에이전트 모드 101 : Github Copilot의 강력한 모드에 관한 모든 것

지난 달, 우리는 에이전트 모드를 Github Copilot을 구축하기위한 단계로 발표했습니다. 자연적인 프롬프트를 제공하면 Copilot의 에이전트 모드는 귀하를 대신하여이를 실행하기 위해 노력하고, 그렇지 않으면 많은 시간이 걸리는 프로세스 및 워크 플로우를 자동화하고 더 높은 수준의 문제 해결에 집중할 수있는 공간을 제공합니다.

코딩에 최신 인 경우 에이전트 모드는 앱을 개발할 때 유용한 동기식 도구가 될 수 있습니다 (Copilot의 코딩 에이전트의 새로운 미리보기는 비동기 작업 완료 기능을 제공합니다). 그러나 더 많은 노련한 개발자가 더 빨리 일하려는 더 많은 노련한 개발자에게 매우 유용한 도구입니다. 에이전트 모드를 사용하면 더 높은 수준의 요구 사항을 가진 Promping Copilot에서 프로토 타입을 테스트하는 데 빠르게 이동할 수 있습니다. 또한 우리는 여전히 모든 수준의 개발자들 사이에서 새로운 사용 사례가 전개되고 있습니다.

에이전트 모드가 무엇인지, 작동 방식 및 사용 방법을 자세히 살펴 보겠습니다.

그러나 먼저 Github Copilot Agent 모드는 무엇입니까?

Github Copilot Agent Mode는 자연적 및 에이전트 실시간 실시간 동기 협력자입니다. 간단히 말해서, 의도를 이해하고 솔루션을 구축하며 제대로 될 때까지 반복하는 문제 해결사입니다.

에이전트 모드는 다음과 같습니다.

• 코드베이스를 분석하여 전체 컨텍스트를 파악하십시오.
• 다단계 솔루션을 계획하고 실행하십시오.
• 명령 또는 테스트를 실행하십시오.
• 전문화 된 작업을 위해 외부 도구에 연락하십시오.
• 건축 개선을 제안합니다.
• 계획, 변경 사항 적용, 테스트 및 반복을 포함하여 에이전트 루프를 통해 자체 작업을 실행하고 수정하십시오.

에이전트 모드는 요청에 응답하는 대신 목표를 향해 적극적으로 노력합니다. 결과를 정의하고 최상의 접근 방식을 결정합니다. 필요에 따라 피드백을 찾는, 자체 솔루션을 테스트하며 작업을 실시간으로 정제합니다. 그리고 운영됨에 따라 추론, 의사 결정 프로세스 및 사용 도구를 볼 수 있습니다.

Copilot이 코드 기반을 분석하거나 파일 편집을 제안하거나 테스트를 실행하려면 에이전트 모드를 사용하면 Copilot이 필요한 모든 하위 작업을 자체적으로 완료 할 수 있습니다.

또한 에이전트 모드를 사용하면 Copilot이 오류를 빠르게 인식하고 자동으로 수정할 수 있습니다.

에이전트 모드는 다른 AI 코딩 도구와 비교하는 방법입니다.

GitHub Copilot의 에이전트 모드는 어떻게 작동합니까?

핵심에서 에이전트 모드는 시스템 프롬프트를 통해 여러 가지 다른 도구 및 변수 (예 : 프롬프트 및 작업 영역)의 오케스트레이터로 작동하여 Coplot에게 최종 상태에 도달 할 때까지 자체 출력을 계속 반복하도록 지시합니다.

Copilot 에이전트 모드에 자연사 프롬프트를 보면 백엔드 시스템 프롬프트에 의해 보강됩니다. 여기에는 쿼리, 작업 영역의 요약 된 구조, 기계 컨텍스트 및 도구 설명이 포함됩니다.

Copilot 에이전트 모드를 사용할 때 발생하는 일에 대한 고장은 다음과 같습니다.

• 원하는 최종 결과에 대한 명확한 요구 사항이있는 Copilot을 자극합니다.
• Colecilot은 질문을 구문 분석하고 AI 언어 모델에 작업을 해결하는 방법을 묻고 작동을 시작합니다.
• Copilot은 오류에 대한 첫 번째 반복을 모니터링하고 수정 방법을 결정합니다.
• 에이전트 모드는 자율적으로 다양한 도구를 사용하여 최종 결과를 얻습니다.

명령을 실행하고 편집을 적용한 후 에이전트 모드는 구문 오류, 터미널 출력, 테스트 결과 및 구축 오류를 감지하기 위해 작동합니다. 결과를 기반으로 추가 편집, 터미널 명령 또는 공구 통화 수행을 통해 코스를 수정하는 방법을 결정합니다.

LLM에는 Copilot이 작업을 완료하는 데 도움이되는 기능을 갖춘 각각 호출 할 수있는 도구 세트가 있습니다. 다음과 같은 각 도구 read_file,,, edit_file그리고 run_in_terminalCoplelot에 사용 방법과시기에 대한 자세한 지침을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 Copilot이 작업 영역을 검색하고 파일 내용을 읽고, 터미널 명령을 실행하고, 편집기에서 오류를 가져오고 제안 된 변경 사항을 적용 할 수 있습니다.

