对标 Cursor,GitHub Copliot 更新 Agent 模式!

内容编辑丨特工少女
内容审核丨特工小天
2021 年发布 Github Copilot 之时,GitHub 当时有一个明确的目标:通过 AI 编程工具提升开发者工作效率,辅助编写更优质的代码。
“Copilot” 的命名就体现了其的理念——人工智能并非取代开发者,而是作为持续赋能的技术伙伴。如同优秀的副驾驶,Copilot 既能提供智能建议(例如 PR 评审反馈、安全漏洞自动修复、功能实现方案构思),也具备自主执行关键任务的能力。
而这两天,GitHub Copilot 迎来了三项重要升级:
1. Agent 模式预览版:集成更强大的自主 AI 能力。
2. Copilot Edits 正式发布(GA)。
3. 全用户模型库新增 Gemini 2.0 Flash 选项。
同时首次披露代号 “Project Padawan” 的自主 Agent。

Agent mode

全新的 Agent 模式赋予 Copilot 以下核心能力:
1. 自主迭代代码并实现错误识别与自动修复。
2. 智能推荐终端命令并引导用户执行。
3. 运行时错误分析与自动纠正功能。
在此模式下,Copilot 不仅迭代自身输出,还将持续优化输出结果,直至完成提示所需的所有子任务。系统可自主推断主请求所需的隐含任务,并具备错误自检能力,免除用户在终端与聊天界面间手动复制粘贴的需求。
打开方式:
1. 下载 VS Code Insiders 版本,并启用 GitHub Copilot Chat 的 Agent 模式设置。
Visual Studio Code Insiders 是一个预览版,它提供了最新的功能和实验性的特性。这个版本通常会比 Stable 版本更新,并且可以让开发者提前尝试新功能。然而,由于 Insiders 版本的更新频率较高,可能会存在一些 bug 和不稳定性。
2. 在 Copilot Edits 面板切换至 Agent 模式。
Copilot Edits 正式发布
去年 GitHub Universe 大会预发布的 Copilot Edits,现正式成为 VS Code 生产环境的可用功能。
1. 多文件协同编辑:指定编辑文件集后,通过自然语言指令实现跨文件修改。
2. 双模型架构:基础模型(可选GPT-4o/o1/o3-mini/Claude 3.5 Sonnet/Gemini 2.0 Flash)生成初始建议,推测解码端点实现快速变更应用推测式解码(speculative decoding)端点,对代码改动的应用进行优化。在编辑器中,基础模型的修改建议会被发送到这个推测式解码端点,然后在内联方式显示给你。
3. 实时验证系统:支持在 Testing 视图运行单元测试的同时,通过右侧 Copilot Edits 面板审查修改建议。
4. 语音交互支持:自然对话式工作流,模拟真实结对编程体验。
下一步规划:
1. 优化推测解码端点的变更应用性能。
2. 实现 Copilot Chat 到 Edits 的上下文继承。
Project Padawan
基于论文《SWE Agents: Agent Interfaces for Software Engineering》提出的理论框架,GitHub 正式推出软件工程 Agent(SWE Agents)的工程化实现。
Padawan 将允许直接将问题分配给 Github Copilot,并进行全面测试。
总的来说,能够完成多种开发任务,如:代码生成与审查;代码库重构或优化;自动化测试或流水线等流程;在架构设计错误排查及最佳实践上提供指导。
这代表了一个未来,开发人员可以将问题分配给 Copilot,让 AI 自主完成任务,然后重新审查其工作。这次演进标志着 GitHub Copilot 从辅助工具向智能协作者的范式转变。

(文:特工宇宙)

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