為什麼我改用 API 打造 Code Review 自動化，而非 AI Agent？

前言

前面我們花了十多篇文章介紹 AI Agent，也確實感受到 MCP Tool 帶來的便利。相比單純依靠文字處理的 LLM，AI Agent 能處理更複雜的工作。
不過在 Code Review 專案中，我最終選擇 不用 MCP Tool，而改用 API。以下說明原因。

原因

1. 步驟拆分與精準度

如同上一篇介紹，整個流程包含多個步驟。
我曾嘗試將所有步驟放進同一個 prompt，讓 AI Agent 依序執行。但這帶來問題：

• prompt 只要有些許不精確，AI 可能會讀取 MCP Tool 失敗，或錯誤抓取參數。
• 自動化流程需要高度正確率，而一次塞入多步驟反而提高了失敗風險。

對我來說，我更希望能在短時間內做出一個穩定、接近 100% 正確的工具，而這點 API 顯然更可靠。

2. 成本考量

AI Agent 在使用 MCP Tool 時，會需要讀取 memory 上下文並進行資料整合，導致 Token 消耗多很多。
以下是請 AI 估算的對比表格：

3. 執行速度

AI Agent 需要處理更多上下文，因此花費時間也比單純 API 流程長。
我的測試數據：

• AI Agent 全流程：約 30–40 秒
• API 方案：約 10–20 秒

差距非常明顯。

小結

基於 精準度、成本與執行速度，我最後選擇 API 方案 取代 MCP Tool。
接下來會實際展示如何用 API 完成自動化的 Code Review。