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使用v0.dev、LiteLLM和Agenta构建AI代码审查助手
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原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文教程介绍了如何从零开始构建一个AI助手，用于审查GitHub的拉取请求（PR）。我们将利用LiteLLM获取PR差异，并通过Agenta实现可观察性和提示工程，最终将助手部署为API，并提供简单的用户界面。
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关键要点
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本文教程介绍了如何从零开始构建一个AI助手，用于审查GitHub的拉取请求（PR）。
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我们将利用LiteLLM获取PR差异，并通过Agenta实现可观察性和提示工程。
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最终将助手部署为API，并提供简单的用户界面。
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教程内容包括：编写代码、添加可观察性、提示工程、LLM评估和部署。
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AI助手的工作流程是：获取PR URL，提取差异并传递给LLM进行审查。
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使用Python函数获取PR差异，GitHub提供易于访问的格式。
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LiteLLM提供统一接口，便于与不同的语言模型进行交互。
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可观察性对于理解和改进LLM应用至关重要，使用Agenta进行跟踪和监控。
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通过Agenta初始化并设置LiteLLM回调，以捕获输入和输出。
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创建LLM游乐场以迭代和优化AI助手，支持配置版本管理和评估。
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使用LLM作为评估者来评估AI助手的审查质量，设置评估标准。
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部署过程简单，通过Agenta提供的API端点进行应用部署。
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前端使用v0.dev快速生成用户界面，连接到API。
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未来可以通过改进提示、增加上下文和处理大差异来继续增强助手。
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