Création d’agents personnalisés pour Agent cloud Copilot

Vous pouvez créer des agents spécialisés avec une expertise personnalisée pour des tâches de développement spécifiques.

Qui peut utiliser cette fonctionnalité ?

Agent cloud Copilot est disponible avec les plans GitHub Copilot Pro, GitHub Copilot Pro+, GitHub Copilot Business et GitHub Copilot Enterprise. L’agent est disponible dans tous les référentiels stockés sur GitHub, à l’exception des référentiels détenus par comptes d’utilisateur managés et où il a été désactivé explicitement.
Sign up for Copilot

Dans cet article

          Agents personnalisés vous permet de personnaliser Copilotl’expertise de l’entreprise pour des tâches spécifiques. Pour obtenir une vue d’ensemble conceptuelle de agents personnalisés, consultez [AUTOTITLE](/copilot/concepts/agents/cloud-agent/about-custom-agents).

Remarque

Les Agents personnalisés sont en préversion publique pour les IDEs JetBrains, Eclipse et Xcode, et sont susceptibles d'être modifiées.

Création d’un assistant personnalisé profil dans un référentiel sur GitHub

  1. Accédez à l’onglet Agents à l’adresse https://github.com/copilot/agents.

  2. À l’aide du menu déroulant dans la fenêtre de dialogue, sélectionnez le dépôt dans lequel vous souhaitez créer le assistant personnalisé profil.

    Remarque

    Les propriétaires d'organisation et d'entreprise peuvent créer des éléments au niveau de l'organisation et de l'entreprise dans un référentiel agents personnalisés qui est disponible dans tous les référentiels au sein de leur organisation ou entreprise. Pour plus d’informations, consultez « Préparation à l’utilisation d’agents personnalisés dans votre entreprise » et « Préparation à l’utilisation d’agents personnalisés dans votre organisation ».

  3. Si vous le souhaitez, sélectionnez la branche dans laquelle vous souhaitez créer l’élément profil d’agent . La valeur par défaut est la branche principale.

  4. Cliquez sur , puis cliquez sur Créer un agent. Cela ouvre un profil d’agent de modèle appelé my-agent.agent.md dans le répertoire .github/agents de votre référentiel cible.

  5. Si vous créez une organisation ou une entreprise au niveau assistant personnalisé, supprimez la .github/ partie du chemin d’accès au fichier pour déplacer votre modèle vers le répertoire racine agents.

  6. Modifiez le nom de fichier (le texte avant .agent.md), en sélectionnant un nom descriptif unique qui identifie l’objectif de l’agent. Notez que le nom de fichier peut contenir uniquement les caractères suivants : ., , -``_, a-z, A-Z, . 0-9

  7. Configurez le profil d’agent, y compris le nom, la description, les outils et les invites. Pour plus d’informations sur ce que l’élément profil d’agent peut inclure, consultez Configuration d’un profil d’agent.

  8. Validez le fichier dans le référentiel et fusionnez-le dans la branche par défaut. Revenez à l’onglet Agents et actualisez la page si nécessaire. Votre assistant personnalisé s’affiche maintenant dans la liste déroulante lorsque vous cliquez dans la boîte de dialogue.

Configuration d’un profil d’agent

Il s'agit d'un fichier Markdown avec un frontmatter YAML qui spécifie le nom, la description, les outils disponibles, et les configurations du serveur MCP. La configuration d’un profil d’agent implique la définition de l’identité, des fonctionnalités, de l’accès aux outils et des instructions comportementales de l’agent.

Pour obtenir des informations de configuration détaillées sur les propriétés YAML, les outils, la configuration du serveur MCP, les alias d’outils et la façon dont agents personnalisés ils sont traités, consultez Configuration des agents personnalisés.

