Qu’est-ce qu’un agent ?
Un agent est un système IA qui peut atteindre un objectif en votre nom. Contrairement à un assistant qui retourne uniquement une réponse, un agent peut planifier une tâche, utiliser des outils pour prendre des mesures, inspecter les résultats et ajuster son approche.
Par exemple, lorsque vous demandez à un agent de corriger un bogue, il peut effectuer une recherche dans un référentiel, identifier les fichiers pertinents, modifier le code, exécuter des tests et réviser ses modifications en réponse aux échecs de test. Les outils et les environnements disponibles pour un agent dépendent de l’emplacement où vous l’utilisez.
Les agents peuvent travailler avec différents niveaux d’autonomie :
- Dans une session collaborative, vous pouvez guider l’agent, approuver des actions et fournir des commentaires pendant qu’il travaille.
- Dans une session asynchrone, vous pouvez déléguer une tâche, travailler sur autre chose et examiner le résultat ultérieurement.
- Dans un flux de travail automatisé, un événement ou une planification peut démarrer un agent sans que vous ayez à lancer chaque tâche individuellement.
Dans tous les cas, vous restez responsable de la définition de l’objectif et des contraintes, de l’octroi d’un accès approprié et de l’examen du travail de l’agent.
Agents, chat et automatisation
Les conversations, les agents et l’automatisation sont des concepts connexes, mais chacun décrit une partie différente d’un flux de travail assisté par l’IA.
| Concept | Objectif principal | Distinction clé |
|---|---|---|
| Chat | Explorer des idées, poser des questions et fournir une orientation dans une conversation | La conversation est un va-et-vient de questions et de réponses. Certaines expériences de conversation peuvent également utiliser des outils ou appeler un agent. |
| Agent | Atteindre un objectif en raisonnant, en utilisant des outils et en s’adaptant aux résultats | Un agent peut décider des étapes à prendre au lieu de produire uniquement une réponse. |
| Automation | Démarrer le travail reproductible à partir d’un événement, d’une planification ou d’un autre déclencheur | Une automatisation peut exécuter des étapes fixes ou appeler un agent. Toutes les automatisations ne sont pas agentiques. |
Par exemple, vous pouvez utiliser la conversation pour explorer pourquoi un test échoue, puis demander à un agent de mettre à jour le code et d’exécuter la suite de tests. Si le même type de défaillance nécessite une attention régulière, vous pouvez créer une automatisation qui démarre un agent chaque fois que la défaillance se produit.
Où vous pouvez travailler avec des agents
Vous pouvez travailler avec des agents dans plusieurs expériences Copilot. Choisissez une expérience en fonction de l’endroit où vous souhaitez que le travail s’exécute, de la manière dont vous souhaitez le guider et de la façon dont vous souhaitez passer en revue le résultat.
GitHub Copilot app
GitHub Copilot app est une application de bureau pour diriger le développement piloté par l’agent. Vous pouvez exécuter plusieurs sessions d’agent en parallèle, utiliser des environnements locaux ou cloud et gérer le travail à partir d’une tâche initiale jusqu’à la révision des pull requests. Consultez « application GitHub Copilot ».
Copilot CLI
GitHub Copilot CLI vous permet d’utiliser un agent à partir de votre terminal. L’agent peut répondre à des questions, modifier des fichiers, exécuter des commandes et effectuer des tâches en plusieurs étapes dans des environnements locaux ou sandboxés. Consultez « GitHub Copilot CLI ».
Copilot dans les IDE
Le mode agent dans les IDE pris en charge offre une expérience collaborative dans votre environnement de développement local. L’agent peut identifier les fichiers à modifier, proposer des modifications, exécuter des commandes et répondre à vos commentaires pendant que vous travaillez. Consultez « Poser des questions à GitHub Copilot dans votre IDE ».
GitHub
Sur GitHub, vous pouvez déléguer le travail asynchrone à Copilot cloud agent depuis des points d’entrée tels que l’affichage Agents, les issues, les pull requests et Copilot Chat. L’agent fonctionne dans un environnement cloud et peut rechercher un référentiel, créer un plan, apporter des modifications sur une branche et ouvrir une pull request pour révision. Consultez « GitHub Copilot sur GitHub.com ».
Vous pouvez également déléguer des tâches à des agents de codage tiers pris en charge. Ces agents travaillent aux côtés de Copilot cloud agent et soumettent leurs modifications via le même flux de travail de pull request. Consultez « Agents de codage tiers ».
Agent apps
Agent apps sont des agents créés par des partenaires que vous pouvez utiliser via GitHub. Ils peuvent se spécialiser dans des domaines particuliers et se connecter aux systèmes et outils d’un partenaire. Un agent app est installé en tant que GitHub App. Consultez « Applications de l’agent ».
Flux de travail automatisés
Vous pouvez configurer des agents pour effectuer un travail périodique ou piloté par les événements. Par exemple, un agent peut trier de nouveaux problèmes, examiner les échecs d’intégration continue ou préparer un rapport planifié. Consultez « Flux de travail et opérations alimentés par des agents ».
Intégrations Copilot
Vous pouvez intégrer Copilot cloud agent à divers outils et plateformes pour améliorer ses fonctionnalités et simplifier votre flux de travail de développement. Avec les intégrations, vous pouvez travailler avec et déclencher Copilot cloud agent à partir de vos outils existants, tels que Microsoft Teams, Slack, Linear, Azure Boards et Jira, en fournissant à l’agent cloud le contexte dont il a besoin pour vous aider. Consultez « intégrations de Copilot ».
Choix d’une expérience agent
Commencez par le niveau de contrôle et de délégation qui correspond à votre tâche. Utilisez GitHub Copilot app, Copilot CLI ou une session d’IDE collaborative lorsque vous souhaitez guider étroitement le travail. Utilisez un agent cloud lorsque vous souhaitez déléguer une tâche bien définie et passer en revue le résultat ultérieurement. Utilisez un flux de travail automatisé lorsque le même type de travail doit s’exécuter à plusieurs reprises à partir d’un déclencheur défini.
Pour vous aider à associer les outils d’IA de GitHub à votre tâche, consultez Choisir l’outil d’IA adapté à votre tâche.