智能代码审查助手的搭建

wsjsf2026-04-26 15:41

AI Code Review Agent

项目地址：https://github.com/wsjwu58-cmd/AIAgent-codeReview

项目大部分是vibe coding制作

智能代码审查与重构助手 - 基于大语言模型的自动化代码审查系统

项目简介

AI Code Review Agent 是一款基于 ReAct (Reasoning + Acting) 架构的智能代码审查系统。系统通过多Agent协作、混合RAG检索、动态工具调用等技术，实现对代码的深度分析、安全漏洞检测、性能优化建议和规范合规性检查。

功能说明

能干什么？

功能分类 具体能力
代码审查 语法检查、代码风格审查、安全扫描、性能分析
智能对话 快速问答、深度分析、多轮对话、上下文记忆
知识检索 历史审查记录检索、规范文档检索、聊天历史检索
代码处理 代码差异获取、重构建议生成、代码优化

能做什么？

1. 对话式代码审查/本地代码审查

场景：用户通过自然语言与AI对话，获得代码审查建议

复制代码 
用户: "帮我检查这段代码有没有安全问题"
AI:   检测到安全相关，启动SecuritySpecialistAgent
      ↓
      AI思考: 需要调用sonar_scan工具扫描
      ↓
      执行sonar_scan，获取扫描结果
      ↓
      AI分析扫描结果，输出安全报告

支持的对话模式：

  • 快速问答 (/api/chat/send): 简单问题即时回答，延迟<1秒
  • 深度分析 (/api/chat/react): SSE流式输出，展示AI思考全过程
2. 提交式代码审查

场景：提交Git仓库或代码片段，获得完整审查报告

两种提交方式：

方式 说明 API
GIT_DIFF 传入仓库URL，自动拉取Diff POST /api/review/submit
PASTE_CODE 直接粘贴代码片段 POST /api/review/submit

审查流程：

复制代码 
提交审查 → 语法检查 → 风格检查 → 安全扫描 → 性能分析 → 生成报告
3. 批量审查

场景：一次性审查多个文件或多个提交

http 复制代码 
POST /api/review/batch
{
  "repoUrl": "https://github.com/xxx/yyy",
  "commits": ["commit1", "commit2", "commit3"],
  "projectId": "project-001"
}
4. 增量审查

场景：只审查新增或修改的代码

http 复制代码 
POST /api/review/incremental
{
  "repoUrl": "https://github.com/xxx/yyy",
  "baseBranch": "main",
  "headBranch": "feature-xxx",
  "projectId": "project-001"
}
5. 规范管理

上传PDF规范文档，AI根据规范进行审查

复制代码 
上传PDF → 文本提取 → 分块处理 → 向量化存储 → 检索时匹配

支持的规范检索：

  • 项目编码规范
  • 安全合规要求
  • 架构设计规范
  • 第三方库使用规范
6. 知识库问答

基于历史审查记录和规范文档的智能问答

复制代码 
用户: "我们项目的SQL注入规范是什么？"
AI:   检索norm_search工具 → 匹配相关规范文档 → 返回规范摘要

达到什么效果？

1. 审查报告示例
json 复制代码 
{
  "reviewId": "review-xxx",
  "score": 76,
  "totalIssues": 5,
  "issues": [
    {
      "severity": "CRITICAL",
      "file": "UserService.java",
      "lineNumber": 42,
      "message": "疑似硬编码密钥/密码，请立即移除敏感信息",
      "ruleId": "SEC_HARDCODED_SECRET",
      "suggestion": "使用环境变量或密钥管理服务替代硬编码"
    },
    {
      "severity": "HIGH", 
      "file": "UserService.java",
      "lineNumber": 68,
      "message": "检测到高风险动态执行逻辑，存在注入风险",
      "ruleId": "SEC_COMMAND_INJECTION",
      "suggestion": "增加白名单校验并避免直接执行外部输入"
    }
  ],
  "summary": "共发现5个问题，请优先处理高危与严重项"
}
2. 评分机制
评分范围 等级 说明
90-100 优秀 代码质量良好，仅有轻微建议
70-89 良好 有少量低风险问题
50-69 一般 存在中等风险问题，需关注
30-49 较差 存在高风险问题，建议修复
0-29 危险 存在严重问题，必须修复

扣分规则：

  • CRITICAL: -20分
  • HIGH: -12分
  • MEDIUM: -6分
  • LOW: -3分
3. 实时流式输出效果

前端SSE接收展示效果：

复制代码 
[AI正在分析] ████████████░░░░░░░ 60%

执行节点：Security Specialist
Agent 开始：Security Specialist

[思考过程]
Round 1/8: 分析安全问题涉及的关键点
  └  检测到代码中包含敏感信息操作

[工具调用] ████████████████░░░░ 80%
  ├─ tool_call: sonar_scan
  │   └  input: projectKey=xxx, branch=main
  ├─ tool_result: 发现1个CRITICAL安全问题

