리서치 에이전트는 빠른 채팅 응답이 아닌 광범위한 조사가 필요한 복잡한 질문을 위해 설계되었습니다. 여러 원본에서 정보를 자율적으로 수집하고, 증거를 분석 및 비교하고, 심층적인 답변을 생성할 수 있습니다.
연구 환경은 Copilot 환경에 따라 다릅니다.
- GitHub Copilot app 및
/research에서 GitHub Copilot CLI 슬래시 명령은 다중 소스 조사를 수행하고 독립 실행형 인용 보고서를 생성합니다. - Copilot cloud agent 는 진행 중인 에이전트 세션의 일부로 리포지토리에 대한 심층 조사를 수행한 다음, 계획 및 구현을 계속할 수 있습니다.
인용 포함 연구 보고서 작성
GitHub Copilot CLI 및 GitHub Copilot app에서 /research는 기본 제공 연구 에이전트를 호출합니다. 에이전트는 조직 전체의 로컬 코드베이스 및 리포지토리를 조사합니다. 공용 및 액세스 가능한 프라이빗 리포지토리에서 파일을 가져오고 웹을 검색할 수도 있습니다.
결과 보고서는 수백 줄 길이일 수 있습니다. 아키텍처 다이어그램, 코드 예제, 구성 요소 분석 및 인용을 포함할 수 있습니다.
연구 보고서는 Markdown 파일로 저장되므로 일시적인 채팅 응답이 아닌 지속성 아티팩트입니다. 보고서로 돌아가서 다른 곳에 저장하거나 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.
자세한 내용은 Copilot CLIGitHub Copilot CLI를 통한 연구을 참조하세요. 에서 사용할 수 있는 명령은 GitHub Copilot app를 참조하세요.
Copilot cloud agent로 리포지토리 조사하기
변경 내용을 결정하기 전에 리포지토리를 조사하도록 Copilot cloud agent에 요청할 수 있습니다. 에이전트는 리포지토리의 작동 방식을 설명하거나, 관련 코드를 찾거나, 문제를 평가할 수 있습니다. 이 워크플로는 /research와 달리 진행 중인 에이전트 세션의 일부이며 독립 실행형 연구 보고서를 생성하지 않습니다.
동일한 세션에서 결과를 검토하고, 후속 프롬프트를 사용하여 조사를 조정하고, 에이전트에게 계획을 만들도록 요청할 수 있습니다. 그런 다음 코드 변경 작업으로 진행할 수 있습니다. 이렇게 하면 연구가 더 큰 개발 작업의 첫 번째 단계일 때 cloud agent 유용합니다.
이 워크플로는 Copilot Chat를 통해 사용할 수 있으며, 에이전트 탭, 에이전트 패널, 대시보드 및 GitHub.com에서 이용할 수 있습니다. Microsoft Teams 및 Slack 통합을 통해서도 사용할 수 있습니다. Azure Boards, Jira 및 Linear와 같은 다른 통합은 에이전트에 pull request를 직접 생성하도록 요청하는 것만 지원합니다.
자세한 내용은 코드 변경 사항을 연구하고, 계획하고, 반복 작업을 수행하세요. Copilot을(를) 사용하여.을(를) 참조하세요.
에이전트 지원 리서치 사용 시기
다음이 필요할 때 리서치 에이전트를 사용합니다.
- 익숙하지 않은 코드베이스의 아키텍처 또는 동작을 이해합니다.
- 여러 파일 또는 리포지토리에서 기능이 구현되는 방식을 추적합니다.
- 조직 전체의 내부 구현 패턴을 조사합니다.
- 코드와 웹 자료를 바탕으로 API, 라이브러리 또는 기술이 작동하는 방식을 이해합니다.
- 여러 출처를 사용하여 기술 또는 구현 방법을 비교합니다.
- 검토, 저장 또는 공유할 수 있는 상세하고 출처가 명시된 아티팩트를 생성합니다.
- 코드 변경을 계획하기 전에 문제를 조사하고 가정을 확인합니다.
범위가 좁은 빠른 질문의 경우 일반적인 채팅 프롬프트가 일반적으로 더 빠릅니다.
유용한 연구 결과 가져오기
프롬프트에 질문, 범위 및 원하는 출력을 설명하세요. 관련 제약 조건, 리포지토리, 기술 또는 기간을 포함합니다.
프롬프트는 에이전트가 질문을 분류하고 보고서를 구조화하는 방법에 영향을 줄 수 있습니다. 원하는 응답 유형을 명시적으로 요청하세요. 예를 들어 "X란?"을 묻는 대신 "아키텍처 다이어그램 및 코드 예제를 사용하여 X에 대한 기술 심층 분석"을 요청합니다.