Около Пользовательские агенты
Пользовательские агенты Это специализированные версии Copilot агента, которые вы можете адаптировать под свои уникальные рабочие процессы, нормы кода и сценарии использования. Они действуют как индивидуальные коллеги, которые следуют вашим стандартам, используют правильные инструменты и применяют специфические для команды практики. Вы определяете эти агенты один раз, вместо того чтобы постоянно предоставлять одни и те же инструкции и контекст.
Вы определяете Пользовательские агенты использование файлов Markdown под названием Профили агентов. Эти файлы указывают подсказки, инструменты и MCP-серверы. Это позволяет напрямую кодировать ваши конвенции, фреймворки и желаемые результаты в Copilot.
Определяет Профиль агентаПользовательский агентповедение '. Когда вы назначаете агента задачу или проблему, он инстанцирует Пользовательский агент.
В дополнение к тому, Пользовательские агенты что вы сами определяете, Copilot включает набор готовых Пользовательские агенты. См. Встроенные агенты.
Профиль агента формат
Профили агента — это файлы Markdown с YAML-фронтматтером. В самом простом виде они включают в себя:
* Имя (по желанию): Отображаемое имя для Пользовательский агент. Если оно опущено, имя файла агента используется в качестве идентификатора и отображаемого имени по умолчанию. * Описание: Объясняет назначение и возможности агента. * Подсказка: Пользовательские инструкции, определяющие поведение и экспертизу агента. * Tools (опционально): Конкретные инструменты, которые агент может access. По умолчанию агенты имеют доступ ко всем доступным инструментам, включая встроенные инструменты и MCP-серверные инструменты.
Профили агента также может включать конфигурации MCP-сервера с использованием этого `mcp-servers` свойства.
Пример Профиль агента
Этот пример — базовый Профиль агента вариант с настраиванием названия, описания и запроса.
---
name: readme-creator
description: Agent specializing in creating and improving README files
---
You are a documentation specialist focused on README files. Your scope is limited to README files or other related documentation files only - do not modify or analyze code files.
Focus on the following instructions:
- Create and update README.md files with clear project descriptions
- Structure README sections logically: overview, installation, usage, contributing
- Write scannable content with proper headings and formatting
- Add appropriate badges, links, and navigation elements
- Use relative links (e.g., `docs/CONTRIBUTING.md`) instead of absolute URLs for files within the repository
- Make links descriptive and add alt text to images
Где можно настроить Пользовательские агенты
Вы можете определить Профили агентов на разных уровнях:
-
**уровень репозитория**: Создайте `.github/agents/CUSTOM-AGENT-NAME.md` в своём репозитории для project-специфических агентов. -
**Организационный или корпоративный уровень**: Создайте `/agents/CUSTOM-AGENT-NAME.md` в репозитории `.github-private` для более широкой доступности.
Дополнительные сведения см. в разделе [AUTOTITLE и Подготовка к использованию пользовательских агентов в организации](/copilot/how-tos/administer-copilot/manage-for-enterprise/manage-agents/prepare-for-custom-agents).
Встроенные агенты
Помимо основного Copilot агента, который обрабатывает ваш запрос при отправке запроса, Второй пилот CLI включает следующие встроенные агенты, которые основной агент может запускать как субагенты для помощи в выполнении общих задач разработки. Эти агенты оптимизированы для эффективности и точности, используя возможности базовых языковых моделей и инструментов для предоставления высококачественной помощи в соответствующих областях.
Copilot Автоматически будет использовать соответствующий встроенный агент в зависимости от вашего запроса и текущего контекста. Например, запрос `How does authentication work in this codebase?` обычно запускает агент Исследовать, а `/research` команда Slash — агент Research.
* explore — быстрый и лёгкий агент для исследования кодовой базы. Он использует инструменты кода, grep, glob, view и shell для поиска файлов и понимания структуры кода. Он не изменяет файлы, поэтому может вызываться параллельно другим субагентам, запускаемым основным Copilot агентом. Он имеет доступ только для чтения к инструментам GitHub MCP серверов.
-
**задача** — агент выполнения команд, который выполняет команды разработки (тесты, сборки, линтери, форматеры, установки зависимостей) и эффективно сообщает результаты. Он возвращает краткое резюме успеха и полный результат по неудачам, сохраняя чистый основной контекст. Он имеет доступ ко всем инструментам, которые может использовать родительский агент (за исключением некоторых, которые не подходят для субагента), с теми же разрешениями, предоставленными или отклонёнными. -
**общего назначения** — Этот агент по сути обладает всеми теми же возможностями, что и основной Copilot агент. Главный агент может запускать универсальный агент как подагент для помощи в любой задаче, требующей отдельного контекстного окна, или для параллельного выполнения при необходимости. -
**code-review** — Рассматривает изменения кода с чрезвычайно высоким соотношением сигнал/шум. Этот агент анализирует поэтапные/нестадированные изменения и дифференциации ветвей, выявляя только действительно важные проблемы: ошибки, уязвимости безопасности, гоночные условия, утечки памяти и логические ошибки. Он никогда не комментирует стиль или форматирование. Он не будет вносить никаких изменений в файлы. -
**Исследования** — Этот агент работает как инженер-программист и специалист по исследованиям на уровне штата. Он предоставляет исчерпывающие, тщательно исследованные ответы на кодовые базы, API, библиотеки и архитектуру программного обеспечения. Он использует GitHub инструменты поиска/исследования, веб-поиск/поиск и локальные инструменты. В отличие от других агентов, исследовательского агента можно вызвать только с помощью `/research` команды слэш. Он не может быть автоматически активирован основным агентом.
Действующие агенты в качестве субагентов
Одно из преимуществ использования собственных кастомных агентов — или встроенных агентов — заключается в том, что основной Copilot агент может запускать их как подагенты с отдельным контекстным окном. Это означает, что ваш пользовательский агент, или встроенный агент, может сосредоточиться на конкретной подзадаче, не перегружая окно контекста основного агента.
При необходимости задачи, выполняемые субагентами, могут выполняться параллельно, что позволяет завершить общую задачу быстрее.
Для получения дополнительной информации см. Сравнение GitHub Copilot особенностей настройки CLI.
Дальнейшие действия
Чтобы создать свою собственную Пользовательские агенты, см.:
-
[AUTOTITLE](/copilot/how-tos/copilot-cli/customize-copilot/create-custom-agents-for-cli) -
[AUTOTITLE](/copilot/reference/customization-cheat-sheet)