- Visual Studio i VS Code inclouen agents predefinits especialitzats i admeten perfils d'agent profundament personalitzables que s'adapten als vostres fluxos de treball.
- Els agents personalitzats es defineixen en perfils .agent.md amb frontmatter YAML que controla la identitat, les eines, els models, els servidors MCP i el comportament.
- Els agents poden executar-se localment, al núvol o a través de proveïdors externs, amb persones i nivells de permisos configurables per a una autonomia segura.
- Els mateixos agents personalitzats funcionen a GitHub.com, CLI i els principals IDE, permetent als equips codificar i reutilitzar les millors pràctiques a tot arreu.
Els agents basats en IA estan remodelant la manera com treballen els desenvolupadors dins del Visual Studio i el VS Code, anant molt més enllà d'un únic assistent genèric cap a un ecosistema ric d'ajudants especialitzats i personalitzables. En comptes de simplement respondre preguntes en una finestra de xat, aquests agents poden planificar el treball, editar codi a la solució, executar eines i fins i tot coordinar-se amb serveis al núvol o bases de coneixement externes per oferir funcions reals de principi a fi.
Quan combineu agents integrats, modes d'execució locals i al núvol, i perfils d'agent totalment personalitzats definits als vostres repositoris, obteniu un marc de treball flexible que s'adapta als fluxos de treball del vostre equip en lloc d'obligar-vos a una única manera de treballar. Des de la depuració i la creació de perfils fins a les proves automatitzades, la modernització, la documentació i la revisió de codi vinculades als vostres estàndards interns, els agents personalitzats del Visual Studio i del VS Code us permeten codificar i escalar les vostres pràctiques recomanades directament a l'IDE.
Agents predefinits al Visual Studio: ajudants especialitzats per a fluxos de treball comuns
El Visual Studio inclou un conjunt seleccionat d'agents predefinits que estan profundament connectats a l'IDE, cadascun centrat en una part específica del cicle de vida del desenvolupament. Aquests agents van molt més enllà d'un model de xat general, ja que poden accedir a piles de trucades, diagnòstics, traces de perfiladors, gràfics de projectes i infraestructura de proves directament des de la vostra solució.
L'agent Debugger està orientat a l'anàlisi sistemàtica d'errors, aprofitant el context d'execució en lloc de simplement repetir el missatge d'error. Pot inspeccionar les piles de trucades, les variables locals i la sortida de diagnòstic per analitzar els errors pas a pas, sovint seguint l'error a través de múltiples fitxers o capes fins que troba la veritable causa arrel en lloc del símptoma visible.
L'agent Profiler està estretament connectat a la pila de perfils del Visual Studio, de manera que els consells de rendiment es basen en les rutes de codi i els punts crítics reals. En lloc d'oferir consells genèrics d'afinació, examina les sessions del perfilador, destaca els colls d'ampolla reals i proposa optimitzacions específiques que s'alineen amb l'arquitectura i la tecnologia del vostre projecte.
L'agent de proves (disponible quan es carrega una solució) se centra en generar i millorar proves unitàries que s'adaptin als marcs i convencions del vostre projecte. En lloc de descartar proves repetitives que el vostre CI marcarà immediatament, aprèn dels vostres patrons existents i utilitza aquest context per crear proves realistes i mantenibles que es connectin a les vostres pipelines.
L'agent Modernize (per a projectes .NET i C++) està dissenyat per guiar les actualitzacions del marc de treball i de les dependències a través del gràfic de solucions real. Pot posar de manifest canvis importants, proposar codi de migració i ajustar-se als vostres patrons de codificació perquè la modernització sembli una refactorització assistida en lloc d'una reescriptura manual arriscada.
Podeu accedir a aquests agents predefinits a través del selector d'agents al tauler de xat o utilitzant la sintaxi '@' directament dins del xat. Canviar entre elles permet aplicar una "persona" diferent a la mateixa base de codi; per exemple, passar d'una conversa centrada en la depuració a una de prova o orientada al rendiment sense perdre context.
