【三个月 AI Agent 实战学习】Day 51：完善迷你软件公司 —— 代码评审、迭代修复与工具共享

发布时间：2026/10/30 2:29:13
【三个月 AI Agent 实战学习】Day 51：完善迷你软件公司 —— 代码评审、迭代修复与工具共享

Day 51：完善迷你软件公司 —— 代码评审、迭代修复与工具共享

欢迎来到第五十一天！昨天我们搭建了迷你软件公司的骨架，完成了"需求 → 设计 → 编码 → 测试"的单向流程。但真实的软件开发不是一次性的——测试发现问题后，程序员需要修复 Bug，架构师需要评审代码质量，然后再次测试，直到所有验收标准通过。今天我们将为这个项目增加代码评审和迭代修复环节，形成闭环，并让 Agent 共享代码执行工具，让测试从"纸上审查"升级为"实际运行验证"。

一、今日学习目标

  1. 理解当前单向流程的局限性：测试发现问题后无法自动修复。
  2. 学会设计"编码 → 评审 → 测试 → 修复"的迭代闭环流程。
  3. 掌握在 CrewAI 中实现迭代逻辑：用 Python 循环包裹 Crew 执行，根据测试结果决定是否继续迭代。
  4. 实现代码执行工具，让测试员能够实际运行生成的代码并验证功能。
  5. 完成迷你软件公司的闭环版本，实现自动修复和重新测试。

二、详细实现步骤

步骤 1：分析当前流程的局限性

昨天的流程是：

需求 → 设计 → 编码 → 测试（结束）

问题在于：

  • 测试员发现 Bug 后，流程就结束了，Bug 没有被修复。
  • 代码质量没有被评审，可能不符合架构设计。
  • 没有形成"发现问题 → 修复 → 重新验证"的闭环。

改进后的流程：

需求 → 设计 → 编码 → 代码评审 → 测试 → 是否通过？ │ ┌─────────┴─────────┐ ▼ ▼ 通过 不通过 │ │ ▼ ▼ 结束 程序员修复 → 重新评审 → 重新测试 （最多迭代 N 次）
步骤 2：设计迭代控制策略

在 CrewAI 中，Crew 本身是一次性执行的，不支持内建循环。我们需要在 Python 层面用while循环包裹 Crew 的执行：

max_iterations=3# 最多迭代 3 次foriterationinrange(max_iterations):# 执行 Crew（编码 → 评审 → 测试）result=crew.kickoff()# 检查测试是否通过iftest_passed(result):break# 通过则退出else:# 不通过则进入下一轮修复continue

关键问题：如何判断测试是否通过？

方案一：让测试员在报告中输出明确的结论（如"测试结论：通过"或"测试结论：不通过"），然后用字符串匹配判断。

方案二：让测试员输出结构化的 Pydantic 对象，包含passed: bool字段。

我们采用方案二，更可靠。

步骤 3：定义测试报告的结构化模型
classTestReport(BaseModel):passed:bool=Field(description="测试是否全部通过")total_cases:int=Field(description="测试用例总数")passed_cases:int=Field(description="通过的用例数")failed_cases:List[str]=Field(description="失败的用例列表及原因")bugs_found:List[str]=Field(description="发现的 Bug 列表")suggestions:List[str]=Field(description="改进建议")
步骤 4：实现代码执行工具

为了让测试员能够实际运行代码，我们定义一个代码执行工具。这个工具接受代码文件路径，执行它，返回输出或错误信息。

importsubprocessimportsysfromlangchain_core.toolsimporttoolfromtypingimportAnnotated@tooldefexecute_python_file(file_path:Annotated[str,"要执行的 Python 文件路径，例如 output/todo.py"])->str:"""执行指定的 Python 文件，返回标准输出和标准错误。用于验证代码是否能正常运行。"""try:# 使用 subprocess 执行，设置超时防止死循环result=subprocess.run([sys.executable,file_path],capture_output=True,text=True,timeout=10,# 最多执行 10 秒cwd="."# 在当前目录执行)output=result.stdout.strip()error=result.stderr.strip()ifresult.returncode==0:returnf"执行成功。\n输出：{outputifoutputelse'（无输出）'}"else:returnf"执行失败（返回码{result.returncode}）。\n错误：{error}"exceptsubprocess.TimeoutExpired:return"执行超时（超过 10 秒），可能存在死循环。"exceptExceptionase:returnf"执行异常：{e}"

注意：这个工具只适合执行不会阻塞等待用户输入的程序。如果生成的代码需要input()交互，执行会卡住。我们可以在测试员的任务描述中说明"请只测试不需要交互的功能"，或者让程序员生成支持命令行参数调用的代码。