[结论]
  └  发现1个CRITICAL问题，需要立即处理
4. 核心效果指标
指标 目标值 说明
响应时间 快速问答<1s，深度分析<30s 视代码复杂度和工具调用次数
问题发现率 覆盖80%+常见问题 包括安全、性能、风格等
误报率 <15% AI生成内容可能存在偏差
上下文记忆 跨会话保留历史 支持多轮追问
工具调用准确率 >90% AI正确选择工具的能力

典型使用场景

场景1: PR代码审查
复制代码 
开发者提交PR → AI自动审查PR差异 → 输出审查报告
    ↓
    发现3个安全问题、2个性能问题、1个规范问题
    ↓
    评分: 68分 (一般)
    ↓
    建议: 优先修复SEC_HARDCODED_SECRET问题
场景2: 对话式咨询
复制代码 
用户: "这个SQL查询为什么这么慢？"
AI:   检测到性能问题，启动PerformanceSpecialistAgent
    ↓
    调用sonar_scan获取性能数据
    ↓
    识别出N+1查询问题和缺失索引
    ↓
    给出具体的优化建议和重构代码
场景3: 规范合规检查
复制代码 
上传项目规范PDF → 存储到知识库
    ↓
用户: "这段代码符合我们的规范吗？"  
AI:   检索norm_search → 匹配相关规范条款 → 检查合规性
    ↓
输出: "符合3条，有2条需要改进..."

核心特性

  • 多Agent协作系统：协调者自动分发任务到8种专业Agent（安全、性能、审查、知识库、文档、架构、通用编码、本地代码）
  • 真ReAct迭代循环：AI自主决策工具调用，动态收集证据直到形成结论，支持回溯规划
  • 混合RAG检索：语义向量 + BM25关键词融合排序(BM25权重1.15略优先)，提升检索准确性
  • 多层记忆系统：滑动窗口(20条/会话) + 代码上下文 + ChatHistoryRepository跨会话检索
  • MCP工具生态：标准化工具注册中心，支持Git、Sonar、重构、文件操作、代码搜索、Web搜索
  • 实时流式输出：SSE推送AI思考过程，工具调用可见，支持WebSocket
  • 自我反思机制：SelfReflection + BacktrackingPlanner支持执行回溯
  • 审查链管道：SyntaxCheck → StyleCheck → SecurityScan → Performance 四阶段管道

技术架构

整体架构图

复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         React + Ant Design 前端                          │
│              ReviewPage / useAgentStream (SSE实时通信)                     │
│              WebSocket / AgentWebSocketHandler                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                        │ SSE / HTTP / WebSocket
                                        ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Spring Boot 后端                                  │
│  ┌──────────────────┐  ┌─────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  ChatController  │  │              ConversationalCoordinator       │  │
│  │  ReviewController │  │         (意图分析 + Agent路由)               │  │
│  │  KnowledgeCtrl   │  └─────────────────┬───────────────────────────┘  │
│  │  HistoryCtrl     │                    │                               │
│  └──────────────────┘                    ▼                               │
│                               ┌───────────────────────────────────────┐   │
│                               │           FlowAgent                  │   │
│                               │        (Flow编排+执行)                │   │
│                               └─────────────────┬─────────────────────┘   │
│                                                     │                      │
│                        ┌────────────────────────────┼────────────────┐    │
│                        ▼                            ▼                ▼    │
│              ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐  ┌─────────────┐   │
│              │   ReActAgent     │    │  SimpleAgent   │  │ ReviewAgent │   │
│              │  (深度分析循环)    │    │   (快速回答)    │  │ (审查Agent)  │   │
│              └────────┬─────────┘    └─────────────────┘  └─────────────┘   │
│                       │                                                  │
│                       ▼                                                  │
│              ┌─────────────────────────────────────────┐                   │
│              │         ReactLoop (迭代循环)             │                   │
│              │    think() → decide() → act() → observe()│                   │
│              │    + BacktrackingPlanner (回溯规划)      │                   │
│              └────────────────────┬────────────────────┘                   │
│                                    │                                       │
│    ┌───────────────────────────────┼───────────────────────────────┐       │
│    │                               │                               │       │
│    ▼                               ▼                               ▼       │
│ ┌──────────────────┐  ┌──────────────────────┐  ┌──────────────────┐       │
│ │ SpecializedAgent │  │ SpecializedAgent    │  │ SpecializedAgent │       │
│ │ (Review)         │  │ (Security)          │  │ (Performance)     │       │
│ ├──────────────────┤  ├──────────────────────┤  ├──────────────────┤       │
│ │ SpecializedAgent │  │ SpecializedAgent    │  │ SpecializedAgent │       │
│ │ (Rag)            │  │ (Documentation)      │  │ (Architecture)    │       │
│ ├──────────────────┤  ├──────────────────────┤  ├──────────────────┤       │
│ │ SpecializedAgent │  │ SpecializedAgent    │  │ SpecializedAgent │       │
│ │ (GeneralCoding)  │  │ (LocalCode)          │  │                  │       │
│ └──────────────────┘  └──────────────────────┘  └──────────────────┘       │
│                                    │                                       │
│                                    ▼                                       │
│                         ┌──────────────────────┐                            │
│                         │    ToolRegistry     │                            │
│                         │   (MCP工具中心)      │                            │
│                         │  McpClient          │                            │
│                         └──────────────────────┘                            │
│  ┌───────────────────────┼───────────────────────────────┐                  │
│  │  ReviewChain          │     Memory                     │                  │
│  │  (管道式审查)          │  SlidingWindowMemory           │                  │
│  │  - SyntaxCheckNode   │  SessionCodeContextMemory      │                  │
│  │  - StyleCheckNode    │  ChatHistoryRepository          │                  │
│  │  - SecurityScanNode  │                                │                  │
│  │  - PerformanceNode   │                                │                  │
│  └───────────────────────┴────────────────────────────────┘                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                        │
        ┌───────────────────────────────┼───────────────────────────────┐
        ▼                               ▼                               ▼
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────┐
│     Milvus      │    │     MySQL       │    │     Redis       │    │   PDF存储   │
│   (向量数据库)   │    │   (结构化存储)   │    │   (会话缓存)    │    │   本地文件   │
│   - 审查历史    │    │   - 聊天记录    │    │   - 滑动窗口    │    │             │
│   - 规范文档    │    │   - 任务状态    │    │   - Embedding缓存│   │             │
│   - ChatHistory │    │   - 用户信息    │    │                 │    │             │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────┘

