아래 후드 : AI 모델 탐색 Github Copilot 전원

2021 년에 처음 출시 된 이래로 Github Copilot은 많은 진화를했으며 AI 모델을 전원으로 제공했습니다.

Github Copilot을 기술 미리보기로 처음 발표했을 때 Openai는 아직 Chatgpt를 출시하지 않았습니다. 오늘날 AI는 헤드 라인과 워크 플로를 지배합니다. 이러한 빠른 변화 가운데서 우리의 초점은 동일하게 유지되었습니다. 개발자가 흐름을 유지하고 더 많은 일을하도록 도와줍니다.

이 모든 가운데 우리는 개발자를 염두에두고 Github Copilot을 지속적으로 개선하는 데 중점을 두었습니다. 이는 모델이 어떤 모델에 전원을 공급하는지 재평가하고 에이전트 워크 플로우를 핵심 경험으로 구축하는 것을 의미합니다.

이 기사에서는 Github Copilot의 다른 부분을 구동하는 모델과 Copilot의 에이전트 기능을 지원하는 강력한 인프라를 살펴 보겠습니다. 또한 에이전트 모드, 코드 완성 및 채팅과 같은 다양한 기능에서 모델 선택이 어떻게 작동하는지 논의합니다.

이제 후드를 살펴 보겠습니다. ✨

Codex에서 멀티 모델로 : Github Copilot의 진화

Github Copilot이 2021 년에 출시되었을 때 GPT-3의 후손 인 Codex라는 단일 모델로 구동되었습니다.

당시 Codex는 계시였습니다. Codex는 놀라운 유창함을 통해 IDE에서 코드를 이해하고 생성 할 수있는 AI가 개발자에게 귀중한 도구가 될 수 있으며 AI가 잠재적으로 진정한 코딩 동반자가 될 수있는 미래를 보여주었습니다.

그 이후로 Copilot은 Codex에서 벗어나 이제 기본값을 최신 프론티어 모델로 전환했으며 개발자에게 고급 모델에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

Copilot은 자동 완성 및 코드 생성을 가진 개발자가 개발자 워크 플로우에서 이용할 수있는 Github 플랫폼의 일부가되도록 진화했습니다.

Colecilot은 질문에 대답하고, 테스트를 생성하고, 디버그 코드를 할당하고, 문제를 할당하고, 풀 요청을 생성하고, 코드 검토를 지원하고, 코드베이스를 분석하고, 보안 취약점을 수정할 수 있습니다.

이러한 모든 변경 사항에서 우리는 개발자가 더 많은 성취, 보일러 플레이트 작업을 덜 수행하고, 흐름에 머무르고, 큰 그림에 집중하고, 고품질 코드를 더 빨리 배송하도록 돕는 데 중점을 두었습니다.

왜 여러 모델을 제공합니까?

Coplelot을 멀티 모델 아키텍처로 옮기는 것은 AI 발전을 유지하는 것이 아닙니다. 개발자가 당면한 작업을 위해 선호하는 LLM을 선택할 수있게 해주었 고, 빠르게 변화하는 환경에서 유연성을 제공했습니다.

다른 모델에서 다른 작업에서 뛰어나고 다양한 작업을 통합함으로써 Github Copilot은 이제 다음과 같은 기능을 통해보다 맞춤형의 강력한 경험을 제공 할 수 있습니다.

• 기준 지능 : Github Copilot은 이제 채팅, 에이전트 모드 및 코드 완료를 통해 기본값을 GPT-4.1로 기본값으로 만듭니다. 속도, 추론 및 컨텍스트 처리에 최적화 된 GPT-4.1은 개발자 워크 플로우를 위해 조정되며 30 개 이상의 프로그래밍 언어를 지원합니다.
• 프론티어 모델 액세스 : Pro+, 비즈니스 및 엔터프라이즈 계층에서 개발자는 다음을 포함하여 모델 선택기를 통해 다양한 고급 모델 중에서 선택할 수 있습니다.
  • 인류: Claude Sonnet 3.5, Claude Sonnet 3.7, Claude Sonnet 3.7 Thinking, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 (미리보기), Claude Opus 4.1 (미리보기)
  • Openai: GPT-4.1, GPT-5 (미리보기), GPT-5 미니 (미리보기), O3 (미리보기)O3- 미니, O4- 미니 (미리보기)
  • Google: Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.5 Pro

각 옵션은 속도, 추론 깊이 및 멀티 모달 기능간에 다양한 트레이드 오프를 제공합니다.

