Sobre agentes personalizados

Sobre o agentes personalizados

          Agentes personalizados são versões especializadas do Copilot agente que você pode adaptar aos seus fluxos de trabalho exclusivos, convenções de codificação e casos de uso. Eles agem como colegas personalizados que seguem seus padrões, usam as ferramentas certas e implementam práticas específicas da equipe. Você define esses agentes uma vez em vez de fornecer repetidamente as mesmas instruções e contexto.

Você define agentes personalizados usando arquivos Markdown chamados perfis de agente. Esses arquivos especificam prompts, ferramentas e servidores MCP. Isso permite codificar suas convenções, estruturas e resultados desejados diretamente em Copilot.

O perfil do agente define o comportamento de agente personalizado. Quando você atribui o agente a uma tarefa ou problema, ele instancia o agente personalizado.

Além de qualquer agentes personalizados que você definir, Copilot inclui um conjunto de agentes personalizados pré-definidos. Consulte agentes integrados.

Formato Perfil do agente

          Perfis do agente são arquivos markdown com frontmatter YAML. Em sua forma mais simples, eles incluem:

Nome (opcional): um nome de exibição para o agente personalizado. Caso omitido, o nome do arquivo do agente será usado como seu identificador e nome de exibição padrão.
Descrição: explica a finalidade e os recursos do agente.
Prompt: instruções personalizadas que definem o comportamento e a experiência do agente.
Ferramentas (opcional): ferramentas específicas que o agente pode acessar. Por padrão, os agentes podem acessar todas as ferramentas disponíveis, incluindo ferramentas internas e ferramentas de servidor MCP.
```
        Perfis do agente também pode incluir configurações de servidor MCP usando a `mcp-servers` propriedade.
```

Exemplo perfil do agente

Este exemplo é básico perfil do agente com nome, descrição e prompt configurados.

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name: readme-creator
description: Agent specializing in creating and improving README files
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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

Onde você pode configurar agentes personalizados

Você pode definir perfis de agente em níveis diferentes:

Nível do repositório: crie .github/agents/CUSTOM-AGENT-NAME.md em seu repositório para agentes específicos do projeto.
Organização ou nível empresarial: crie /agents/CUSTOM-AGENT-NAME.md em um repositório .github-private para maior disponibilidade.

Para obter mais informações, consulte Preparando-se para usar agentes personalizados em sua organização e Preparando-se para usar agentes personalizados em sua empresa.

Agentes integrados

Além do agente principal Copilot , que processa sua solicitação ao enviar um prompt, CLI do Copilot inclui os seguintes agentes internos que o agente principal pode executar como subagentes para ajudar nas tarefas comuns de desenvolvimento. Esses agentes são otimizados para eficiência e precisão, aproveitando os recursos dos modelos e ferramentas de linguagem subjacentes para fornecer assistência de alta qualidade em seus respectivos domínios.

          Copilot usará automaticamente um agente interno apropriado com base no prompt e no contexto atual. Por exemplo, o prompt `How does authentication work in this codebase?` normalmente disparará o agente de exploração e o uso do comando de barra `/research` disparará o agente de pesquisa.

explore – um agente de exploração de base de código leve e rápido. Ele usa ferramentas de inteligência de código, grep, glob, visualização e shell para pesquisar arquivos e entender a estrutura de código. Ele não alterará nenhum arquivo, portanto, pode ser chamado em paralelo a outros subagentes que estão sendo executados pelo agente principal Copilot . Ele possui acesso somente leitura às ferramentas do servidor MCP do GitHub.
task — Um agente de execução de comando que executa comandos de desenvolvimento (testes, builds, linters, formatters, instalações de dependência) e relata os resultados com eficiência. Ele retorna um breve resumo sobre o êxito e a saída completa sobre a falha, mantendo o contexto principal limpo. Ele tem acesso a todas as ferramentas que o agente pai pode usar (excluindo algumas que não são apropriadas em um contexto subagente), com as mesmas permissões concedidas ou negadas.
uso geral – esse agente essencialmente tem todas as mesmas funcionalidades que o agente principal Copilot . O agente principal pode executar o agente de uso geral como um subagente para ajudar em qualquer tarefa que exija uma janela de contexto separada ou para ser executado em paralelo quando apropriado.
revisão de código – revisa as alterações de código com uma taxa de sinal para ruído extremamente alta. Esse agente analisa as alterações preparadas/não preparadas e as diferenças de ramificação, apresentando apenas problemas que realmente importam: bugs, vulnerabilidades de segurança, condições de corrida, vazamentos de memória e erros lógicos. Ele nunca comenta sobre estilo ou formatação. Ele não fará nenhuma alteração nos arquivos.
pesquisa – Esse agente opera como engenheiro de software e especialista em pesquisa de nível de equipe. Ele fornece respostas exaustivas e meticulosamente pesquisadas sobre bases de código, APIs, bibliotecas e arquitetura de software. Ele usa ferramentas GitHub de pesquisa/exploração, busca na Web e ferramentas locais. Ao contrário dos outros agentes, o agente de pesquisa só pode ser invocado usando o /research comando de barra. Ele não pode ser disparado automaticamente pelo agente principal.
pato-de-borracha – um crítico construtivo que dá Copilot uma segunda opinião sobre seus próprios planos, código e testes. Ele opera em um modelo diferente do que está conduzindo sua sessão, portanto, ele traz uma perspectiva complementar. Ele foi projetado para revisar as alterações propostas, não para fazer alterações de arquivo em si. Para obter mais informações, consulte Sobre o agente pato de borracha.

Executar agentes como subagentes

Um dos benefícios de usar agentes personalizados que você mesmo definiu — ou os agentes internos — é que o agente principal Copilot pode executá-los como subagentes com uma janela de contexto separada. Isso significa que seu agente personalizado, ou agente interno, pode se concentrar em uma subtarefa específica sem atrapalhar a janela de contexto do agente principal.

Quando apropriado, as tarefas executadas por subagentes podem ser executadas em paralelo, permitindo que a tarefa geral seja concluída mais rapidamente.

Para obter mais informações, consulte Comparando os recursos de personalização do GitHub Copilot na CLI.

Próximas Etapas

Para criar seu próprio agentes personalizados, confira:

Sobre agentes personalizados

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