技术栈

层级 技术 说明
前端 React 18 + TypeScript 单页应用
Vite 7 构建工具
Ant Design 5 UI组件库
SSE + WebSocket 实时通信
后端 Spring Boot 3.2 基础框架
Spring AI 1.1.0 大模型集成
spring-ai-alibaba-agent-framework 1.1.0.0 阿里Agent框架
MyBatis-Plus 3.5.7 ORM框架
spring-ai-starter-vector-store-milvus Milvus向量存储
存储 Milvus 3.0 向量数据库
MySQL 8.0 关系数据库
Redis 会话缓存 + Embedding缓存
PDF处理 Apache PDFBox 3.0.2 PDF文本提取
OpenPDF 1.3.30 PDF生成导出
工具 McpClient 工具注册中心(统一工具调用)
GitDiffFetcher Git仓库Diff获取
SonarResultParser Sonar扫描结果解析
CodeRefactorer 代码重构建议
RetryTemplate 重试模板(指数退避)

项目结构

复制代码 
code-review-agent/
├── code-review-common/          # 通用模块
│   ├── model/                   # 数据模型
│   │   ├── auth/               # 认证相关模型
│   │   ├── chat/               # 对话相关模型
│   │   ├── history/            # 历史记录模型
│   │   ├── knowledge/          # 知识库模型
│   │   ├── norm/               # 规范相关模型
│   │   ├── review/             # 审查相关模型
│   │   ├── session/            # 会话模型
│   │   └── template/           # 审查模板模型
│   ├── persistence/            # 数据库层
│   │   ├── entity/             # DO实体
│   │   └── mapper/             # MyBatis Mapper
│   ├── utils/                  # 工具类 (IdUtils, HashUtils)
│   ├── result/                 # 统一响应 (ResultCode, ApiResponse)
│   └── exception/              # 异常类 (BizException)
│
├── code-review-tools/           # 工具模块
│   ├── mcp/                    # MCP协议实现
│   │   ├── McpClient.java             # MCP客户端(工具注册中心)
│   │   ├── McpToolDefinition.java      # 工具定义元数据
│   │   └── McpToolExecutor.java       # 工具执行器
│   ├── git/
│   │   └── GitDiffFetcher.java        # Git仓库Diff获取
│   ├── sonar/
│   │   └── SonarResultParser.java     # Sonar扫描结果解析
│   ├── refactor/
│   │   └── CodeRefactorer.java        # 代码重构建议生成
│   ├── retry/
│   │   ├── RetryTemplate.java         # 重试模板
│   │   ├── RetryStrategy.java         # 重试策略
│   │   └── Retryable.java            # 可重试标记
│   ├── file/
│   │   ├── FileOperationTool.java     # 文件操作工具
│   │   └── LocalFileOperationTool.java # 本地文件操作
│   ├── search/
│   │   ├── CodeSearchTool.java        # 代码搜索工具
│   │   └── WebSearchTool.java         # Web搜索工具
│   └── exception/
│       └── ToolExecutionException.java # 工具执行异常
│
├── code-review-rag/             # RAG检索模块
│   ├── retrieval/                      # 检索策略
│   │   ├── HybridSearch.java          # 混合检索(语义+BM25+RRF融合)
│   │   ├── ChatRetrieval.java         # 对话上下文检索
│   │   └── QueryRewriter.java         # Query重写(中文分词+扩展)
│   ├── vector/
│   │   ├── MilvusRepository.java      # Milvus向量库操作
│   │   └── CollectionManager.java      # Collection管理
│   ├── embedding/
│   │   ├── EmbeddingService.java      # 向量化服务
│   │   ├── TextChunker.java           # 文本分块(512字符重叠)
│   │   └── PdfExtractor.java          # PDF文本提取
│   ├── knowledge/
│   │   └── ReviewKnowledgeBase.java   # 审查知识库管理
│   ├── cache/
│   │   └── EmbeddingCache.java        # Embedding本地缓存(LRU)
│   ├── model/
│   │   └── ReviewRecord.java          # 审查记录模型
│   ├── ChatHistoryRepository.java     # 聊天历史存储
│   └── PdfRepository.java             # PDF文档存储
│
├── code-review-core/            # 核心Agent模块
