GitHub Copilot 現(xiàn)在也支持 Agent 模式了，也就是你交代給它一項任務(wù)，包括改 Bug 或者開發(fā)新模塊，不需要去特別說明相關(guān)的代碼，它會自動去代碼去找到合適的代碼，并解決問題，就像你雇了一個工程師。

需要先下載 VS Code Insiders，然后在 GitHub Copilot Chat 的設(shè)置中啟用 Agent 模式。

另外他們首次展示了自主 SWE 智能體，也就是一個完全自主干活的 AI 軟件工程師，你只要下指令，不需要手把手的教它，它就能獨立去完成任務(wù)，演示視頻中（見正文倒數(shù)第二段），可以直接后臺修復(fù) GitHub 上的 Issue，并且會實時更新進展，最后的 PR，人類可以反饋，還可以進行修改。

更多詳情可以看下面他們的博文：

GitHub Copilot：智能體覺醒

在 VS Code 中為 GitHub Copilot 引入 agent 模式，宣布 Copilot Edits 正式上線，并首次展示我們的 SWE 智能體。

GitHub Copilot agent 模式

當(dāng)我們在 2021 年推出 GitHub Copilot 時，我們的目標(biāo)非常明確：讓開發(fā)者的生活更輕松，提供一個幫助他們編寫更好代碼的 AI 對手程序員（AI pair programmer）?！癈opilot”這個名字體現(xiàn)了我們的信念：人工智能（AI）并不是要取代開發(fā)者，而是始終站在他們這一邊。就像稱職的副駕一樣，Copilot 也可以獨立飛行：比如在提供 Pull Request 反饋、自動修復(fù)安全漏洞或為如何實現(xiàn)某個 Issue 進行頭腦風(fēng)暴時。

今天，我們通過更多智能體化（agentic）AI 的力量升級了 GitHub Copilot［3］，在 VS Code 中推出了全新的 agent 模式，并宣布 Copilot Edits 正式上線。我們還為所有 Copilot 用戶在模型選擇器（model picker）中加入了 Gemini 2.0 Flash。更令人期待的是，我們首次展示了 Copilot 的全新自主智能體（autonomous agent），內(nèi)部代號為 Project Padawan。從代碼補全、聊天與多文件編輯，到工作區(qū)和智能體——Copilot 始終將人類置于軟件開發(fā)這一創(chuàng)造性工作的中心。AI 會幫助你完成那些不想做的瑣事，騰出更多時間去做你真正想做的事情。

Agent 模式預(yù)覽版現(xiàn)已上線

GitHub Copilot 全新的 Agent 模式可以自行迭代其生成的代碼，識別錯誤并自動修復(fù)。它還可以建議需要在終端執(zhí)行的命令，并提示你執(zhí)行這些命令。它還能分析運行時錯誤并具備自我修復(fù)能力。

在 agent 模式下，Copilot 不僅會迭代它自己的輸出，還會迭代該輸出帶來的結(jié)果，并一直迭代下去，直到完成你所要求的一切子任務(wù)。也就是說，它不再只是執(zhí)行你指定的單個任務(wù)，而是擁有推斷其它必要任務(wù)的能力——即使你并沒有在指令里顯式要求，但這些附加任務(wù)對最終結(jié)果而言是必不可少的。更棒的是，它還能自行發(fā)現(xiàn)并修復(fù)錯誤，而不再需要你手動將終端中的信息復(fù)制/粘貼回聊天窗口。

下面這個示例演示了 GitHub Copilot 如何構(gòu)建一個用于跟蹤馬拉松訓(xùn)練的 Web 應(yīng)用：

要開始使用，你需要先下載 VS Code Insiders，然后在 GitHub Copilot Chat 的設(shè)置中啟用 agent 模式：

VS Code 的設(shè)置界面，搜索框內(nèi)輸入“Copilot Agent”，并顯示了“Chat Agent： Enabled”選項

接著，在 Copilot Edits 面板中，將模式從 Edit 切換到 Agent（就在模型選擇器旁邊）：

Agent 模式將徹底改變開發(fā)者在編輯器中的工作方式；同樣，我們也會將它帶到 Copilot 支持的所有 IDE 中。我們也清楚，目前的 Insiders 版本并不完美，歡迎你隨時提供反饋，幫助我們在接下來的幾個月中持續(xù)改進 VS Code 以及底層的智能體技術(shù)。

