Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: Táto práca predstavuje návrh, implementáciu a vyhodnotenie multiagentového systému na automatizovanú revíziu kódu nasadeného v podnikovom prostredí. Systém rozdeľuje zodpovednosť za revíziu medzi osem špecializovaných agentov, z ktorých každý pracuje v kontexte tematicky súvisiacich pravidiel organizácie. Návrh sa sústreďuje na to, aby or- ganizácia mala plnú kontrolu nad tým, ktoré pravidlá sa uplatňujú, ako sú kategorizované a ako sa vyvíjajú v čase. Middleware vrstva štandardizuje definície pravidiel a integrá- ciu s Azure DevOps, zatiaľ čo služba znalostnej bázy poskytuje štrukturálny a sémantický kontext kódu prostredníctvom grafových dotazov a retrieval-augmented generation. Dedu- plikačný mechanizmus zabezpečuje, že vývojári dostávajú len neredundantnú spätnú väzbu. Hlavným evaluačným kritériom je miera zmien kódu, definovaná ako podiel komentárov, ktoré viedli k úprave cieľového kódu, z celkového počtu komentárov vyprodukovaných systé- mom. Vyhodnotenie na 436 pull requestoch za päť mesiacov ukazuje, že miera zmien kódu systému stúpla z 32 % v novembri 2025 na 50 % v marci 2026 a v priemere dosiahla 41,8 % na 1 104 revíznych vláknach. V poslednom mesiaci sa miera priblížila k hodnote komerčného nástroja CodeRabbit (51,2 % na 295 akčných vláknach), zatiaľ čo ľudskí recenzenti zostali najsilnejším signálom na úrovni 80,1 %. Celkové pokrytie revízie sa strojnásobilo oproti obdobiu pred nasadením, pričom úsilie ľudskej revízie zostalo stabilné, čo potvrdzuje, že AI revízia ľudský úsudok skôr dopĺňa než nahrádza. Vyhodnotenie tiež identifikuje deficit dôvery vývojárov spôsobený predčasným nasadením systému s nedokončenou dedupliká- ciou. Výsledky ukazujú, že vlastný multiagentový systém na revíziu kódu je v podnikovom prostredí životaschopný a môže dosiahnuť kvalitu porovnateľnú s komerčnými nástrojmi, avšak skúsenosť zdôrazňuje, že udržanie vysokej kvality komentárov od prvého nasadenia je nevyhnutné–predčasné nasadenie podkopáva dôveru vývojárov spôsobom, ktorý je ťažké zvrátiť.
Author: Budinský, Rastislav
Language: English
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7166271855