개발자 선택이 에이전트 워크 플로에서 중요한 이유

Colecilot은 여러 모델을 지원하기 때문에 개발자는 속도, 정밀도 또는 창의성을 우선시하는지 여부에 관계없이 어떻게 구축하는지 정확하게 선택할 수있는 자율성을 가지고 있습니다. 이러한 유연성을 통해 개발자는 선호도에 따라 경험을 조정할 수 있습니다. 이러한 개발자 경험 (DEVEX) 개선은 실제 생산성 향상으로 해석됩니다.

Coplot의 에이전트 기능은 다음을 의미합니다.

• 개발자는 더 이상 편집자를 전환하거나 GitHub를 떠날 필요가 없습니다. Copilot은 Github 기본이므로 ID와 Github에서 직접 작동하므로 흐름을 깨지 않고 작업을 쉽게 위임 할 수 있습니다.
• 개발자는 Copilot으로 작업을 자동화하거나 제안 된 수정을 수락하거나 물러서서 코딩 에이전트를 인수하도록하는 것을 의미하는지 정확히 어떻게 선호하는지 정확하게 작동시킬 수 있습니다.
• Copilot은 리포지토리에 대한 전체 컨텍스트로 작동하고 코드베이스를 분석 및 색인화하고 분기 보호를 존중하며 기존 검토주기에 완벽하게 맞출 수 있습니다.
• Colecilot은 댓글을 높이기부터 취약점 패치 또는 크로스 리포 차단기를 쫓는 것에 이르기까지 바쁜 작업을 처리하므로 개발자는 가장 중요한 것에 집중할 수 있습니다.

에이전시 워크 플로는 모든 단계에서 복잡성을 줄이고 개발자 선택의 우선 순위를 정하는 데 도움이되며, 고품질 코드와 할 일이 적습니다. 이를 통해 개발자는 더 빠르고 안전하며 자신감을 갖는 원하는 방식으로 일할 수 있습니다.

더 나은 DeVex를 통해 실제 영향을 제공합니다

GPT-4.1은 최근에 Copilot Chat 및 Code 완료에 통합되어 개선 된 컨텍스트 Windows 및 더 빠른 응답 시간을 제공합니다. 이러한 개선은 직접 대기 중지,보다 정확한 지원 및 더 부드러운 워크 플로로 직접 해석됩니다.

AI가 계속 발전함에 따라 개발자 경험을 형성하는 데있어 역할은 성장할뿐입니다. 컨텍스트 전환을 줄이는 것부터 반복적 인 작업 자동화에 이르기까지 Copilot과 같은 AI 도구는 개발자에게 “두 번째 뇌”가되고 있습니다.

모델을 선택하면 개발자가 작동 방식을 정확하게 사용자 정의 할 수 있습니다. 이를 통해 자신감을 갖고 더 많은 영향을 미치며 작업에서 더 큰 만족을 찾을 수 있습니다.

Copilot에서 모델 선택의 작동 방식

Github Copilot은 단일 AI 모델 이상입니다. 올바른 작업과 올바른 모델을 일치시키기 위해 인텔리전스를 사용하는 동적 플랫폼입니다. 이 유연성은 원활한 장비를 제공하는 데 핵심이며 개발자의 작동 방식, 필요한 것, 필요한시기에 대한 깊은 이해로 이어집니다.

일치하는 모델과 기능

각 부 필롯 기능은 고유 한 요구를 충족시키기 위해 특별히 선택된 모델로 구동됩니다.

