Die manuelle Überprüfung von Code-Änderungen in Merge Requests ist ein zeitaufwändiger und oft inkonsistenter Prozess. Insbesondere in kollaborativen Softwareprojekten stellt die Einhaltung projektspezifischer Standards eine zentrale Herausforderung dar. Gleichzeitig eröffnen Large Language Models (LLMs) neue Möglichkeiten, Entwicklerinnen und Entwickler bei regelbasierten Prüfaufgaben zu unterstützen.

In diesem Beitrag stellen wir einen LLM-basierten Agenten vor, der die Einhaltung semantischer und struktureller Vorgaben überprüft, wie sie in einem projektspezifischen Standarddokument festgelegt sind. Der Agent ist in den bestehenden GitLab-Workflow integriert und reagiert ereignisbasiert auf Merge-Request-Aktionen über Webhooks. Nach dem Öffnen eines Merge Requests analysiert der Agent die geänderten Dateien und prüft deren Konformität mit der vorgegebenen Semantischen Richtlinien.

Die Architektur des Systems ist modular aufgebaut und erlaubt eine transparente, nachvollziehbare Bewertung einzelner Regelverstöße. Anhand eines exemplarischen Anwendungsfalls zeigen wir, wie der Agent Entwicklerinnen und Entwickler bei der standardkonformen Code-Überprüfung unterstützt und Entscheidungsprozesse im Review kontextsensitiv vorbereitet.

Der Beitrag richtet sich an Forschende sowie Praktikerinnen und Praktiker, die sich für den Einsatz von KI-Agenten zur Unterstützung von Governance-, Compliance- und Qualitätsprozessen im Software Engineering interessieren.