내장 도구만으로는 제한되지 않습니다. MCP (Model Context Protocol) 서버 또는 확장에서보다 전문화 된 도구를 설치하여 에이전트 모드 기능을 확장 할 수 있습니다. MCP는 AI 모델이 통합 인터페이스를 통해 외부 도구 및 서비스와 상호 작용할 수있는 개방형 표준입니다. 최근에 Github MCP 서버를 발표했습니다.

• GitHub 워크 플로 및 프로세스를 자동화하십시오.
• GitHub 저장소에서 데이터를 추출하고 분석합니다.
• GitHub의 생태계와 상호 작용하는 AI 구동 도구 및 응용 프로그램을 구축하십시오.

에이전트 모드와 MCP의 힘을 결합하면 LLM의 지식이 서비스 및 데이터 소스에 연결되면 더욱 확장됨을 의미합니다. ✨

Github Copilot Agent Mode로 무엇을 할 수 있습니까? 일부 사용 사례는 무엇입니까?

에이전트 모드는 에이전트 워크 플로우를 GitHub Copilot에 제공하여 워크 플로우의 여러 작업에서 실시간, 동기식 도움말을 제공합니다.

에이전트가 아이디어를 가져 와서 그와 함께 실행하도록하든, 각 단계의 단계를 이끌고 경로를 제어하든, 당신은 copilot을 가지고있는 운전석에 있는데, Copilot과 함께 운전석에 있습니다.

내 개인적인 경험에서, 에이전트 모드는 소규모 프로젝트와 개념 증명을 처음부터 시작하는 게임 체인저였습니다. 오픈 소스 기록 시각화 스크립트를 현대화해야 할 때 GPT-4O 및 Claude 3.7 모델을 사용하여 에이전트 모드를 테스트에 넣었습니다. 결과는 놀랍습니다. 기본 Matplotlib 히스토그램을 최소한의 지침으로 정교한 SVG 기반 애니메이션 라인 차트로 변환했습니다. 저에게 정말로 감동 한 것은 Colecilot이 첫 번째 시도에서 완벽한 SVG 히스토그램을 생산하는 것을 보는 것이 었습니다. 이 지능적인 지원은 개발을 가속화 할뿐만 아니라 프로토 타이핑 및 리팩토링에 접근하는 방식을 근본적으로 변화 시켰습니다.

Zhe-You Liu, Apache Airflow Committer

다음은 Github 사용 에이전트 모드 내부 및 외부 개발자를 본 방법입니다.

• 리팩토링 코드
• 프로젝트를 다른 프로그래밍 언어 또는 다른 기술 스택으로 마이그레이션
• 쓰기 테스트
• 레거시 코드 현대화 (아마도 구식 언어를 배울 필요가 없을 수도 있습니다)
• 자동 픽스 코드 유전자 오류
• 애플리케이션에 새로운 기능 추가
• 기능 사양 또는 UI 스케치를 기반으로 새로운 앱을 프로토 타이핑
• 비 기능적 요구 사항 또는 보일러 플레이트 코드 구현
• 새로운 기능 구현을위한 작업 범위 및 계획
• 문서와 같은 비 코드 생성 작업

주목해야 할 한 가지 중요한 사항 : Copilot은 LLM에 의해 구동되며, 이는 비 결정적이므로 동일한 프롬프트와 컨텍스트에서도 제안이 다를 수 있음을 의미합니다.

에이전트 모드는 강력하지만 GitHub Copilot의 다른 기능과 결합하여 기능을 확장 할 수 있습니다. 예를 들어, Copilot 사용자 정의 지침을 제공 할 수 있도록 모든 응답이 일상적인 코딩 관행, 도구 및 개발자 워크 플로에 적합합니다.

GitHub에서는 종종 사용자 지침을 사용하여 Copilot 특정 테스트 프레임 워크와 가드 레일, 프레임 워크 및 단위 테스트를위한 지침을 제공합니다. 이를 통해 동료 중 한 명에게 지침을 제공하는 것과 유사한 에이전트 모드에서 Copilot 코드를 사용자 정의 할 수 있습니다.

편집 모드 및 요청 모드와 같은 다른 Copilot 채팅 모드를 사용할 수도 있습니다.

이것을 당신과 함께 가져 가십시오

다른 개발자와의 작업과 마찬가지로, 당신이 더 많이주고 의도 한 결과에 대해 더 구체적으로 제공할수록 Github Copilot에서 더 나은 결과를 얻을 수 있으며 이는 에이전트 모드에서 특히 그렇습니다. 올바른 작업을 수행 할 수있는 올바른 도구가 필요하지만 에이전트 모드 사용자 정의 지침을 사용하여 코딩 기본 설정에 맞게 조정하거나 MCP 통합을 통해 기능을 확장하면 특정 스타일의 건물 소프트웨어에 맞게 적용 할 수 있습니다.

LLM에 의해 구동되는 것과 마찬가지로 에이전트 모드의 제안은 조종사 좌석에 코드를 검토하고 예상대로 작동하는지 확인하는 이점이 있습니다. 그러나 에이전트 모드에서 매우 주목할만한 것은 원하는 방식으로 정확히 사용할 수 있다는 것입니다. Peer 프로그래머입니다. 즉, 프로토 타입 앱을 구축하는 데 사용하거나 기존 코드베이스로 작업하거나 질문에 답변하고 워크 플로의 하위 수준 부분을 자동화하려면 가능합니다. 그것은 당신에게 달려 있습니다. 행복한 건물!

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