• 코드 완료
  • Copilot 코드 완료는 이제 기본값입니다 GPT-4.130 개 이상의 프로그래밍 언어에 걸쳐 속도, 정확도 및 관련성에 최적화되었습니다.
• 에이전트 모드
  • 보다 복잡한 다단계 작업을 위해 설계된 에이전트 모드는 고급 추론 및 계획 기능을 갖춘 모델을 활용합니다.
  • 에이전트 모드 기본값은 GPT-4.1에 대한 기본값이지만 개발자는 Anthropic ‘s와 같은 전문 요구에 대한 다른 고급 모델을 선택할 수 있습니다. 클로드 소네트 시리즈, Google Gemini 2.0 플래시또는 OpenAi의 추론 모델 (O1,,, O3-Mini), 가능한 경우.
• Copilot 채팅
  • 코드 및 개발 개념에 대한 자연어 쿼리의 경우 Copilot Chat은 강력한 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 모델에 의존합니다. 이것이 Claude 3.5/3.7 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet Thinking, Gemini 2.0 Flash, O1 및 O3-Mini를 포함한 다른 모델을 선택하는 옵션으로 GPT-4.1에서 기본적으로 실행되는 이유입니다. 이들은 모두 계층에 따라 맞춤형 경험을 위해 설계되었습니다.
• 코딩 에이전트 (신규)
  • 개발자가 문제를 일으키는 문제, 풀 요청을 생성하거나 취약점을 패치하는 것과 같은 작업을 위임 할 때 Copilot Coding Agent는 Copilot을 피어로 전환하여 유용한 도구가 될 수 있습니다 (Github.com의 에이전트 패널을 통해 사용할 수 있음).
• 코드 검토 (신규)
  • 코드 리뷰는 Github Copilot 기능 세트에 새로 추가 된 것으로 정확성과 응답 성의 균형을 유지하기 때문에 GPT-4.1로 구동됩니다. 대형 코드베이스에서 더 깊은 추론을 위해 개발자는 Claude 3.7 Sonnet 또는 Claude 3.7 Sonnet 사고와 같은 모델을 선택할 수 있습니다.

작업에 적합한 모델을 선택합니다

개발 작업은 복잡성과 상황에 따라 다릅니다. 그렇기 때문에 Github Copilot은 사용자가 특히 채팅 및 에이전트 모드에서 자신의 요구에 가장 적합한 모델을 선택할 수있는 이유입니다.

속도, 추론 깊이 또는 멀티 모달 입력을 최적화하든 다음과 같은 모델이 있습니다.

최근 업그레이드 : 전반적으로 GPT-4.1

Copilot 채팅, 코드 완료 및 당기 요청 요약은 이제 OpenAI에서 GPT-4.1에서 실행됩니다.

이 업그레이드는 다음과 같습니다.

• 더 빠른 응답: ~ 40% GPT -4O보다 응답 생성이 빠릅니다
• 컨텍스트 증가 된 Windows : 이전 기본값보다 훨씬 더 많은 컨텍스트를 지원합니다.

우리는 Pro+, 비즈니스 및 엔터프라이즈 계획에 대한 프리미엄 모델 액세스를 확장했습니다. 광범위한 강력한 AI 옵션을 포함 할 수 있습니다. 여기에는 Anthropic의 Claude Sonnet 3.5, Claude Sonnet 3.7, Claude Sonnet 3.7 Thinking, Claude Sonnet 4 및 Claude Opus 4 (미리보기); Google의 Gemini 2.0 Flash 및 Gemini 2.5 Pro; 및 OpenAi의 GPT -4.1, GPT -5 (미리보기), GPT -5 MINI (미리보기), O3 (미리보기), O3 -MINI, O4 -MINI (미리보기).

이 모델은 프리미엄 요청을 통해 사용할 수 있으며, 에이전트 모드에 대한 무제한 액세스, 컨텍스트 중심 채팅 및 기본 모델을 사용한 코드 완료를 통해 사용할 수 있습니다. 새로운 Pro+ Tier를 사용하면 개별 개발자가 이러한 고급 모델의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.

이것을 당신과 함께 가져 가십시오

AI의 세계가 계속 발전함에 따라 Github Copilot에 전원을 공급하는 모델도 마찬가지입니다. 우리는 AI 인프라를 지속적으로 정제하고 업데이트하여 최상의 개발자 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

Copilot 내에서 사용 가능한 모든 다양한 모델을 탐색하고 코딩 여행을 향상시킬 수있는 방법을 발견하는 것이 좋습니다. 행복한 건물!

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