│   ├── agent/                   # Agent实现
│   │   ├── conversational/      # 对话Agent
│   │   │   ├── ConversationalCoordinator.java  # 协调者(意图分析+路由)
│   │   │   ├── ReActAgent.java                  # 深度分析Agent(ReAct循环)
│   │   │   ├── SimpleAgent.java                  # 快速回答Agent
│   │   │   ├── ConversationContext.java          # 对话上下文
│   │   │   ├── CoordinationDecision.java        # 协调决策
│   │   │   ├── CoordinationType.java             # 协调类型(单Agent/多Agent协作)
│   │   │   ├── ReactStreamListener.java          # SSE事件监听
│   │   │   └── SpecialistReport.java             # 专家报告
│   │   ├── specialized/       # 专业Agent(继承SpecialistAgent)
│   │   │   ├── SpecialistAgent.java              # 专业Agent抽象基类
│   │   │   ├── ReviewSpecialistAgent.java       # 审查专家(代码Bug/风格)
│   │   │   ├── SecuritySpecialistAgent.java     # 安全专家(注入/敏感信息)
│   │   │   ├── PerformanceSpecialistAgent.java # 性能专家(复杂度/查询)
│   │   │   ├── RagSpecialistAgent.java         # 知识库专家(规范检索)
│   │   │   ├── DocumentationSpecialistAgent.java # 文档专家
│   │   │   ├── ArchitectureSpecialistAgent.java # 架构专家
│   │   │   ├── GeneralCodingAgent.java         # 通用编码Agent
│   │   │   └── LocalCodeSpecialistAgent.java   # 本地代码Agent
│   │   ├── react/             # ReAct循环
│   │   │   ├── ReactLoop.java           # 迭代循环(think→act→observe)
│   │   │   ├── ReactState.java         # 迭代状态
│   │   │   ├── ReactDecision.java      # 决策结果(工具调用/终止)
│   │   │   ├── ReactContext.java       # 执行上下文
│   │   │   ├── ReactResult.java        # 执行结果
│   │   │   ├── ToolCallResult.java     # 工具调用结果
│   │   │   └── ThinkingStep.java       # 思考步骤
│   │   ├── planning/          # 规划组件
│   │   │   ├── IntentType.java         # 意图类型
│   │   │   ├── IntentAnalysisResult.java # 意图分析结果
│   │   │   ├── TaskExecutionResult.java # 任务执行结果
│   │   │   ├── SubTask.java            # 子任务
│   │   │   ├── BacktrackingPlanner.java # 回溯规划器
│   │   │   ├── ExecutionHistory.java   # 执行历史
│   │   │   ├── ExecutionNode.java       # 执行节点
│   │   │   └── ReflectionResult.java   # 反思结果
│   │   ├── BaseAgent.java              # Agent基类
│   │   ├── Agent.java                   # Agent接口
│   │   ├── AgentTextGenerator.java     # 文本生成器接口
│   │   ├── LocalAgentTextGenerator.java # 本地文本生成
│   │   ├── FlowAgent.java              # Flow编排Agent
│   │   ├── FlowResult.java             # Flow执行结果
│   │   ├── ReviewAgent.java            # 审查Agent
│   │   ├── AdvisorAgent.java           # 顾问Agent
│   │   ├── RefactorAgent.java          # 重构Agent
│   │   ├── SummarizerAgent.java        # 总结Agent
│   │   ├── SelfReflection.java         # 自我反思
│   │   ├── SpecialistAgent.java        # SpecialistAgent(spring管理)
│   │   ├── AgentExecutionContext.java  # Agent执行上下文
│   │   └── AgentEventListener.java     # Agent事件监听
│   ├── memory/                # 记忆管理
│   │   ├── ChatMemory.java              # 聊天记忆接口
│   │   ├── SlidingWindowMemory.java     # 滑动窗口实现(20条/会话)
│   │   └── SessionCodeContextMemory.java # 代码上下文记忆
│   ├── chain/                 # 审查链(管道式处理)
│   │   ├── ReviewChain.java            # 审查管道
│   │   ├── ReviewContext.java          # 审查上下文