De predefinició a personalització: creant els teus propis agents a la plataforma
Els agents predefinits cobreixen els fluxos de treball més comuns, però el veritable poder rau quan definiu agents personalitzats que s'adaptin a la manera com treballa realment el vostre equip. Visual Studio i GitHub Copilot comparteixen una base comuna per als agents: models compatibles amb l'espai de treball que entenen el vostre codi, poden cridar eines de l'IDE mitjançant indicacions i se'ls pot assignar un rol, un model i un conjunt d'eines dedicats.
Els agents personalitzats es defineixen com a perfils de Markdown (normalment amb un .agent.md sufix) emmagatzemat sota un agents carpeta al vostre repositori o perfil. En projectes allotjats a GitHub, això normalment significa .github/agents/your-agent.agent.md, però a nivell d'organització o empresa podeu utilitzar un nivell superior agents directori sense el .github/ prefix perquè el mateix agent es pugui reutilitzar en molts repositoris.
Dins de cada perfil d'agent, declareu un bloc de frontmatter YAML que especifica la seva identitat, capacitats, eines i configuració opcional de MCP. Les propietats típiques inclouen un espai respectuós amb els humans name, un curt description resumint el que fa l'agent, la llista de tools pot trucar, opcional mcp-servers entrades, una preferència model, opcional target (per exemple vscode or github-copilot), i després el missatge d'instruccions principal que defineix com s'ha de comportar l'agent.
La secció de missatges de l'àrea Markdown sota el YAML es comporta com una sol·licitud de sistema de format llarg per a aquest agent. L'utilitzeu per descriure el to, les prioritats, els estàndards de codificació, les llistes de verificació de revisió, les expectatives de prova o qualsevol altra regla que vulgueu que l'agent segueixi de manera consistent, fins a un límit de caràcters generós (uns 30,000 caràcters) que us permet codificar comportaments força complexos.
Les normes de nomenclatura de fitxers són estrictes per mantenir-los robustos i portàtils. El nom del fitxer (abans de .agent.md) ha de ser únic i descriptiu i només pot contenir caràcters com ara lletres (a-z, A-Z), dígits (0-9), punts, guions i subratllats, cosa que ajuda a evitar problemes entre eines i plataformes.
MCP i coneixement extern: connectant agents amb el cervell de la vostra empresa
On els agents personalitzats realment comencen a destacar és quan els connecteu a fonts de coneixement externes a través del Protocol de Contexte de Model (MCP). En lloc de limitar un agent al que hi ha dins del vostre repositori, MCP li permet comunicar-se amb sistemes de documentació interns, biblioteques de disseny, API o bases de dades com a eines de primera classe.
Dins del perfil d'agent podeu configurar mcp-servers entrades de manera que només aquest agent pugui cridar eines MCP específiques. Per exemple, un agent d'aplicació del disseny pot tenir una connexió amb un servidor MCP amb suport de Figma, mentre que un agent de compliment pot comunicar-se amb una base de dades de polítiques; aquestes eines no es connectaran a altres agents tret que les activeu explícitament.
Els equips ja utilitzen aquestes capacitats per crear fluxos de treball especialitzats adaptats a les seves organitzacions. Un patró comú és un agent de revisió de codi que avalua les sol·licituds d'extracció no només en relació amb les millors pràctiques genèriques, sinó també amb la vostra guia d'estil interna o els registres de decisions d'arquitectura, disponibles a través de MCP.
Un altre escenari popular és l'aplicació del sistema de disseny, on un agent està connectat als vostres actius de disseny i biblioteques de components. Aquest agent pot cridar eines respaldades per fitxers Figma o registres de components d'IU per marcar la deriva visual o estructural abans que arribi a la producció, cosa que empeny els desenvolupadors a tornar a patrons aprovats.
Els agents de planificació també estan guanyant terreny, centrant-se únicament en el treball de descobriment i de definició d'abast abans d'escriure cap codi. Aquests agents recopilen requisits, fan preguntes aclaridores, exploren casos límit i després produeixen plans d'implementació estructurats que podeu lliurar a un humà o a un agent de codificació més orientat a l'acció per executar-los.
Si busqueu exemples ja fets, el repositori "awesome-copilot", mantingut per la comunitat, ofereix una col·lecció creixent de configuracions d'agents. Podeu clonar-los com a punts de partida, però encara heu de comprovar que els noms de les eines existeixin realment al vostre entorn de Visual Studio o VS Code, perquè els identificadors de les eines difereixen entre GitHub.com, VS Code, els IDE de JetBrains i altres plataformes.