步骤 5：定义代码评审员 Agent

增加一个新角色：代码评审员（可以由架构师兼任，也可以单独定义）。我们单独定义，让职责更清晰。

code_reviewer=Agent(role="代码评审专家",goal="审查程序员提交的代码，检查是否符合架构设计、代码规范和质量要求",backstory="""你是一位严格的代码评审专家，有 10 年代码审查经验。 你检查代码时关注： 1. 是否实现了架构设计中定义的所有模块和接口 2. 代码是否符合 PEP8 规范（命名、缩进、注释） 3. 是否有明显的逻辑错误或边界问题 4. 是否有安全风险（如 eval、硬编码密码） 5. 是否有充分的错误处理 你的评审意见要具体，指出问题所在行或函数，并给出修改建议。 如果代码质量合格，输出"评审通过"；否则输出"评审不通过"并列出问题。""",llm=llm,verbose=True,allow_delegation=False)
步骤 6：定义评审任务和修复任务

6.1 代码评审任务

task_review=Task(description="""请审查程序员生成的代码文件 output/todo.py。 审查要点： 1. 对照架构设计文档，检查是否实现了所有模块和接口 2. 检查代码规范（命名、缩进、docstring） 3. 检查逻辑错误和边界问题 4. 检查是否有安全风险 请在报告中明确输出"评审通过"或"评审不通过"，如果不通过，列出具体问题。""",expected_output="代码评审报告，包含评审结论和具体问题列表",agent=code_reviewer,context=[task_coding,task_architecture],output_file="output/code_review.md")

6.2 测试任务（使用代码执行工具）

task_testing=Task(description="""请测试 output/todo.py 的代码。 步骤： 1. 先使用 execute_python_file 工具运行代码，检查是否能正常启动 2. 对照需求文档的验收标准，设计测试用例 3. 对于需要交互的功能，可以检查代码逻辑是否正确 4. 输出结构化的测试报告 注意：如果代码需要 input() 交互，请只做静态逻辑审查，不要尝试执行。""",expected_output="结构化的测试报告，包含是否通过、测试用例、发现的 Bug 和改进建议",agent=tester,context=[task_coding,task_requirement],tools=[execute_python_file],# 给测试员配备代码执行工具output_pydantic=TestReport,output_file="output/test_report.md")

6.3 修复任务（仅在测试不通过时执行）

修复任务不是每次都需要，而是在测试不通过时动态创建。我们不在 Crew 的固定任务列表中包含它，而是在循环中根据情况创建新的 Crew。

步骤 7：实现迭代闭环
defrun_iteration(iteration:int,previous_test_report:TestReport=None):"""执行一轮迭代：编码 → 评审 → 测试"""# 如果是修复轮次，修改编码任务的描述，加入上一轮的测试报告ifprevious_test_report:coding_description=f"""根据上一轮的测试报告，修复代码中的问题。 上一轮测试报告： - 通过的用例：{previous_test_report.passed_cases}/{previous_test_report.total_cases}- 失败的用例：{previous_test_report.failed_cases}- 发现的 Bug：{previous_test_report.bugs_found}- 改进建议：{previous_test_report.suggestions}请修改 output/todo.py，修复上述问题。输出完整的修复后代码。"""else:coding_description="""根据架构设计文档，编写完整的 Python 代码。 要求： 1. 代码必须可直接运行（`python todo.py` 即可启动） 2. 只使用 Python 标准库 3. 每个函数有 docstring 4. 代码符合 PEP8 规范 5. 将代码保存到 output/todo.py 请输出完整的代码，不要省略任何部分。"""# 动态创建任务task_coding=Task(description=coding_description,expected_output="完整的、可运行的 Python 代码文件",agent=programmer,context=[task_architecture]ifnotprevious_test_reportelse[task_architecture,task_review],output_file="output/todo.py")task_review=Task(description="请审查 output/todo.py 的代码，检查是否符合架构设计和代码规范。",expected_output="代码评审报告",agent=code_reviewer,context=[task_coding,task_architecture],output_file="output/code_review.md")task_testing=Task(description="请测试 output/todo.py，输出结构化测试报告。",expected_output="结构化的测试报告",agent=tester,context=[task_coding,task_requirement],tools=[execute_python_file],output_pydantic=TestReport)crew=Crew(agents=[programmer,code_reviewer,tester],tasks=[task_coding,task_review,task_testing],process=Process.sequential,verbose=True)result=crew.kickoff()# 从最后一个任务中获取结构化输出test_report=task_testing.output.pydanticreturntest_report# 主循环max_iterations=3test_report=Noneforiinrange(max_iterations):print(f"\n{'='*60}")print(f"第{i+1}轮迭代")print(f"{'='*60}")test_report=run_iteration(i,test_report)print(f"\n测试结果：{'通过'iftest_report.passedelse'不通过'}")print(f"通过用例：{test_report.passed_cases}/{test_report.total_cases}")iftest_report.passed:print("所有测试通过，项目完成！")breakelse:print(f"发现{len(test_report.bugs_found)}个 Bug，进入下一轮修复...")else:print(f"\n已达到最大迭代次数{max_iterations}，仍有未解决的问题。")
步骤 8：优化测试员的 Prompt