│   │   ├── Node.java                    # 节点接口
│   │   ├── NodeResult.java             # 节点执行结果
│   │   └── nodes/
│   │       ├── SyntaxCheckNode.java    # 语法检查节点
│   │       ├── StyleCheckNode.java     # 风格检查节点
│   │       ├── SecurityScanNode.java   # 安全扫描节点
│   │       └── PerformanceNode.java   # 性能分析节点
│   ├── coordination/          # 协调组件
│   │   ├── MessageBus.java             # 消息总线
│   │   ├── MessageType.java            # 消息类型
│   │   ├── AgentMessage.java          # Agent消息
│   │   ├── AgentMessageBus.java       # Agent消息总线
│   │   ├── AgentRegistry.java         # Agent注册中心
│   │   └── InputOutputRouter.java     # 输入输出路由
│   ├── enhance/
│   │   └── CodeSimilarityDetector.java # 代码相似度检测
│   └── cache/
│       ├── ReviewResultCache.java      # 审查结果缓存
│       └── AgentResultMemo.java        # Agent结果备忘录
│
├── code-review-api/           # API模块
│   ├── controller/
│   │   ├── ChatController.java         # 对话接口(/api/chat/*)
│   │   ├── ReviewController.java       # 审查接口(/api/review/*)
│   │   ├── KnowledgeController.java    # 知识库接口
│   │   ├── HistoryController.java     # 历史记录接口
│   │   ├── LocalCodeController.java    # 本地代码审查接口
│   │   ├── SseController.java          # SSE推送接口
│   │   ├── UserController.java         # 用户接口
│   │   ├── AuthController.java         # 认证接口
│   ├── service/
│   │   ├── ChatService.java           # 基础聊天服务
│   │   ├── ConversationalService.java # 对话服务(深度分析)
│   │   ├── ReviewService.java         # 审查服务
│   │   ├── KnowledgeService.java      # 知识库服务
│   │   ├── KnowledgeManageService.java # 知识管理服务
│   │   ├── LocalCodeAnalysisService.java # 本地代码分析服务
│   │   ├── ReviewEnhancementService.java # 审查增强服务
│   │   ├── ReviewTemplateService.java # 审查模板服务
│   │   ├── PdfExportService.java     # PDF导出服务
│   │   ├── AuthService.java          # 认证服务
│   │   └── UserService.java          # 用户服务
│   ├── persistence/
│   │   ├── ReviewTaskPersistenceRepository.java # 审查任务持久化
│   │   └── MybatisPlusChatMemory.java # MyBatis聊天记忆
│   ├── config/
│   │   ├── ToolRegistrationConfig.java # MCP工具注册配置
│   │   ├── MilvusConnectionConfig.java # Milvus连接配置
│   │   ├── MilvusVectorStoreConfig.java # Milvus向量存储配置
│   │   ├── AiClientTimeoutConfig.java  # AI客户端超时配置
│   │   ├── AsyncConfig.java           # 异步配置
│   │   ├── SecurityConfig.java        # 安全配置
│   │   └── WebSocketConfig.java       # WebSocket配置
│   ├── websocket/
│   │   └── AgentWebSocketHandler.java # WebSocket处理器
│   ├── sse/
│   │   └── SseEmitterManager.java     # SSE管理器
│   ├── ai/
│   │   └── SpringAiAlibabaAgentTextGenerator.java # 阿里AI文本生成
│   ├── exception/
│   │   └── GlobalExceptionHandler.java # 全局异常处理
│   └── persistence/
│       └── *.java                      # 数据持久化相关
│
├── code-review-start/         # 启动模块
│   └── CodeReviewApplication.java    # Spring Boot启动类
│
└── front/                     # 前端(React)
    └── src/
        ├── pages/Review/             # 审查页面
        ├── components/               # 组件
        ├── hooks/useAgentStream.ts   # SSE流式Hook
        └── services/api.ts           # API调用