Com es comporten els agents autònoms en diferents eines i entorns
A nivell conceptual, un "agent" és un assistent d'IA que pot executar autònomament una tasca de codificació en lloc de simplement suggerir fragments en línia. Proporcioneu un objectiu d'alt nivell ("corregir les proves fallides", "implementar aquesta funció") i l'agent el divideix en passos, edita fitxers, executa ordres i itera quan alguna cosa falla, sovint acabant amb un commit o una pull request.
VS Code exposa aquest comportament agentiu de múltiples maneres, des del xat interactiu a l'editor fins a l'automatització en segon pla a través de la CLI de Copilot. Podeu deixar que els agents s'executin localment a la vostra màquina, en entorns de núvol remots o a través de proveïdors externs com Anthropic o OpenAI, decidint en cada cas quanta autonomia tenen i quines eines poden cridar.
Totes les sessions en curs apareixen en una llista de sessions unificada dins de la vista de xat, independentment d'on s'estigui executant realment l'agent. Això facilita el seguiment de diverses tasques de llarga durada, el salt entre elles i el manteniment d'un historial d'activitats coherent.
Els agents operen en dues dimensions principals: on s'executen (local o al núvol) i com interactueu amb ells (totalment interactiu o en gran part autònom). Els agents locals utilitzen el bucle d'agent VS Code per treballar directament al vostre editor amb accés enriquit al vostre espai de treball; els agents de la CLI de Copilot s'executen en segon pla a la vostra màquina i poden utilitzar arbres de treball de Git; els agents al núvol s'executen a la infraestructura de GitHub i s'integren estretament amb les sol·licituds d'extracció per a la col·laboració.
També hi ha suport per a agents "de tercers" que es basen en SDK de proveïdors com ara Anthropic o OpenAI, i en Evolució de les API i IA agentiva. Aquests poden executar-se localment o al vostre propi núvol, cosa que us dóna un control addicional sobre els límits de les dades i, alhora, us beneficia dels mateixos patrons de gestió de xat i sessions a VS Code.
Els agents operen en dues dimensions principals: on s'executen (local o al núvol) i com interactueu amb ells (totalment interactiu o en gran part autònom). Els agents locals utilitzen el bucle d'agent VS Code per treballar directament al vostre editor amb accés enriquit al vostre espai de treball; els agents de la CLI de Copilot s'executen en segon pla a la vostra màquina i poden utilitzar arbres de treball de Git; els agents al núvol s'executen a la infraestructura de GitHub i s'integren estretament amb les sol·licituds d'extracció per a la col·laboració.
Triar el rol d'agent i el nivell de permisos adequats
Si el tipus d'agent defineix on s'executa la feina, la persona de l'agent defineix com es duu a terme aquesta feina. Un agent de revisió de codi està configurat per comentar la qualitat i l'estil però no per canviar fitxers, mentre que un agent d'implementació està autoritzat a editar codi, executar ordres i cridar moltes eines com consideri oportú.
VS Code proporciona tres personatges d'agent integrats com a referència: Agent, Planifica i Pregunta. El personatge principal de l'Agent se centra en la implementació integral, l'orquestació d'eines i els canvis en diversos fitxers; Plan crea plans estructurats i pas a pas sense editar el codi; respon preguntes sobre la vostra base de codi o temes tecnològics i pot suggerir blocs de codi perquè els pugueu aplicar manualment.
Podeu canviar entre aquests personatges en qualsevol moment a través del menú desplegable d'agents a la vista de xat i, per a fluxos més especialitzats, podeu definir agents personalitzats amb els seus propis rols i conjunts d'eines. Això facilita mantenir, per exemple, un agent de revisió conservador separat d'un agent de refactorització agressiu, cadascun ajustat per al seu propi propòsit.
Com que els agents poden cridar eines i executar ordres de shell de forma autònoma, VS Code afegeix una capa de permisos per controlar quanta llibertat obtenen a cada sessió. Amb el selector de permisos, podeu decidir si cada invocació d'eines requereix la vostra aprovació explícita, si només cal confirmació per a les trucades de risc o si l'agent pot executar-se en un mode de "pilot automàtic" gairebé totalment automatitzat.