为了让测试员更有效地使用代码执行工具，在 System Prompt 中增加指导：

tester=Agent(role="质量保障工程师",goal="编写全面的测试用例，使用代码执行工具验证代码功能，发现潜在 Bug",backstory="""你是一位严谨的测试工程师，擅长设计边界测试和异常测试用例。 你手头有一个工具 execute_python_file，可以执行 Python 文件并返回输出。 在执行代码前，先检查代码是否有需要 input() 的地方——如果有，不要执行，只做静态审查。 对于不需要交互的功能，尽量实际运行验证。 你的测试报告必须包含明确的"通过/不通过"结论。""",llm=llm,verbose=True,allow_delegation=False)
步骤 9：完整流程测试

运行完整流程，观察：

  1. 第一轮：程序员编码 → 评审员评审 → 测试员测试（可能发现 Bug）。
  2. 如果测试不通过，第二轮：程序员根据测试报告修复 → 评审 → 测试。
  3. 重复直到通过或达到最大迭代次数。

预期输出示例：

第 1 轮迭代 程序员：生成 todo.py ... 评审员：评审通过（或列出问题） 测试员：测试不通过，发现 2 个 Bug：删除功能未处理不存在的 ID；JSON 文件不存在时未初始化 第 2 轮迭代 程序员：修复了删除功能的边界问题，增加了文件初始化逻辑... 评审员：评审通过 测试员：测试通过，5/5 用例通过 项目完成！

三、常见问题与调试

Q1：代码执行工具返回超时，因为生成的代码需要 input() 交互。
→ 在测试任务描述中明确"如果代码需要交互，不要执行，只做静态审查"。也可以让程序员生成支持命令行参数调用的代码（如python todo.py add "买牛奶"），这样执行工具可以带参数调用。

Q2：task_testing.output.pydantic报错，提示没有 pydantic 属性。
→ 确保output_pydantic=TestReport已正确设置，且 CrewAI 版本支持。如果版本较旧，可以改用output_json，然后手动解析。

Q3：迭代次数过多，Token 消耗大。
→ 设置合理的max_iterations（如 2-3 次）。在修复任务中要求程序员"一次修复所有已知问题"，避免逐个小问题反复迭代。

Q4：评审员和测试员的意见冲突（评审通过但测试不通过）。
→ 这是正常的——评审关注代码质量，测试关注功能正确性。以测试结果为准决定是否继续迭代。可以在评审任务中增加"功能正确性"的检查项，减少冲突。

Q5：修复后的代码引入了新 Bug。
→ 这正是迭代闭环的价值——下一轮测试会发现新 Bug。如果连续多轮无法收敛，可以增加"回滚"机制：保留上一版代码，如果修复后更差则回滚。

Q6：代码执行工具的安全问题。
→ 我们使用subprocess执行代码，存在安全风险（如代码中写os.system("rm -rf /")）。生产环境应使用 Docker 沙箱或 RestrictedPython。当前演示环境下，可以让程序员 Agent 在 Prompt 中承诺"不包含危险操作"。

四、今日总结与作业

今天你完成了：

  • ✅ 理解了单向流程的局限性，设计了迭代闭环流程。
  • ✅ 增加了代码评审员角色，实现了代码质量审查。
  • ✅ 实现了代码执行工具，让测试员能够实际运行代码。
  • ✅ 使用 Python 循环包裹 Crew 执行，实现了"测试不通过则自动修复"的闭环。
  • ✅ 定义了结构化的测试报告，便于程序判断测试是否通过。

今日作业（必做）：

  1. 运行完整流程，测试"命令行待办事项工具"的生成。记录迭代次数、每轮测试结果和最终代码质量。
  2. 修改测试任务，让测试员在执行代码时传入命令行参数（如python todo.py --help），验证程序是否支持帮助信息。提示：需要修改execute_python_file工具，增加args参数。
  3. 为代码评审员增加一个"安全检查"项：检查代码中是否包含eval、exec、os.system等危险函数。如果发现，评审不通过。测试效果。
  4. （思考题）当前迭代闭环是"测试驱动"的——测试不通过就修复。如果评审员发现严重的架构问题（如模块划分不合理），需要回到架构设计阶段重新设计，你会如何扩展这个流程？请描述你的方案。

明日预告：我们将学习 AutoGen 的嵌套对话和工具共享机制，探索如何将 CrewAI 和 AutoGen 结合使用，取长补短。同时，我们将对迷你软件公司项目进行最终复盘，整理代码和文档，完成第四阶段的第三个项目。

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