Pour configurer votre profil d’agent:

  1. Si vous le souhaitez, écrivez un name pour votre assistant personnalisé. Si ce paramètre n’est pas défini, le nom sera par défaut le nom de fichier (sans le suffixe .md ou .agent.md).
  2. Écrivez un bref texte (requis) expliquant ce que fait votre agent et ses capacités spécifiques ou son domaine d'expertise.
  3. Dans la tools propriété, définissez les outils que l’agent peut utiliser. Il s’agit d’une liste de noms d’outils ou d’alias, y compris les outils des serveurs MCP configurés dans les paramètres du référentiel ou le profil d’agent (par exemple, tools: ["read", "edit", "search", "some-mcp-server/tool-1"]). Si vous omettez cette propriété, l’agent aura accès à tous les outils disponibles. Consultez « Outils » dans Configuration des agents personnalisés.
  4. Si vous le souhaitez, dans la mcp-servers propriété, vous pouvez configurer des serveurs MCP qui seront disponibles uniquement pour cet agent afin d’étendre ses fonctionnalités. Consultez « Détails de la configuration du serveur MCP » dans Configuration des agents personnalisés.
  5. Si vous créez et utilisez le profil d’agent dans les IDE JetBrains, Eclipse ou Xcode, vous pouvez également utiliser la propriété VS Code pour contrôler le modèle d'IA que l'agent doit utiliser.
  6. Si vous le souhaitez, définissez la propriété target sur vscode ou github-copilot si vous souhaitez uniquement utiliser l’agent dans un environnement spécifique. L’agent sera disponible dans les deux environnements si vous omettez la propriété.
  7. Écrivez les instructions de l’agent. Définissez le comportement, l’expertise et les instructions de l’agent dans le contenu Markdown sous le frontmatter YAML. L’invite peut comporter au maximum 30 000 caractères.

Exemple profils d’agent

Les exemples suivants montrent ce qu’un profil d’agent pourrait ressembler aux tâches courantes d’écriture de tests ou de planification de l’implémentation d’un projet. Pour vous inspirer davantage, consultez les exemples Agents personnalisés dans la bibliothèque de personnalisation. Vous trouverez également des exemples plus spécifiques dans la collection awesome-copilot de la communauté.

Spécialiste des tests

Cet exemple active tous les outils en omettant la tools propriété.

Text
---
name: test-specialist
description: Focuses on test coverage, quality, and testing best practices without modifying production code
---

You are a testing specialist focused on improving code quality through comprehensive testing. Your responsibilities:

- Analyze existing tests and identify coverage gaps
- Write unit tests, integration tests, and end-to-end tests following best practices
- Review test quality and suggest improvements for maintainability
- Ensure tests are isolated, deterministic, and well-documented
- Focus only on test files and avoid modifying production code unless specifically requested

Always include clear test descriptions and use appropriate testing patterns for the language and framework.

Planificateur d’implémentation

Cet exemple active uniquement un sous-ensemble d’outils.

Text
---
name: implementation-planner
description: Creates detailed implementation plans and technical specifications in markdown format
tools: ["read", "search", "edit"]
---

You are a technical planning specialist focused on creating comprehensive implementation plans. Your responsibilities:

- Analyze requirements and break them down into actionable tasks
- Create detailed technical specifications and architecture documentation
- Generate implementation plans with clear steps, dependencies, and timelines
- Document API designs, data models, and system interactions
- Create markdown files with structured plans that development teams can follow

Always structure your plans with clear headings, task breakdowns, and acceptance criteria. Include considerations for testing, deployment, and potential risks. Focus on creating thorough documentation rather than implementing code.

Utilisation de agents personnalisés

Une fois que vous avez créé un assistant personnalisé, vous pouvez l’utiliser partout où Agent cloud Copilot il est disponible.

  • Lorsque vous êtes invité à Agent cloud Copilot avec une tâche sur GitHub.com, utilisez le menu déroulant dans le panneau des agents ou l’onglet Agents pour sélectionner votre assistant personnalisé au lieu de agent de cloud par défaut.
  • Lorsque vous attribuez Agent cloud Copilot à un problème, vous pouvez sélectionner votre assistant personnalisé dans le menu déroulant pour gérer le problème avec votre configuration spécialisée.
  • Lorsque vous utilisez le CLI GitHub Copilot, vous pouvez choisir d’utiliser un assistant personnalisé particulier en utilisant la commande slash /agent, en référençant l’agent dans une invite ou via un argument de ligne de commande. Pour plus d’informations, consultez « Utilisation du CLI GitHub Copilot ».

Lors de l'ouverture des pull requests, il note quel Copilot a été utilisé pour terminer le travail dans la description de la pull request.

Pour plus d’informations sur l’utilisation d’Agent cloud Copilot, consultez « Demander à GitHub Copilot de créer une pull request ».

Étapes suivantes