Informationen zu benutzerdefinierten Agents

          Benutzerdefinierte Agents Optimieren Sie Copilot mit einer auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Unterstützung.

In diesem Artikel

Informationen zum Benutzerdefinierte Agenten

          Benutzerdefinierte Agents sind spezielle Versionen des Copilot Agents, die Sie auf Ihre einzigartigen Workflows, Codierungskonventionen und Anwendungsfälle anpassen können. Sie verhalten sich wie maßgeschneiderte Teamkollegen, die Ihren Standards entsprechen, die richtigen Tools verwenden und teamspezifische Methoden implementieren. Sie definieren diese Agents einmal, anstatt wiederholt dieselben Anweisungen und Denselben Kontext bereitzustellen.

Sie definieren Benutzerdefinierte Agenten mithilfe von Markdown-Dateien, die Agentenprofile genannt werden. Diese Dateien geben Eingabeaufforderungen, Tools und MCP-Server an. Auf diese Weise können Sie Ihre Konventionen, Frameworks und gewünschten Ergebnisse direkt in Copilotcodieren.

          Agentprofil definiert das Verhalten von Benutzerdefinierter Agent. Wenn Sie dem Agent eine Aufgabe oder ein Problem zuweisen, instanziiert er die Benutzerdefinierter Agent.

Zusätzlich zu jedem Benutzerdefinierte Agenten , den Sie selbst definieren, Copilot enthält eine Reihe vordefinierter Benutzerdefinierte Agenten. Siehe integrierte Agenten.

          Agentprofil-Format

          Agentenprofile sind Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter. In ihrer einfachsten Form enthalten sie:

* Name (optional): Ein Anzeigename für das Benutzerdefinierter Agent. Wenn der Dateiname des Agents weggelassen wird, wird dieser als Bezeichner und Standardanzeigename verwendet. * Beschreibung: Erläutert den Zweck und die Funktionen des Agenten. * Eingabeaufforderung: Benutzerdefinierte Anweisungen, die das Verhalten und die Expertise des Agents definieren. * Tools (optional): Bestimmte Tools, auf die der Agent zugreifen kann. Standardmäßig können Agents auf alle verfügbaren Tools zugreifen, einschließlich integrierter Tools und MCP-Servertools.

          Agentenprofile kann auch MCP-Serverkonfigurationen mit der `mcp-servers` Eigenschaft enthalten.

Beispiel: Agentprofil

In diesem Beispiel handelt es sich um ein einfaches Agentprofil, bei dem Name, Beschreibung und Aufforderung konfiguriert sind.

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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

Wo Sie Benutzerdefinierte Agenten

konfigurieren können

Sie können auf verschiedenen Ebenen definieren Agentenprofile :

  •         **Repositoryebene**: Erstellen Sie `.github/agents/CUSTOM-AGENT-NAME.md` in Ihrem Repository für projektspezifische Agents.

  •         **Organisations- oder Unternehmensebene**: Erstellen Sie `/agents/CUSTOM-AGENT-NAME.md` in einem `.github-private`-Repository für eine breitere Verfügbarkeit.

Weitere Informationen findest du unter Vorbereiten der Verwendung von benutzerdefinierten Agents in Ihrer Organisation und Vorbereitung der Verwendung benutzerdefinierter Agents in Ihrem Unternehmen.

Integrierte Agenten

Zusätzlich zum Haupt-Agent Copilot , der Ihre Anforderung verarbeitet, wenn Sie eine Aufforderung senden, Copilot CLI enthält die folgenden integrierten Agents, die der Hauptagent als Subagenten ausführen kann, um allgemeine Entwicklungsaufgaben zu unterstützen. Diese Agents sind für Effizienz und Genauigkeit optimiert und nutzen die Funktionen der zugrunde liegenden Sprachmodelle und -tools, um qualitativ hochwertige Unterstützung in ihren jeweiligen Domänen zu bieten.