El mode d'aprovació per defecte normalment tracta les eines de només lectura i, òbviament, segures com a preaprovades, alhora que us demana accions que pugueu modificar fitxers o executar ordres. Bypass Approvals maximitza la velocitat aprovant-ho tot automàticament; Autopilot (actualment en versió preliminar) va més enllà aprovant eines i responent automàticament a les sol·licituds d'aclariment perquè l'agent pugui treballar fins que consideri la tasca completada.
Transferència de treball entre agents i assignació de tasques
Un dels patrons més potents amb agents a VS Code és la capacitat de transferir una sessió d'un agent a un altre. Això permet fluxos de treball com ara utilitzar un agent de pla local per definir una característica complexa, després lliurar aquest pla a un agent de la CLI de Copilot per crear un prototip localment i, finalment, enviar el resultat a un agent al núvol que obre una sol·licitud d'extracció a GitHub.
Quan canvieu el tipus d'agent des del menú desplegable de sessió, VS Code crea una sessió nova que hereta l'historial i el context complets del xat. La conversa de l'agent original s'arxiva com a referència, mentre que el nou agent continua des del mateix punt d'inici però amb un rol o entorn d'execució diferent.
Des de la CLI de Copilot, podeu delegar explícitament la feina a un agent basat en el núvol mitjançant /delegate comandament al xat. Podeu afegir més instruccions per ajustar allò en què s'ha de centrar l'agent destinatari, cosa que és útil quan es canvia del treball exploratori a canvis preparats per a la producció.
La integració profunda amb les incidències i les pull requests de GitHub us permet assignar tasques de codificació als agents sense sortir del vostre flux de treball normal. En assignar un problema a copilot o esmentant l'agent de codificació de Copilot en un comentari, podeu sol·licitar canvis o revisions de codi que respectin el perfil configurat de l'agent.
En els IDE que admeten l'extensió GitHub Pull Requests, fins i tot podeu demanar als agents que implementin TODO comentaris directament de l'editor. Això converteix eficaçment els marcadors TODO dispersos en una cua de tasques estructurades que un agent de codificació pot recollir, implementar i enviar enrere com a commits o PRs.
Creació i configuració d'agents personalitzats a GitHub i IDE
La configuració d'un agent personalitzat normalment comença a GitHub.com o al vostre IDE, on creeu un perfil d'agent nou a l'adreça adequada. agents directori. A GitHub.com hi ha una pestanya dedicada a "agents" a l'àrea Copilot que us permet generar un perfil de plantilla en un repositori i una branca escollits.
Quan creeu un agent nou des de la pestanya d'agents del GitHub, la plataforma genera un fitxer de plantilla, normalment anomenat my-agent.agent.md, als repositoris .github/agents carpeta. Per als agents a nivell d'organització o empresa, elimineu el .github/ part de la ruta i col·locar el fitxer sota un nivell superior agents directori en comptes d'això, de manera que es pugui utilitzar en diversos projectes.
El següent pas és canviar el nom del fitxer a quelcom significatiu i únic, seguint el conjunt de caràcters permès. Un nom de fitxer clar facilita molt als companys d'equip entendre el propòsit d'un agent i seleccionar-lo correctament de les llistes desplegables més endavant a GitHub.com o a les interfícies de xat de l'IDE.
Un cop el fitxer estigui al seu lloc, editeu el frontmatter YAML per configurar el nom, la descripció, les eines i la configuració opcional del model i del servidor MCP de l'agent. La descripció és obligatòria i ha d'indicar breument per a què està optimitzat l'agent: revisions de rendiment, enduriment de l'API, generació de proves, validació específica del domini, etc.
Després de confirmar i fusionar el perfil de l'agent a la branca per defecte, el nou agent apareix al menú desplegable d'agents allà on l'experiència d'agent de codificació de Copilot estigui disponible. Això inclou GitHub.com, la CLI de Copilot i els IDE compatibles, de manera que una única definició d'agent pot impulsar un comportament coherent en totes aquestes superfícies.
