Мультиагентный code review использует 10+ специализированных AI-агентов, которые исследуют, проверяют и валидируют ваш код. В отличие от single-agent инструментов, каждый агент фокусируется на одной области — безопасность, производительность, архитектура — что даёт на 87% меньше ложных срабатываний и в 3 раза больше реальных багов.
"Если современные LLM поддерживают 200k токенов, почему бы просто не отправить diff с релевантным контекстом и позволить модели разобраться? Зачем вся эта сложность с агентами?"
Промпт видит только то, что вы ему отправляете. Для качественного code review нужен контекст со всей кодовой базы — импорты, зависимости, связанные файлы, тесты, конвенции.
Исследования доказывают, что загрузка большего контекста в LLM активно вредит производительности. Это называется "размывание контекста".
10-20%
падение производительности от избытка документов
U-кривая
информация в середине "теряется"
60-80%
ложных срабатываний в инструментах с "дампом контекста"
Агенты не просто "лучше читают промпты". Они активно исследуют вашу кодовую базу:
Получают только релевантные файлы по требованию, а не сбрасывают всё сразу
"Подозреваю несоответствие типов" → поиск вызовов → подтверждение статическим анализом
Следуют зацепкам через файлы, копают глубже, когда что-то выглядит подозрительно
Запускают линтеры, проверки типов и анализаторы для верификации находок реальными данными
Промпт видит то, что вы даёте.
Агент находит то, что нужно.
Разница между полезным ревью и шумом — не в том, сколько у вас контекста, а в правильном контексте
До начала ревью мы строим карту связей файлов — импорты, экспорты, определения типов и цепочки вызовов
Каждый агент получает только контекст, релевантный его задаче — агент безопасности получает auth-потоки, не стили UI
Агенты получают дополнительный контекст только когда нужно — следуя зацепкам без изначальной перегрузки
Ядро контекста (diff, типы) остаётся резидентным; окружающий контекст (вызовы, тесты) загружается по мере необходимости
200k токенов всего подряд — diff, полные файлы, случайные зависимости...
Фокусированные фрагменты — diff + прямые зависимости + релевантные паттерны
Один вызов LLM для ревью кода имеет фундаментальные ограничения
Ограничен diff, который вы предоставляете
Без итерации или верификации
Слеп к зависимостям и контексту
Нет способа валидировать утверждения
Внимание распылено на все проблемы
"Убедитесь, что вызывающий код обновлён"
Навигация по всему проекту
Следует зацепкам, копает глубже
Понимает импорты и зависимости
Запускает статические анализаторы для подтверждения
Каждый агент специализируется в одной области
"3 места вызова с несовпадением типов на строках 45, 89, 112"
Разница между спекуляцией и расследованием.
Агент — это AI-система, которая может думать, действовать и проверять
Читать файлы, искать код, запускать статические анализаторы
Выбирать, что исследовать на основе находок
Следовать зацепкам, проверять гипотезы, копать глубже
Валидировать рассуждения реальными данными
Когда diffray ревьюит ваш PR, агенты не просто "смотрят на diff"
Следуют импортам, чтобы понять, как изменённый код влияет на всю систему
Изучают тесты, конфиги и документацию для контекста
Запускают статический анализ, чтобы подтвердить, что подозреваемые проблемы реально существуют
Смотрят определения типов, API-контракты и конвенции
Рассмотрим изменение сигнатуры функции в PR:
"Это меняет тип возврата, убедитесь, что вызывающий код обновлён"
Общий совет. Никакой конкретики.
→ "Найдено 3 breaking changes: src/api/users.ts:45, src/hooks/useAuth.ts:89, src/utils/validate.ts:112"
Чтобы по-настоящему понять изменения, нужно видеть, как они вписываются во всю кодовую базу
Добавлена новая функция formatUserName()
Выглядит синтаксически корректно
Нет очевидных багов в этих 20 строках
Вердикт: "LGTM" — но полностью упущена большая картина
Эта функция дублирует utils/names.ts:formatName()
Существующая функция обрабатывает edge cases, которые эта пропускает
3 других файла уже используют существующую утилиту
Это нарушает соглашение об именовании в /docs/CONVENTIONS.md
Вердикт: "Рассмотрите использование существующей formatName() из utils/names.ts"
Не изобретает ли разработчик велосипед? Существует ли похожее решение в кодовой базе?
Следуют ли изменения установленным паттернам? Или вводят конфликтующий подход?
Как изменения влияют на остальную систему? Что зависит от изменённого кода?
Соблюдаются ли командные конвенции и документированные стандарты?
Diff показывает что изменилось. Полный контекст кодовой базы показывает должно ли было.
Мощные основы, обеспечивающие истинную мульти-агентную коллаборацию
Каждое ревью проходит через мульти-фазный пайплайн, каждая фаза оптимизирована под свою цель
Clone
Получение репо & checkout PR
Data Prep
Построение графа зависимостей
Summarize
LLM суммирует изменения
Triage
Маршрутизация файлов агентам
Rules
Загрузка & фильтрация правил
Review
Параллельный анализ агентов
Dedupe
Объединение & переоценка
Validation
Верификация & переоценка
Report
Генерация PR-комментариев
Clone
Получение репо & checkout PR
Data Prep
Построение графа зависимостей
Summarize
LLM суммирует изменения
Triage
Маршрутизация файлов агентам
Rules
Загрузка & фильтрация правил
Review
Параллельный анализ агентов
Dedupe
Объединение & переоценка
Validation
Верификация & переоценка
Report
Генерация PR-комментариев
Результат
Мульти-агентная система, объединяющая AI-рассуждения с конкретным анализом кода — доставляющая точные, верифицированные находки вместо спекуляций.
Посмотрите, как расследование побеждает спекуляцию. Попробуйте diffray бесплатно на следующем PR.