核心模块详解

1. ReAct Agent 架构

迭代循环 (ReactLoop)
java 复制代码 
// 核心循环：think → act → observe，直到停机
while (state.iteration() < MAX_ITERATIONS) {
    // 1. THINK: LLM决定下一步
    ReactDecision decision = agent.decideNextAction(userMessage, context, state);
    
    if (decision.action() != Action.TOOL) {
        // 无工具调用，生成最终结论
        break;
    }
    
    // 2. ACT: 执行工具
    ToolCallResult result = agent.callTool(decision.toolName(), decision.toolParams(), ...);
    
    // 3. OBSERVE: 更新状态
    state = state.observe(result);
    
    // 4. 停机检测
    if (agent.shouldTerminate(state)) break;
}
动态工具决策
java 复制代码 
// LLM自主选择工具
private ReactDecision planWithModel(...) {
    // 构建prompt，包含所有可用工具描述
    String input = "[Available Tools]\n" + formatToolDefinitions(tools);
    
    // LLM返回JSON决策
    String raw = textGenerator.generate(..., input, ...);
    return parseDecision(raw, tools, ...);  // 解析 {action: "TOOL", toolName: "xxx"}
}

// 降级策略：规则打分
private ReactDecision fallbackDecision(...) {
    for (McpToolDefinition tool : tools) {
        int score = fallbackToolScore(tool.name(), ...);
        // 关键词匹配 + 上下文打分
    }
}

2. 多Agent协作

协调决策流程
复制代码 
用户问题 → ConversationalCoordinator.analyze()
                    │
                    ├─ 包含"安全/漏洞/注入/xss/sql/token/secret"？ → security-specialist
                    ├─ 包含"性能/慢/优化/复杂度/查询/吞吐"？ → performance-specialist
                    ├─ 包含"规范/pdf/标准/文档"或context有相关规范？ → rag-specialist
                    ├─ 包含"审查/review/代码/bug/重构"？ → review-specialist
                    └─ 默认 → review-specialist
                    
                    │  简单问题？(无上下文，消息简短)
                    ├─ YES → SIMPLE_ANSWER (直接回答)
                    └─ NO → SINGLE_AGENT / MULTI_AGENT_COLLABORATION
SpecialistAgent类型
Agent 职责 关键词 系统提示
ReviewSpecialistAgent 代码审查、Bug检测、重构建议 review, 代码, bug, 重构 代码审查与Bug检测专家
SecuritySpecialistAgent 安全漏洞、注入、敏感信息泄露 安全, 漏洞, 注入, xss, sql, token, secret 专注于 secrets、injection、authorization gaps
PerformanceSpecialistAgent 性能瓶颈、复杂度、数据库查询 性能, 慢, 优化, 复杂度, 查询, 吞吐 专注于 algorithmic complexity、hot loops、N+1
RagSpecialistAgent 规范检索、知识库问答 规范, pdf, 标准, 文档 基于项目规范和历史审查提供证据
DocumentationSpecialistAgent 文档生成与规范 文档, 说明 文档专家
ArchitectureSpecialistAgent 架构分析与设计 架构, 设计, 模块 架构专家
GeneralCodingAgent 通用编码问题 编码, 实现 通用编码Agent
LocalCodeSpecialistAgent 本地代码分析 本地代码 本地代码专家

3. RAG 混合检索

检索流程
复制代码 
用户查询
    │
    ├─ 1. QueryRewriter 重写Query
    │      中文分词 + 同义词扩展 + 英文翻译
    │      "代码太乱" → ["code quality", "refactoring", "代码质量", "重构"]
    │
    ├─ 2. 语义召回 (Milvus向量库)
    │      embedding → 向量相似度搜索 → topK*2
    │
    ├─ 3. 关键词召回 (BM25)
    │      TOKEN_PATTERN正则分词 → IDF计算 → BM25打分 → topK*2
    │      BM25参数: k1=1.2, b=0.75
    │
    └─ 4. RRF融合排序 (Reciprocal Rank Fusion)
           score(d) = Σ 1/(k + rank_i(d))
           语义权重1.0, 关键词权重1.15 (关键词略优先)
           k=60, 输出最终topK

4. 工具注册中心 (MCP)

已注册工具
工具名 功能 参数
git_diff_fetch 获取Git仓库Diff repoUrl, branch, language
sonar_scan Sonar风格代码扫描 projectKey, branch
code_refactor 生成重构代码 originalCode, suggestions[]
review_history_search 搜索历史审查 query, projectId, sessionId, topK
session_memory_read 读取会话记忆 sessionId
chat_history_search 语义搜索聊天历史 query, sessionId, topK
norm_search 搜索PDF规范 query, projectId, limit
file_operation 文件操作 operation, path, content
code_search 代码搜索 query, language, filePatterns
web_search Web搜索 query, limit
local_file_operation 本地文件操作 operation, path
工具定义元数据
java 复制代码 
public record McpToolDefinition(
    String name,           // 工具名称
    String description,    // 人类可读描述
    Map<String, Object> inputSchema  // 参数schema
)

