Agent-OSでGitHub PRの自動レビューを構築した話
はじめに
コードレビューは重要だけど、毎回手動で行うのは時間がかかります。そこで、GitHub PRが作成されたらAIが自動でレビューし、結果をTelegramに通知する仕組みをAgent-OS上に構築しました。
本記事では、その構成と技術的なポイントを紹介します。
構成図
技術ポイント
1. Webhook受信（FastAPI + ngrok）
GitHub Webhookはインターネットからアクセス可能なURLが必要です。ローカル開発環境ではngrokを使用して一時的な公開URLを取得します。
from fastapi import FastAPI, Request
app = FastAPI()
@app.post("/webhook/github")
async def github_webhook(request: Request):
payload = await request.json()
# PR情報を抽出して処理
await process_pr(payload)
ngrokの自動更新対策
無料版ngrokは起動ごとにURLが変わるため、GitHub Webhook設定を自動更新するスクリプトを作成しました：
#!/bin/bash
# update_webhook_url.sh
NGROK_URL=$(curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | jq -r '.tunnels[0].public_url')
# GitHub APIでWebhook URLを更新
curl -X PATCH \
-H "Authorization: token $GITHUB_TOKEN" \
-H "Accept: application/vnd.github.v3+json" \
-d "{\"config\":{\"url\":\"$NGROK_URL/webhook/github\"}}" \
"https://api.github.com/repos/$REPO/hooks/$HOOK_ID"
2. AIレビュー（OpenClaw CLI + expect）
AIモデルにはGLM-4.7（Zhipu AI）を使用しています。当初はsubprocess.run()でOpenClaw CLIを呼び出していましたが、TTYがないとCLIがタイムアウトする問題が発生しました。
解決策：expectコマンド
import pexpect
child = pexpect.spawn(
"openclaw infer model run --model zai/glm-4.7 --local",
timeout=180
)
child.sendline(prompt)
child.expect(pexpect.EOF)
output = child.before.decode('utf-8')
pexpectライブラリを使用することで、疑似端末（PTY）を確保し、OpenClaw CLIが正常に動作するようになりました。
3. システム化（systemd）
開発用PCで常時動作させるため、systemdサービスとして登録しました：
# /etc/systemd/system/pr-review-webhook.service
[Unit]
Description=GitHub PR Auto Review Webhook
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=milky
WorkingDirectory=/home/milky/agent-os/webhook_taskflow
Environment=GITHUB_TOKEN=ghp_xxx
Environment=ZHIPU_API_KEY=xxx
Environment=TELEGRAM_BOT_TOKEN=xxx
Environment=TELEGRAM_CHAT_ID=xxx
ExecStart=/usr/bin/python3 /home/milky/agent-os/webhook_taskflow/listener.py
Restart=always
RestartSec=10
[Install]
WantedBy=multi-user.target
有効化コマンド：
sudo systemctl enable pr-review-webhook
sudo systemctl start pr-review-webhook
4. 通知（Telegram Bot）
レビュー結果をTelegram Botで通知。MISO（Mission Control）と連携して、Agent-OSのダッシュボードにも表示されます。
import requests
def send_telegram(message: str):
url = f"https://api.telegram.org/bot{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage"
requests.post(url, json={
"chat_id": TELEGRAM_CHAT_ID,
"text": message,
"parse_mode": "Markdown"
})
結果
構築後、PR作成からレビュー通知までの所要時間は約30〜60秒に短縮されました。
実際の通知例：
🤖 PR自動レビュー結果
📁 taka3693/-agent-os #122
📝 Add webhook test comment in README.md
👤 taka3693
📝 レビュー:
✅ README.mdの変更は適切
⚠️ コメント内容が短すぎる可能性
💡 より詳細な説明を追加推奨
🔗 https://github.com/taka3693/-agent-os/pull/122
課題も残りました：
- AIレビューは参考程度（人間のレビューが必要）
- 大きなPRだとdiffが長くて処理に時間がかかる
- ngrokの無料版は接続数に制限あり
まとめ
Agent-OS + OpenClaw + FastAPI + systemdの組み合わせで、ローカル環境から運用可能なPR自動レビューシステムを構築しました。
キーポイント：
- Webhook受信 → FastAPI + ngrokで実現
- AI処理 → expect/ptyでTTY問題を解決
- 常時運用 → systemdサービス化
- 通知 → Telegram Botで即座に確認
この仕組みは、個人開発や小規模チームでのコード品質向上に役立ちます。ぜひ参考にしてみてください。
参考リンク
本記事はAgent-OS上でGLM-4.7を使用して作成されました。