王者归来！GitHub Copilot 重磅推出 Agent 模式，剑指 Cursor

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原文链接：GitHub Copilot: The agent awakens^[1]
作者：Thomas Dohmke
编译：公众号@AI智见录

Agent 模式预览版发布 🤖

今天，我们很高兴地宣布 GitHub Copilot Agent 模式在 VS Code Insiders 中推出预览版。这是我们迈向真正的 AI 编程助手的重要一步，它将改变开发者与 IDE 交互的方式。

要开始使用 Agent 模式，首先需要安装最新版本的 VS Code Insiders 和 GitHub Copilot Chat 预发布版本。然后在 VS Code 设置中启用"Chat Agent: Enabled"选项。

接下来，在 Copilot Edits 面板中，在模型选择器旁边将模式从 Edit 切换到 Agent：

Agent 模式将改变开发者在编辑器中的工作方式。因此，我们将把它带到所有支持 Copilot 的 IDE 中。我们也知道今天的 Insiders 版本还不够完美，欢迎大家在接下来的几个月里为我们提供反馈，帮助我们改进 VS Code 和底层的 Agent 技术。

Copilot Edits 在 VS Code 中正式发布 🎉

去年 10 月在 GitHub Universe 大会上宣布的 Copilot Edits，将 Chat 和 Inline Chat 的优点结合在一起，提供对话式流程，并能够在您管理的一组文件中进行内联更改。感谢您之前提供的反馈，这对我们今天在 VS Code 中正式发布这个功能起到了重要作用。

在 Copilot Edits 中，您可以指定要编辑的文件集，然后使用自然语言向 GitHub Copilot 说明您的需求。Copilot Edits 可以在工作区中跨多个文件进行内联更改，使用专为快速迭代设计的用户界面。在审查建议的更改时，您可以保持代码流畅，接受有效的更改，并通过后续请求进行迭代。

在后台，Copilot Edits 利用双模型架构来提高编辑效率和准确性。首先，基础语言模型会考虑 Edits 会话的完整上下文来生成初始编辑建议。您可以在以下模型中选择您偏好的基础语言模型：OpenAI 的 GPT-4o、o1、o3-mini，Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet，以及现在新增的 Google 的 Gemini 2.0 Flash。为了获得最佳体验，我们开发了一个推测性解码端点，优化了文件中更改的快速应用。

Copilot Edits 之所以有效，是因为它让您掌控一切，从设置正确的上下文到接受更改。这是一个迭代的过程：当模型出错时，您可以跨多个文件审查更改，接受好的更改并继续迭代，直到与 Copilot 一起找到正确的解决方案。接受更改后，您可以运行代码来验证更改，必要时可以在 Copilot Edits 中撤消以返回到之前的工作状态。

使用语音是 Copilot Edits 的一种自然体验。只需与 Copilot 对话就能使来回交互变得流畅自然。这几乎感觉就像在与一位具有专业知识的同事互动，使用与现实生活结对编程相同的迭代流程。

我们的下一步计划是改进应用更改推测性解码端点的性能，支持从 Copilot Chat 转换到 Copilot Edits 时保留上下文，建议工作集文件，并允许您撤消建议的代码块。如果您想率先体验这些改进，请确保使用 VS Code Insiders 和 GitHub Copilot Chat 扩展的预发布版本。要帮助改进该功能，请在我们的仓库中提交问题。

除了在 VS Code 中正式发布外，Copilot Edits 现在也在 Visual Studio 2022 中提供预览版。

Project Padawan：GitHub 上的软件工程 Agent

软件工程（SWE）Agent 最早在[这篇论文]中介绍，是一种协助（或代表）软件工程师的 AI 驱动或自动化系统。它们可以执行各种开发任务，如生成和审查代码、重构或优化代码库、自动化测试或流水线等工作流程，并提供架构、错误排查和最佳实践方面的指导。它们旨在分担软件工程师的一些常规或专业任务，让他们有更多时间专注于更高价值的工作。SWE Agent 的性能通常通过 SWE-bench 来衡量，这是一个来自 GitHub 上 12 个流行 Python 仓库的 2,294 对 Issue-Pull Request 数据集。

我们很高兴分享我们的自主 SWE Agent 的首次亮相，以及我们如何设想这类 Agent 将融入 GitHub 用户体验。当我们今年晚些时候发布代号为 Project Padawan 的产品时，您将能够使用任何 GitHub 客户端直接将问题分配给 GitHub Copilot，让它生成经过完整测试的拉取请求。一旦任务完成，Copilot 将为 PR 分配人工审查者，并努力解决他们添加的反馈。从某种意义上说，这就像让 Copilot 成为 GitHub 上每个仓库的贡献者。✨

在后台，Copilot 会为每个分配的任务自动启动一个安全的云沙箱。然后它会异步克隆仓库、设置环境、分析代码库、编辑必要的文件，并构建、测试和检查代码。此外，Copilot 会考虑问题或 PR 中的任何讨论，以及仓库中的任何自定义指令，以便充分理解任务的意图以及项目的指导方针和约定。

就像我们在 Copilot Extensions 和模型选择器中所做的那样，我们也将提供机会来集成这个 AI 原生工作流程，并与合作伙伴和客户在紧密的反馈循环中密切合作。我们相信 Project Padawan 的最终状态将改变团队管理关键但平凡的任务的方式，比如修复 bug 或创建和维护自动化测试。因为归根结底，这一切都是为了通过让开发者专注于重要事项，让副驾驶完成其余工作来赋能开发者。别担心，我们会保持耐心，这样 Agent 就不会转向黑暗面。😉

今天就在 VS Code 中使用 GitHub Copilot 的 Agent 模式，唤醒 Agent 吧

关于作者

Thomas Dohmke (@ashtom)

Thomas Dohmke 从小在德国就对软件开发着迷，他的职业生涯一直致力于构建工具来提升开发者的幸福感。目前，Thomas 是 GitHub 的首席执行官，他监督了世界上最广泛采用的 AI 开发者工具的崛起，包括 GitHub Copilot、Copilot Workspace 和 GitHub Models 的发布。Thomas 是一位著名的 TED 演讲者，拥有英国格拉斯哥大学机械工程博士学位。

Hacker News 上的热门评论

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原讨论链接：Hacker News^[2]

热门评论 1 - @techie_dev

这是一个重要的里程碑。我已经使用 Copilot 一年多了，它确实改变了我的编码方式。Agent 模式听起来像是向着更智能的编程助手迈出的一大步。特别是它能够理解整个代码库上下文这一点，这可能会让它在处理大型项目时变得更加有用。

热门评论 2 - @code_master

Project Padawan 听起来很有趣，但我对自动生成 PR 这个想法持谨慎态度。如果 Agent 不能很好地理解项目的架构和设计原则，它可能会生成看似正确但实际上违背了项目最佳实践的代码。不过如果它能真正理解仓库中的自定义指令和讨论，这可能不会是个问题。

热门评论 3 - @ai_researcher

使用 Claude 3.5 Sonnet 作为选项之一是个明智的决定。我最近一直在使用它，发现它在理解代码上下文方面特别出色。有多个模型可供选择也意味着开发者可以根据具体任务选择最适合的工具。

热门评论 4 - @security_first

关于安全性的考虑：很高兴看到他们提到了"安全的云沙箱"。对于企业用户来说，确保代码不会泄露到不应该去的地方是至关重要的。希望他们能提供更多关于这方面的细节。