// 注册示例
mcpClient.registerTool(definition(
    "sonar_scan",
    "Run a Sonar-style scan for the current project and branch.",
    Map.of("projectKey", "string", "branch", "string")
), params -> sonarClient.scan(...));

5. 对话记忆管理

多层记忆架构
复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      对话记忆系统                              │
├──────────────────┬──────────────────────────────────────────┤
│   滑动窗口记忆     │           长期记忆                        │
│  SlidingWindow   │      ChatHistoryRepository (Milvus+MySQL) │
│   Memory         │                                           │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│  内存: 20条/会话   │  Milvus向量库 + MySQL双存储               │
│  LRU淘汰策略      │  本地缓存500条                            │
│  当前会话        │  跨会话检索                               │
│  快速访问        │  支持语义搜索                             │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│              代码上下文记忆                                   │
│      SessionCodeContextMemory                                │
│  - 存储当前代码审查的上下文                                  │
│  - 支持代码片段、文件路径、Diff信息                           │
└──────────────────┴──────────────────────────────────────────┘

API 接口

对话接口

1. 快速问答 (同步)
http 复制代码 
POST /api/chat/send
Content-Type: application/json

{
  "sessionId": "session-xxx",    // 可选
  "projectId": "project-001",   // 可选
  "message": "帮我检查这段代码"
}
2. 深度分析 (SSE流式)
http 复制代码 
POST /api/chat/react
Content-Type: application/json

{
  "sessionId": "session-xxx",
  "projectId": "project-001",
  "message": "详细分析这个仓库的安全问题"
}

SSE事件流:

复制代码 
event: connected
data: {"sessionId": "xxx", "projectId": "xxx"}

event: agent_start
data: {"agentId": "security-specialist", "name": "Security Specialist"}

event: thinking
data: {"step": 1, "type": "THINKING", "content": "分析安全问题..."}

event: tool_call
data: {"step": 2, "tool": "sonar_scan", "input": "...", "output": "..."}

event: agent_complete
data: {"agentId": "security-specialist", "content": "分析结论..."}

event: done
data: {"sessionId": "xxx", "content": "最终回答", "summary": "..."}

审查接口

提交审查
http 复制代码 
POST /api/review/submit
Content-Type: application/json

{
  "type": "GIT_DIFF",           // 或 "PASTE_CODE"
  "repoUrl": "https://github.com/xxx/yyy",
  "branch": "main",
  "projectId": "project-001",
  "language": "java"
}

快速开始

环境要求

  • JDK 17+
  • Node.js 18+
  • MySQL 8.0
  • Redis 7.0
  • Milvus 3.0 (可选，使用内置向量检索)

1. 克隆项目

bash 复制代码 
git clone https://github.com/your-org/code-review-agent.git
cd code-review-agent

2. 配置数据库

yaml 复制代码 
# application.yml
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/code_review?useSSL=false&serverTimezone=UTC
    username: root
    password: your_password
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

3. 配置API Key

yaml 复制代码 
# application.yml
spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: your-api-key

4. 启动后端

bash 复制代码 
cd code-review-start
mvn spring-boot:run

5. 启动前端

bash 复制代码 
cd front
npm install
npm run dev

访问 http://localhost:5173 即可使用。

设计模式与最佳实践

1. Agent模式

复制代码 
Agent (接口)
    │
    └── BaseAgent (抽象基类)
            │
            ├── ConversationalCoordinator      # 对话协调者(路由+意图分析)
            │
            ├── SpecializedAgent (抽象基类)    # 专业Agent
            │   ├── ReviewSpecialistAgent       # 审查专家
            │   ├── SecuritySpecialistAgent      # 安全专家
            │   ├── PerformanceSpecialistAgent  # 性能专家
            │   ├── RagSpecialistAgent           # 知识库专家
            │   ├── DocumentationSpecialistAgent  # 文档专家
            │   ├── ArchitectureSpecialistAgent   # 架构专家
            │   ├── GeneralCodingAgent           # 通用编码
            │   └── LocalCodeSpecialistAgent     # 本地代码
            │
            ├── ReActAgent                      # 深度分析(ReAct循环)
            ├── SimpleAgent                     # 快速回答
            ├── FlowAgent                       # Flow编排
            ├── ReviewAgent                     # 审查Agent
            ├── AdvisorAgent                    # 顾问Agent
            ├── RefactorAgent                   # 重构Agent
            └── SummarizerAgent                 # 总结Agent

每个SpecialistAgent：

  • 定义自己的系统提示词 (getSpecialistSystemPrompt)
  • 定义支持的意图类型 (supportedIntents)
  • 定义偏好工具列表 (preferredToolNames)
  • 实现fallback分析逻辑