          Copilot verwendet automatisch einen entsprechenden integrierten Agent basierend auf Ihrer Eingabeaufforderung und dem aktuellen Kontext. Beispielsweise löst die Eingabeaufforderung `How does authentication work in this codebase?` normalerweise den Explore-Agent aus, und die Verwendung des `/research` Schrägstrichbefehls löst den Recherche-Agent aus.

* erkunden – ein schneller, einfacher Codebasis-Explorations-Agent. Es verwendet Code-Intelligenz, grep, glob, Ansicht und Shell-Tools, um Dateien zu untersuchen und die Codestruktur zu verstehen. Es ändert keine Dateien, sodass parallel zu anderen Subagenten, die vom Haupt-Agent Copilot ausgeführt werden, aufgerufen werden können. Er verfügt über schreibgeschützten Zugriff auf GitHub MCP-Server-Tools.

  •         **task** – Ein Befehlsausführungs-Agent, der Entwicklungsbefehle (Tests, Builds, Linters, Formatierer, Abhängigkeitsinstallationen) ausführt und ergebnisse effizient meldet. Bei Erfolg wird eine kurze Zusammenfassung zurückgegeben, und im Falle eines Fehlers wird die vollständige Ausgabe bereitgestellt, sodass der Hauptkontext übersichtlich bleibt. Er hat Zugriff auf alle Tools, die der übergeordnete Agent verwenden kann (ausgenommen einige, die nicht in einem Subagent-Kontext geeignet sind), mit denselben Berechtigungen, die erteilt oder verweigert werden.

  •         **allgemein verwendet –** Dieser Agent verfügt im Wesentlichen über alle funktionen wie der Hauptagent Copilot . Der Haupt-Agent kann den allgemeinen Agent als Subagent ausführen, um bei jeder Aufgabe zu unterstützen, die ein separates Kontextfenster erfordert oder bei Bedarf parallel ausgeführt werden muss.

  •         **Codeüberprüfung** – Überprüft Codeänderungen mit einem extrem hohen Signal-zu-Rausch-Verhältnis. Dieser Agent analysiert gestagten/ungestagten Änderungen und Branch-Diffs, indem nur die wirklich relevanten Probleme aufgezeigt werden: Fehler, Sicherheitsrisiken, Racebedingungen, Speicherlecks und Logikfehler. Es wird niemals zu Stil oder Formatierungen Stellung genommen. Es werden keine Änderungen an Dateien vorgenommen.

  •         **Forschung** — Dieser Agent arbeitet als Softwaretechniker und Forschungsspezialist auf Mitarbeiterebene. Er bietet umfassende, sorgfältig recherchierte Antworten auf Codebasen, APIs, Bibliotheken und Softwarearchitekturen. Es verwendet GitHub Such-/Erkundungstools, Web-Abruf/Suche und lokale Tools. Im Gegensatz zu den anderen Agents kann der Recherche-Agent nur mithilfe des `/research` Schrägstrichbefehls aufgerufen werden. Sie kann nicht automatisch vom Haupt-Agent ausgelöst werden.

Ausführen von Agenten als Subagenten

Einer der Vorteile der Verwendung von benutzerdefinierten Agents, die Sie selbst definiert haben – oder die integrierten Agents – besteht darin, dass der Haupt-Agent Copilot sie als Subagenten mit einem separaten Kontextfenster ausführen kann. Dies bedeutet, dass sich Ihr benutzerdefinierter Agent oder der integrierte Agent auf einen bestimmten Teilvorgang konzentrieren kann, ohne das Kontextfenster des Haupt-Agents zu überladen.

Gegebenenfalls können Aufgaben, die von Subagenten ausgeführt werden, parallel ausgeführt werden, sodass der Gesamtvorgang schneller abgeschlossen werden kann.

Weitere Informationen findest du unter Vergleich der GitHub Copilot CLI-Anpassungsfunktionen.

Nächste Schritte

So erstellen Sie Ihr eigenes Benutzerdefinierte Agenten:

  •         [AUTOTITLE](/copilot/how-tos/copilot-cli/customize-copilot/create-custom-agents-for-cli)

  •         [AUTOTITLE](/copilot/reference/customization-cheat-sheet)