Treballar amb agents personalitzats a VS Code
VS Code fa que sigui especialment senzill crear i modificar agents personalitzats directament des de la vista de xat. A la part inferior del panell de xat hi ha un menú desplegable d'agents que inclou una opció per configurar agents personalitzats, així com una drecera per crear-ne un de nou.
Quan decidiu crear un agent personalitzat nou a VS Code, decidiu on ha de residir el seu perfil: a l'espai de treball actual o al vostre perfil d'usuari. Un agent a nivell d'espai de treball té l'àmbit d'aquest projecte .github/agents carpeta, mentre que un agent de perfil d'usuari resideix a la vostra configuració personal i està disponible a tots els espais de treball que obriu.
A continuació, especifiqueu un nom de fitxer per al nou perfil d'agent; aquesta també és l'etiqueta predeterminada que apareixerà al menú desplegable d'agents. VS Code obre el fitxer recentment creat .agent.md fitxer perquè pugueu omplir les instruccions YAML i Markdown amb descripcions, eines i qualsevol indicació de comportament que necessiteu.
L'editor ofereix un botó "Configura eines..." que obre un diàleg especialitzat que enumera totes les eines disponibles per als agents del vostre entorn. Això inclou eines integrades, eines proporcionades per MCP i eines que provenen d'extensions instal·lades; seleccioneu les que voleu i VS Code escriu les entrades corresponents al perfil de l'agent.
Per controlar en quin model d'IA es basa l'agent, podeu afegir un model: propietat al YAML i després utilitzar l'autocompleció per triar del conjunt de models compatibles. Això facilita, per exemple, donar a un agent de refactorització de gran capacitat accés a un model més capaç mentre es manté un agent de preguntes i respostes lleuger en un model més petit i econòmic.
Actualitzar un agent existent és igual de senzill: al menú desplegable d'agents seleccioneu "Configura agents personalitzats..." i, a continuació, trieu el perfil que voleu modificar. VS Code obre el subjacent .agent.md fitxer i, després d'editar-lo i desar-lo, els canvis tindran efecte allà on s'utilitzi aquest perfil.
Agents personalitzats en IDE de JetBrains, Eclipse i Xcode
El mateix format de perfil d'agent funciona en diversos IDE principals, no només en VS Code. Els IDE de JetBrains (com ara IntelliJ IDEA, WebStorm o Rider), Eclipse i Xcode s'integren amb els agents de GitHub Copilot i poden crear i editar. .agent.md fitxers d'una manera familiar.
Als IDE de JetBrains, comenceu obrint la finestra de xat del GitHub Copilot i utilitzeu el menú desplegable d'agents a la part inferior per configurar els agents. L'elecció de l'àmbit de l'espai de treball crea un nou fitxer de perfil a l'interior .github/agents al vostre projecte i l'IDE l'obre perquè pugueu definir la descripció, les eines i les instruccions.
Un botó "Configura eines..." a l'editor de JetBrains us permet navegar per les eines disponibles, incloses les eines basades en MCP, i afegir-les a l'agent amb un sol clic. També podeu especificar el model propietat aquí, de nou impulsada per una llista d'autocompleció de models d'IA compatibles.
A Eclipse, el flux de treball és similar: obriu la vista de xat de Copilot, utilitzeu el menú desplegable d'agents per seleccionar "Configura agents..." i, a continuació, creeu un perfil nou mitjançant una acció "Afegeix...". L'editor obre una nova .agent.md arxiu a .github/agents, on podeu definir descripcions, eines, servidors MCP i indicacions de comportament, a més d'ajustar models i altres propietats segons calgui.
La integració de Xcode també es basa en el menú desplegable d'agents de la vista de xat, amb una opció dedicada de "Crea un agent". Després de nomenar el perfil, Xcode genera el .agent.md arxiu a .github/agents i proporciona un botó "Personalitza l'agent" a l'editor que permet triar el model d'IA, seleccionar eines (incloses les eines MCP) i configurar traspassos entre agents personalitzats.
A JetBrains, Eclipse i Xcode, l'actualització d'un perfil existent sempre segueix el mateix patró: obriu la configuració dels agents, seleccioneu l'agent i editeu el fitxer Markdown subjacent. Aquestes edicions tornen a l'ecosistema Copilot de GitHub, de manera que el mateix agent personalitzat roman coherent independentment de l'IDE que s'estigui utilitzant.