2. 策略模式

工具决策采用策略模式：

  • planWithModel(): LLM动态决策策略
  • fallbackDecision(): 规则打分降级策略

3. 观察者模式

java 复制代码 
ReactStreamListener
    ├── onAgentStart()      // Agent开始
    ├── onStep()            // 思考/工具步骤
    ├── onAgentComplete()   // Agent完成
    └── onComplete()       // 整体完成

4. 模板方法模式

SpecializedAgent 定义工具决策模板：

java 复制代码 
public final ReactDecision decideNextAction(...) {
    ReactDecision planned = planWithModel(...);  // 钩子方法
    if (planned != null) return planned;
    return fallbackDecision(...);
}

protected abstract List<String> preferredToolNames();  // 抽象方法

5. 回溯规划模式

BacktrackingPlanner 支持执行路径回溯：

java 复制代码 
BacktrackingPlanner
    ├── planSubTasks()      // 规划子任务
    ├── canBacktrack()      // 是否可回溯
    └── backtrack()         // 执行回溯

6. 自我反思模式

SelfReflection 允许Agent审视自身输出：

java 复制代码 
SelfReflection
    ├── reflect()           // 执行反思
    └── shouldRetry()       // 是否需要重试

涉及的核心知识

1. ReAct (Reasoning + Acting)

ReAct是一种让LLM进行多步推理并与外部工具交互的范式：

复制代码 
Think: 分析当前情况，决定下一步行动
 ↓
Act:   调用工具获取信息
 ↓
Observe: 观察工具返回结果，更新认知
 ↓
循环直到得到满意答案

2. RAG (Retrieval Augmented Generation)

RAG通过检索增强生成质量：

复制代码 
用户查询 → 检索相关知识 → 结合上下文 → LLM生成回答
              ↓
      向量数据库 / 传统检索

3. BM25 (Best Matching 25)

BM25是一种基于词频的经典检索算法：

复制代码 
score(D, Q) = Σ IDF(qi) · (tf(qi, D) · (k1 + 1)) / (tf(qi, D) + k1 · (1 - b + b · |D|/avgdl))

4. RRF (Reciprocal Rank Fusion)

RRF用于融合多个检索结果：

复制代码 
RRF_score(d) = Σ 1 / (k + rank_i(d))

5. 滑动窗口记忆

固定大小的记忆窗口，新内容进入、旧内容移出：

复制代码 
[1, 2, 3, 4, 5] → 窗口大小=3 → [3, 4, 5]

6. 混合检索策略

结合多种检索方法提升召回率：

复制代码 
语义检索 (向量) + 关键词检索 (BM25) → RRF融合 → 最终结果

7. MCP (Model Context Protocol)

MCP是一种让AI模型与外部工具交互的标准协议：

  • 工具注册：统一注册、发现
  • 工具调用：标准化输入输出
  • 元数据：描述、参数schema

配置说明

工具注册配置

java 复制代码 
// ToolRegistrationConfig.java
@PostConstruct
public void registerTools() {
    mcpClient.registerTool(definition(
        "git_diff_fetch",
        "Fetch the latest repository diff",
        Map.of("repoUrl", "string", "branch", "string", "language", "string")
    ), params -> gitDiffFetcher.fetchDiff(...));
}

Agent偏好配置

java 复制代码 
// SecuritySpecialistAgent.java
@Override
protected List<String> preferredToolNames() {
    return List.of("git_diff_fetch", "sonar_scan", "review_history_search", 
                   "session_memory_read", "chat_history_search", "norm_search");
}

迭代参数配置

java 复制代码 
// ReactLoop.java
private static final int MAX_ITERATIONS = 8;  // 最大迭代次数

// SpecializedAgent.java
protected int maxToolCalls() {
    return 3;  // 默认最大工具调用次数
}

扩展指南

添加新的SpecialistAgent

  1. 继承 SpecializedAgent
  2. 实现抽象方法
  3. 注册为Spring Bean
java 复制代码 
@Component
public class DatabaseSpecialistAgent extends SpecializedAgent {
    
    @Override
    public String specialistId() {
        return "database-specialist";
    }
    
    @Override
    protected List<String> preferredToolNames() {
        return List.of("sql_analysis", "query_explain");
    }
    
    @Override
    protected String fallbackAnalysis(...) {
        // 实现fallback逻辑
    }
}

添加新的MCP工具

  1. 实现工具执行逻辑
  2. 在 ToolRegistrationConfig 注册
java 复制代码 
mcpClient.registerTool(definition(
    "my_new_tool",
    "Description of what it does",
    Map.of("param1", "string", "param2", "integer")
), params -> myService.execute(params));

更换Embedding模型

yaml 复制代码 
# application.yml
spring:
  ai:
    embedding:
      provider: dashscope
      model: text-embedding-v3

License

MIT License

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