Copilot Edits 在 VS Code 中正式上線

去年 10 月，在 GitHub Universe 上我們宣布了 Copilot Edits。它結(jié)合了 Chat 和 Inline Chat 的優(yōu)勢，采用會話式的交互流程，并且能夠在你管理的一組文件中進行內(nèi)聯(lián)修改。

過去你們提供的反饋［4］ 和 建議［5］ 對我們幫助極大，使得這項功能今天得以在 VS Code 正式上線。感謝你們！

在 Copilot Edits 中，你可以先指定要被編輯的一組文件，然后用自然語言向 GitHub Copilot 發(fā)出需求。Copilot Edits 會在你的工作區(qū)內(nèi)對多個文件進行內(nèi)聯(lián)修改，并提供專門的界面以便快速迭代。你可以在編寫代碼的狀態(tài)下隨時審閱建議的更改、選擇可行的部分，然后再通過后續(xù)對話來持續(xù)改進。

在 Visual Studio Code 中的 Copilot Edits 面板里添加了多個文件

在幕后，Copilot Edits 借助了一種雙模型架構(gòu)來提高編輯的效率和準(zhǔn)確性。首先，基礎(chǔ)語言模型（foundation language model）會結(jié)合 Edits 會話的完整上下文，生成初始的修改建議。你可以在 OpenAI 的 GPT-4o、o1、o3-mini，Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet，以及如今新增的 Google Gemini 2.0 Flash 之間進行選擇。為了帶來更優(yōu)體驗，我們開發(fā)了一個推測式解碼（speculative decoding）端點，對代碼改動的應(yīng)用進行優(yōu)化。在編輯器中，基礎(chǔ)模型的修改建議會被發(fā)送到這個推測式解碼端點，然后在內(nèi)聯(lián)方式顯示給你。

Copilot Edits 之所以能奏效，是因為它將掌控權(quán)交給你，包括設(shè)置正確的上下文并決定是否接受更改。整個過程充滿迭代：當(dāng)模型給出的方案有誤時，你可以在多個文件中查看更改，接受正確的部分，然后繼續(xù)與 Copilot 進行討論，直到你們一起到達滿意的解決方案。接受更改后，你可以運行代碼驗證是否生效；如果有需要，還可以在 Copilot Edits 中撤銷更改，回到之前的可用狀態(tài)。

Copilot Edits 位于側(cè)邊欄（默認在右側(cè)），因此你可以一邊在左側(cè)的資源管理器、調(diào)試或源代碼管理視圖中進行操作，一邊在右側(cè)查看和審閱所提議的修改。舉例而言，你可以在左側(cè)打開測試視圖［6］執(zhí)行單元測試，同時在右側(cè)的 Copilot Edits 中查看建議的改動；這樣在每次迭代后，你都能立刻驗證修改是否通過單元測試。

在使用 Copilot Edits 時，語音輸入［7］ 也是一種非常自然的方式。只需“對著” Copilot 說出你的想法，就能實現(xiàn)順暢且具有對話感的交互。這種感覺就像與一位具有專業(yè)領(lǐng)域知識的同事在真實場景下進行結(jié)對編程一樣，進行不斷的迭代。

我們未來的開發(fā)規(guī)劃包括進一步提升應(yīng)用修改時的推測式解碼性能、支持從 Copilot Chat 切換到 Copilot Edits 時保持上下文、自動推薦合適的文件加入編輯范圍、以及允許你對單個代碼塊的修改進行撤銷。如果你想第一時間體驗這些改進，請務(wù)必使用 VS Code Insiders［8］ 以及預(yù)發(fā)行版本的 GitHub Copilot Chat［9］ 擴展。想要幫助改進這項功能，請前往我們的倉庫提交問題［10］。

