KI-Agenten scheitern oft nicht, weil sie keinen Code schreiben können, sondern weil sie nicht wissen, wo sie zuerst suchen sollen. Die traditionelle grep-basierte Suche ist für große Codebasen langsam und ungenau. Dieser Artikel stellt CodeGraph vor, eine Technik, die einen Graphen aus Code-Abhängigkeiten, Aufrufketten und Einstiegspunkten erstellt. Durch die Verwendung dieses Graphen können Agenten Repositories intelligenter navigieren, Versuch und Irrtum reduzieren und Rechenressourcen sparen. Der Ansatz ist besonders wertvoll für Unternehmensprojekte mit komplexen und häufig aktualisierten Codebasen.
Code-Graphen können grep für die Code-Suche von KI-Agenten ersetzen und die Effizienz in großen Repositories verbessern.