第39篇：Vibe Coding时代：LangGraph 安全审查 Agent 实战，解决 AI 代码隐藏安全风险问题

一、问题场景：AI 生成的代码功能正确，但安全风险很高

AI 生成代码时，经常会为了简单直接写出危险实现。

例如：

1. 明文密码 2. 硬编码 token 3. SQL 拼接 4. 未校验文件路径 5. 任意命令执行 6. 不限制上传文件类型 7. 错误信息泄露内部细节

这些问题不一定会被 pytest 发现。

甚至普通 Code Review Agent 也可能漏掉。

所以我们需要一个专门的安全审查节点。

本文解决的问题是：

如何用 LangGraph 构建安全审查 Agent，对 AI 生成代码进行安全风险识别和阻断。

二、安全审查应该看哪些维度？

建议至少检查：

1. 密钥泄露 2. 明文密码 3. SQL 注入 4. 命令注入 5. 路径穿越 6. 鉴权缺失 7. 权限绕过 8. 敏感日志 9. 文件上传风险 10. 不安全反序列化

输出应该结构化：