews - Agenta Docs - 使用 Agenta 构建和部署 AI 代码审查助手
• LiteLLM Documentation - 统一 LLM 接口的实现细节