AI Agent: Trợ Lý Review Code PR Tự Động Siêu Đỉnh!

Lê Lân

19/06/2025

Xây Dựng Agent Đánh Giá Pull Request Tự Động Với AI: Hướng Dẫn Chi Tiết

Mở Đầu

Trong thời đại công nghệ phát triển vượt bậc như hiện nay, sự xuất hiện của các agent AI đã làm thay đổi toàn diện cách thức phát triển phần mềm. Thay vì thực hiện thủ công nhiều quy trình phức tạp, giờ đây chúng ta có thể tự động hóa các công việc như đánh giá mã nguồn một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Bài viết này sẽ đưa bạn vào hành trình xây dựng một agent AI tự động đánh giá Pull Request (PR) sử dụng các công nghệ hiện đại như LangChain, Next.js, và nền tảng tính toán AI Gaia cùng với các mô hình ngôn ngữ lớn miễn phí. Từ việc chuẩn bị môi trường, triển khai các hành động AI, đến việc kết nối giao diện frontend — bài viết sẽ chỉ dẫn chi tiết từng bước giúp bạn dễ dàng áp dụng trong dự án thực tế.

1. Tổng Quan Về Agent Đánh Giá Pull Request AI

1.1 Cách Một Agent Đánh Giá PR Nên Hoạt Động

Để xây dựng một agent đánh giá PR hiệu quả, cần thỏa mãn các tiêu chí cơ bản sau:

Kiến thức chuyên môn ngôn ngữ lập trình: Agent phải thông hiểu tốt các ngôn ngữ được PR sử dụng, giảm thiểu rủi ro hallucination khi phân tích.

Được huấn luyện với prompt rõ ràng: Cung cấp cho agent một prompt được soạn kỹ để chỉ dẫn nhiệm vụ chính xác.

Truy cập an toàn kho mã nguồn: Cho phép lấy dữ liệu và ghi nhận nhận xét vào kho mã từ xa như GitHub mà không làm lộ mã nguồn ra ngoài nền tảng thứ ba nào.

Có thể tùy chỉnh theo yêu cầu: Bạn có thể thêm những tiêu chí khác tùy theo nhu cầu đặc thù của dự án.

Ở ví dụ minh họa, agent sẽ dùng GitHub làm kho chứa mã từ xa và có khả năng phân tích, nhận xét mã và đăng nhận xét trực tiếp lên PR.

2. Yêu Cầu Và Thiết Lập Môi Trường

2.1 Các Thành Phần Cần Thiết

Quyền truy cập vào Deepseek trên Gaia và Gaia API Key (bật dùng thử miễn phí Developer).

GitHub API key với quyền truy cập kho mã và PR ( Tạo token tại GitHub ).

Source code frontend dùng Next.js .

Thư viện LangChain tích hợp AI.

2.2 Cài Đặt Và Khởi Tạo Dự Án

Tạo dự án Next.js mới với TypeScript, Tailwind CSS và App Router:

npx create-next-app@latest github-pr-review

Chọn TypeScript, ESLint, Tailwind CSS, App Router, và cấu hình alias import
/*

Cài đặt các thư viện hỗ trợ:

npm install @radix-ui/react-checkbox @radix-ui/react-alert @hookform/resolvers zod react-hook-form class-variance-authority clsx tailwind-merge lucide-react react-markdown react-syntax-highlighter @langchain/openai @tailwindcss/typography
npm install --save-dev @types/react-syntax-highlighter

Khởi tạo shadcn/ui để tạo thành phần UI:

npx shadcn@latest init
npx shadcn@latest add button card form input checkbox alert

Tạo file .env.local với biến môi trường:

GITHUB_TOKEN=your_github_personal_access_token
GAIA_API_KEY=your_ai_api_key
GAIA_API_BASE_URL=your_ai_api_base_url
GAIA_MODEL=DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q5_K_M

3. Xây Dựng Các Hành Động Agent Phía Server

3.1 Cấu Trúc Tệp và Định Nghĩa Schema

Tạo app/actions.ts khai báo các hàm kiểu fetchPullRequestDiff , analyzeDiff , postGithubComment và hàm chính reviewPullRequest .

Dùng thư viện Zod để validate dữ liệu đầu vào.

3.2 Chi Tiết Các Hàm Hành Động

Tên Hàm	Mục Đích
`fetchPullRequestDiff`	Lấy bản diff của PR từ GitHub dưới dạng văn bản với header chấp nhận định dạng diff
`analyzeDiff`	Gửi bản diff đến LLM qua LangChain và Gaia để phân tích, tạo feedback dưới định dạng Markdown
`postGithubComment`	Gửi phản hồi (feedback) thành bình luận trực tiếp lên PR trên GitHub

// Ví dụ fetch PR diff
const url = `https://api.github.com/repos/${owner}/${repo}/pulls/${prNumber}`;
const response = await fetch(url, { headers: { Authorization: `Bearer ${GITHUB_TOKEN}`, Accept: "application/vnd.github.v3.diff" } });
...

4. Thiết Kế Giao Diện Frontend

4.1 Tạo Theme Provider

components/theme-provider.tsx để quản lý chủ đề sáng/tối với Next Themes.

4.2 Xây Dựng Form Đánh Giá PR

Sử dụng react-hook-form kết hợp với Zod validation cho form nhập liệu GitHub owner, repo, số PR và tuỳ chọn đăng comment.

Giao diện gồm các input, checkbox và nút submit với trạng thái loading khi chờ phản hồi.

Hiển thị kết quả phản hồi dạng markdown kèm hỗ trợ highlight code.

4.3 Ví Dụ Mã Giao Diện Form

<Form onSubmit={form.handleSubmit(onSubmit)}>
  <Input placeholder="Owner" {...fieldOwner} />
  <Input placeholder="Repo" {...fieldRepo} />
  <Input type="number" placeholder="PR Number" {...fieldPrNumber} />
  <Checkbox checked={postComment} onChange={togglePostComment} />
  <Button disabled={isLoading}>{isLoading ? "Đang phân tích..." : "Đánh giá PR"}</Button>
</Form>

5. Kết Hợp Toàn Bộ Và Chạy Ứng Dụng

Cập nhật app/page.tsx để sử dụng component ReviewForm .

Cập nhật app/layout.tsx để bọc ứng dụng bởi ThemeProvider và thêm font.

Cấu hình tailwind.config.ts để hỗ trợ dark mode và bố cục chuẩn.

Chạy ứng dụng với npm run dev .

6. Kết Luận

Dự án này minh họa rõ nét cách mà các agent AI có thể tự động hoá quy trình kiểm tra mã nguồn, giúp tăng tốc độ và nâng cao chất lượng code trước khi tới tay reviewer thực thụ. Bằng việc kết hợp ưu điểm của LangChain, các LLM miễn phí của Gaia và API GitHub, chúng ta có một hệ thống đánh giá PR thông minh, dễ triển khai và hiệu quả thực tế cao. Đây chính là tương lai của phát triển phần mềm với AI hỗ trợ.

Hãy thử nghiệm, tùy chỉnh agent này để phù hợp với nhu cầu và quy trình phát triển của bạn, và đón chờ các công cụ AI ngày càng thông minh hơn hỗ trợ công việc lập trình!

Tham Khảo

GitHub PR Review Agent Repository

LangChain Documentation

Next.js Official Website

Gaia AI Platform: Deepseek , Gaia API

React Hook Form

Tailwind CSS

shadcn/ui Components

GitHub API Docs: Pull Requests

June 1, 2024