Disseny de perfils d'agent potents: identitat, eines i comportament
Obtenir valor real dels agents personalitzats depèn de com de bé dissenyeu els seus perfils, començant per una identitat clara i unes capacitats centrades. Una ben feta name i description fer evident la intenció de l'agent i ajudar el model subjacent a prioritzar el comportament correcte.
L' tools La llista és la vostra principal palanca per controlar el que realment pot fer un agent. Podeu donar accés a un agent a totes les eines del vostre entorn simplement ometent la propietat, o podeu ser molt precís i només habilitar un subconjunt de capacitats, per exemple. "read", "edit", "search" i un grapat d'eines MCP específiques del domini.
Opcional mcp-servers Les entrades us permeten configurar servidors addicionals que només són visibles per a aquest perfil d'agent en particular. Això és útil quan un agent necessita accés privilegiat a sistemes interns (com ara documents de disseny confidencials o bases de dades de compliment) però no voleu que tots els agents puguin consultar els mateixos recursos.
Quan feu servir l'agent a VS Code, IDE de JetBrains, Eclipse o Xcode, també podeu especificar un entorn dedicat model propietat perquè cada agent pugui utilitzar el model que millor s'adapti a la seva feina. Alguns equips executen models de raonament pesats per a agents de planificació i revisió d'arquitectura, alhora que donen als agents de preguntes i respostes lleugers models més econòmics per controlar els costos.
L'opcional target La propietat és útil quan voleu que un agent només aparegui en determinats entorns. Per fixació target: vscode or target: github-copilot, podeu crear perfils dedicats a fluxos de treball basats en IDE o fluxos basats en GitHub.com, mentre que si ometeu la propietat, l'agent es manté disponible a tot arreu.
Finalment, el cos del fitxer Markdown conté les instruccions reals o la "veu" de l'agent, i aquí és on codifiqueu els vostres estàndards i expectatives. Podeu especificar les regles de cobertura de les proves unitàries, les restriccions tecnològiques, les directrius de to per a la documentació o les llistes de verificació de revisió detallades; com més ric i clar sigui aquest contingut, més coherent serà el comportament de l'agent entre sessions.
Ús d'agents personalitzats a GitHub.com, CLI i IDE
Un cop definit un agent personalitzat, no esteu limitat a utilitzar-lo en un sol lloc: viatja amb el vostre codi allà on s'executa l'agent de codificació de Copilot. A GitHub.com podeu triar el vostre agent personalitzat des del panell o la pestanya d'agents quan demaneu a Copilot que realitzi una tasca sobre un problema o una sol·licitud d'extracció.
Quan assigneu incidències de GitHub, podeu triar un agent personalitzat específic en lloc de l'agent de codificació genèric si la tasca es beneficia de la configuració especialitzada d'aquest agent. Per exemple, es podria assignar un perfil d'agent centrat en la seguretat per revisar els canvis en un mòdul d'autenticació mentre un agent d'ajust del rendiment s'encarrega dels camins d'accés actius en un servei de backend.
Des de la CLI de GitHub Copilot, podeu optar per un agent personalitzat concret mitjançant una ordre de barra com ara /agent o fent referència a l'agent en un paràmetre de la línia d'ordres o d'una indicació. D'aquesta manera, els fluxos de treball del terminal es mantenen alineats amb els mateixos personatges que utilitzeu al navegador o a l'IDE.
Sempre que un agent de codificació de Copilot obre una sol·licitud d'extracció en nom teu, GitHub anota quin agent personalitzat s'ha utilitzat per completar la feina. Això és útil per a l'auditoria i per entendre si una configuració d'agent específica tendeix a produir certs estils de canvis o patrons de comportament.
Els mateixos perfils d'agent es poden utilitzar directament dins dels IDE compatibles a través dels seus panells de xat, de manera que podeu canviar entre agents de planificació, edició, recerca o centrats en el compliment segons la tasca en qüestió. Tot i que algunes propietats YAML poden comportar-se lleugerament de manera diferent entre els contextos de GitHub.com i IDE, el perfil general continua sent portable i coherent.
