Обращение таможенных агентов

Use Пользовательские агенты

Пользовательский агент — это специализированная версия Copilot. Пользовательские агенты Help Copilot для работы с уникальными рабочими процессами, определёнными нормами кодирования и специализированными сценариями использования.

Второй пилот CLI включает по умолчанию группу Пользовательские агенты для обычных задач:

Агент	Описание
Исследовать	Выполняет быстрый анализ кодовой базы, позволяя задавать вопросы о вашем коде, не добавляя к основному контексту.
Задача	Выполняет команды, такие как тесты и сборки, предоставляя краткие обзоры успеха и полный результат при неудаче.
Универсальное применение	Выполняет сложные, многоступенчатые задачи, требующие полного набора инструментов и качественного рассуждения, выполняя его в отдельном контексте, чтобы основной разговор был чётко сфокусирован.
Обзор кода	Обзоры меняются, делая акцент только на выявление реальных проблем, минимизируя шум.

Модель ИИ, используемая CLI, может делегировать задачу вспомогательному субагенту, который работает с использованием Пользовательский агент с определённой экспертизой, если она считает, что это приведёт к более эффективному выполнению работы. Модель может также выбрать работу непосредственно в основном агенте.

Вы можете определить свой собственный Пользовательские агенты с помощью файлов Markdown, называемых Профили агентов, которые указывают, какую экспертизу должен обладать агент, какие инструменты он может использовать и какие конкретные инструкции по реагированию.

Вы можете определить Пользовательские агенты на пользовательском, репозитории или уровне организации/предприятия:

Тип	Местоположение	Область действия
User-level Пользовательский агент	Локальный ~/.copilot/agents каталог	Все проекты
Repository-level Пользовательский агент

          `.github/agents` в локальных и удаленных репозиториях | Текущий проект |

| Организация и уровень предприятия Пользовательский агент | /agents Каталог в .github-private репозитории в организации или предприятии | Все проекты в вашей организации и корпоративной учетной записи |

В случае конфликтов имен агент системного уровня переопределяет агент уровня репозитория, а агент уровня репозитория будет переопределять агент уровня организации.

Пользовательские агенты можно использовать тремя способами:

• Используя команду slash в интерактивном интерфейсе CLI, чтобы выбрать из списка доступных Пользовательские агенты:

  /agent
  

• Вызов Пользовательский агент напрямую в запросе:

  Use the refactoring agent to refactor this code block
  

  Copilot автоматически определит агента, которого вы хотите использовать.

• Указание Пользовательский агент, которые вы хотите использовать, с помощью опции командной строки. Рассмотрим пример.

  copilot --agent=refactor-agent --prompt "Refactor this code block"
  

Дополнительные сведения см. в разделе Создание пользовательских агентов для Агент кодирования Copilot.

Использование навыков

Вы можете создавать навыки, которые улучшат способность Copilot выполнять специализированные задачи с помощью инструкций, скриптов и ресурсов.

Дополнительные сведения см. в разделе Создание агентских навыков для GitHub Copilot CLI.

Добавление сервера MCP

Второй пилот CLI поставляется с уже настроенным сервером MCP GitHub MCP. Этот сервер MCP позволяет взаимодействовать с ресурсами на GitHub.com, например, что позволяет объединять запросы на вытягивание из ИНТЕРФЕЙСА командной строки.

Чтобы расширить функциональные возможности, доступные для вас в Второй пилот CLI, можно добавить дополнительные серверы MCP:

1. Используйте следующую команду косой черты:

   /mcp add
   

2. Введите сведения о сервере MCP, который вы хотите добавить, с помощью клавиши TAB для перемещения между полями.

3. Нажмите клавиши CTRL+S, чтобы сохранить сведения.

Сведения о настроенных серверах MCP хранятся в mcp-config.json файле, расположенном по умолчанию в каталоге ~/.copilot . Это расположение можно изменить, задав COPILOT_HOME переменную среды. Сведения о структуре JSON определения сервера см. в разделе Расширение GitHub Copilot кодирующего агента с помощью протокола контекста модели (MCP).

Для более подробной информации о добавлении и управлении MCP-серверами в Второй пилот CLI см. Добавление MCP-серверов для GitHub Copilot CLI.

Дальнейшие шаги

Чтобы узнать, как направлять и совершенствовать поведение агентов во время выполнения задач, чтобы работа оставалась в порядке, см. АВТОЗАГОЛОВОК.