Разработчики представили подход к автоматизации проверки кода, использующий «совет» из нескольких специализированных LLM. Вместо одной модели, анализирующей весь пул-реквест, система распределяет задачи между агентами с разными ролями — от поиска багов до проверки соответствия стилю и архитектурным паттернам. Такой подход позволяет снизить количество ложноположительных срабатываний и повысить глубину анализа изменений.

Архитектура решения строится на оркестрации нескольких экспертных агентов, каждый из которых сфокусирован на конкретном аспекте разработки. Система последовательно обрабатывает изменения, где один агент может отвечать за безопасность, другой — за производительность, а третий — за чистоту кода. Итоговое резюме формируется на основе консенсуса или агрегации выводов всех участников «совета», что минимизирует галлюцинации и пропуски критических уязвимостей.

Использование мультиагентной системы решает проблему ограниченного контекстного окна и снижения внимания модели при анализе крупных изменений. Разделение ответственности позволяет точечно настраивать системные промпты для каждой роли, добиваясь более качественной обратной связи, чем при использовании универсального чат-бота для ревью.

Ключевые факты

  • Система использует иерархическую структуру «совета» моделей для разделения зон ответственности.
  • Специализация агентов включает проверку безопасности, производительности, стиля и архитектурной целостности.
  • Метод позволяет минимизировать галлюцинации за счет перекрестной проверки выводов разными экспертными агентами.
  • Архитектура ориентирована на интеграцию в CI/CD пайплайны для автоматизированного контроля качества кода перед слиянием веток.