Agents locals en VS Code: sessions interactives amb context complet de l'espai de treball
Els agents locals de VS Code s'executen a la vostra pròpia màquina contra el vostre espai de treball actual i us ofereixen converses altament interactives i de baixa latència. Tenen accés de primera classe als vostres fitxers, extensions, eines MCP i el conjunt complet de models que heu configurat, inclosos els models de "bring-your-own-key" (BYOK).
Aquestes sessions locals són perfectes per a tasques que requereixen intercanvi immediat o una integració profunda amb el vostre estat de desenvolupament actual. Això inclou la pluja d'idees i la planificació, la depuració de traces de pila, la resposta a errors de linter, la inspecció dels resultats de les proves unitàries i qualsevol flux de treball que impliqui eines aportades per extensions.
Cada xat d'agent local utilitza un dels agents integrats (Agent, Planifica o Pregunta) tret que triïs una persona personalitzada, i pots alternar entre ells a mesura que canviïn les teves necessitats. Per exemple, podeu començar amb Ask per entendre part de la base de codi, després canviar a Plan per dissenyar una funció i finalment passar a Agent per implementar-la.
Iniciar una sessió d'agent local és tan senzill com seleccionar "Agent" al selector d'agents de xat i descriure un objectiu d'alt nivell. Podeu dir coses com ara "Implementeu un sistema d'autenticació d'usuaris amb OAuth2 i JWT" o "Configuració de CI/CD per a aquest projecte", i l'agent planificarà el treball, executarà eines i proposarà edicions a tota la solució.
A mesura que l'agent treballa, VS Code utilitza superposicions de l'editor per mostrar les edicions suggerides i facilita la navegació, la revisió i l'acceptació o el rebutig. També podeu ajustar el conjunt d'eines que l'agent pot cridar mitjançant el selector d'eines, ampliant o restringint les seves capacitats a mesura que avanceu.
La persona Ask és especialment adequada quan es vol coneixement i orientació sense canvis automàtics de fitxers. L'Ask pot aprofundir en la teva base de codi, respondre preguntes tecnològiques i retornar blocs de codi que apliques manualment mitjançant una acció "Aplica a l'editor", mantenint-te en control total.
Mentrestant, la persona del Pla s'especialitza en la producció de plans d'implementació estructurats abans de tocar cap codi. Aquests plans es poden lliurar a un altre agent o simplement utilitzar-los com a llista de comprovació per a la vostra pròpia feina, assegurant-vos que heu considerat les dependències, els models de dades i els casos límit abans de començar la implementació.
Tot i que existia un "Mode d'edició" anterior per a canvis en diversos fitxers, aquest mode s'ha desaprovat en favor del personatge d'Agent, més capaç. Encara podeu tornar a habilitar el mode d'edició mitjançant configuracions específiques de VS Code, però per a la majoria d'escenaris, la persona de l'agent és la ruta recomanada per a refactoritzacions de diversos fitxers i treballs de funcions.
Durant una sessió, podeu enviar sol·licituds de seguiment fins i tot mentre s'està executant una sol·licitud. Podeu posar en cua els ajustos per a més tard, canviar de direcció a mig vol o interrompre i dirigir l'agent com creieu oportú, cosa que fa que tot el procés sembli menys una feina per lots i més una sessió de programació col·laborativa en parelles.
Totes aquestes capacitats es vinculen amb l'ecosistema d'agents més ampli: podeu veure vistes generals, gestionar sessions, afegir eines, connectar servidors MCP i definir agents o hooks personalitzats per aplicar polítiques i automatitzar els esdeveniments del cicle de vida. Quan inverteixes en bons perfils d'agent i fluxos de treball, els mateixos components bàsics donen els seus fruits al xat, la CLI, els IDE i el mateix GitHub.
Reunint totes aquestes peces, els agents personalitzats del Visual Studio i del VS Code converteixen el vostre entorn de codificació en un conjunt de col·laboradors reutilitzables i centrats en rols que entenen la vostra pila, les vostres eines i els vostres estàndards, cosa que ajuda els equips a avançar més ràpidament i alhora mantenir la qualitat i la consistència sota control.
