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English(EN) I Built a Crew of AI Agents That Review Code Like a Real Team — Then Watched Them Argue With SigNoz

AI代理在可观测性演示中就代码审查发生争执

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者创建了一个AI代理团队来审查代码，模仿真实的人类代码审查流程。该系统包括专门负责逻辑、风格和性能的代理，并由一个主持人代理进行监督。开发者集成了OpenTelemetry用于可观测性，这揭示了性能代理是最慢的，而风格代理由于详细的违规列表消耗了最多的token。这种可观测性还有助于追踪代理之间的分歧以及调试不当的span嵌套等问题。 AI

影响 展示了多代理系统在代码审查中的实际应用，并强调了可观测性在调试复杂AI工作流中的重要性。

排序理由 该条目描述了一位开发者使用现有的AI代理和可观测性工具的项目，而不是来自前沿实验室的新发布或重大的行业事件。

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AI代理在可观测性演示中就代码审查发生争执

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · vishnu ·

    我构建了一个AI代理团队，他们像一个真正的团队一样审查代码——然后看着他们与SigNoz争论

    <h1> I Built a Crew of AI Agents That Review Code Like a Real Team — Then Watched Them Argue With SigNoz </h1> <p><em>My submission for the Agents of SigNoz Hackathon (Track: AI &amp; Agent Observability)</em></p> <h2> The idea </h2> <p>Most "AI code review" demos are one LLM cal…

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