在 VS Code 正式上線的同時，Copilot Edits 也已經(jīng)在 Visual Studio 2022 中進入預(yù)覽階段。

Project Padawan：GitHub 上的 SWE 智能體

SWE 智能體最早在 這篇論文［11］ 中被提出。這類智能體是 AI 驅(qū)動或自動化的系統(tǒng)，可協(xié)助（或代表）軟件工程師完成各種開發(fā)任務(wù)，比如生成與審閱代碼、重構(gòu)或優(yōu)化代碼庫、自動化測試或流水線，并為架構(gòu)、錯誤排查和最佳實踐等提供指導(dǎo)。它們旨在分擔(dān)一些例行或?qū)I(yè)化的工作，讓軟件工程師能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r值的任務(wù)。SWE 智能體的性能通常通過 SWE-bench［12］ 進行評估，SWE-bench 包含了來自 GitHub 上 12 個熱門 Python 倉庫的 2，294 個 Issue-Pull Request 對。

我們很高興能夠為大家首次展示我們的自主 SWE 智能體，以及它如何融入 GitHub 的使用體驗。當(dāng)今年晚些時候我們推出“Project Padawan”（暫定名稱）時，你將可以直接在任何 GitHub 客戶端中把 Issue 分配給 GitHub Copilot，讓它自動生成完全測試過的 Pull Request。一旦任務(wù)完成，Copilot 會分配人類評審來審查 PR，并根據(jù)他們的反饋繼續(xù)完善?？梢韵胂?，這幾乎就像把 Copilot 本身當(dāng)作一個貢獻者加入到 GitHub 上的每一個倉庫中。

在幕后，Copilot 會為它被分配的每個任務(wù)自動創(chuàng)建一個安全的云端沙箱。隨后會異步克隆倉庫、配置環(huán)境、分析代碼庫，編輯相關(guān)文件并進行構(gòu)建、測試和 Lint 檢查。此外，Copilot 還會結(jié)合 Issue 或 PR 中的討論內(nèi)容，以及倉庫內(nèi)的自定義指令，從而充分理解任務(wù)的全部意圖以及項目的指導(dǎo)原則和規(guī)范。

與我們在 Copilot Extensions 以及 Copilot 模型選擇器上的做法相同，未來也會提供更多機會讓大家在這種“AI 原生”的工作流里進行集成，并與合作伙伴和用戶保持緊密的反饋循環(huán)。我們相信，當(dāng) Project Padawan 完整上線時，它會徹底改變團隊在處理那些關(guān)鍵但重復(fù)乏味的任務(wù)（比如修復(fù) bug 或創(chuàng)建并維護自動化測試）時的方式。歸根結(jié)底，我們的宗旨是通過讓 Copilot 分擔(dān)這些工作，讓開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂谡嬲匾氖虑椤７判暮昧?，我們會保持耐心，不會讓這個智能體墮入“黑暗面”。

引用鏈接

［1］ Posts by Thomas Dohmke:https://github.blog/author/ashtom/

［2］@ashtom:https://github.com/ashtom

［3］升級了 GitHub Copilot:https://github.com/features/copilot/whats-new？utm_source=agent-awakens-announcement&utm_medium=blogtop&utm_campaign=agentic-ai

［4］過去你們提供的反饋：https://github.com/microsoft/vscode-copilot-release/issues/95

［5］建議：https://github.com/microsoft/vscode-copilot-release/issues/1098

［6］測試視圖：https://code.visualstudio.com/docs/editor/testing

［7］語音輸入：https://code.visualstudio.com/docs/editor/voice

［8］VS Code Insiders:https://code.visualstudio.com/insiders/

［9］GitHub Copilot Chat:https://marketplace.visualstudio.com/items？itemName=GitHub.copilot-chat

［10］請前往我們的倉庫提交問題：https://github.com/microsoft/vscode-copilot-release？utm_source=agent-awakens-announcement&utm_medium=blog&utm_campaign=agentic-ai

［11］這篇論文：https://arxiv.org/abs/2405.15793

［12］SWE-bench:https://www.swebench.com/