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Agentes do GitHub Copilot

O Microsoft Agent Framework suporta a criação de agentes que utilizam o GitHub Copilot SDK como backend. Os agentes GitHub Copilot fornecem acesso a poderosas capacidades de IA orientadas para programação, incluindo execução de comandos shell, operações de ficheiros, obtenção de URLs e integração com servidores Model Context Protocol (MCP).

Importante

Os agentes do GitHub Copilot exigem que a CLI do GitHub Copilot seja instalada e autenticada. Para segurança, recomenda-se executar agentes com permissões de shell ou ficheiro num ambiente containerizado (Docker/Dev Container).

Introdução

Adicione os pacotes NuGet necessários ao seu projeto.

dotnet add package Microsoft.Agents.AI.GitHub.Copilot --prerelease

Criar um agente do GitHub Copilot

Como primeiro passo, crie um CopilotClient e comece. Depois, use o método de extensão AsAIAgent para criar um agente.

using GitHub.Copilot.SDK;
using Microsoft.Agents.AI;

await using CopilotClient copilotClient = new();
await copilotClient.StartAsync();

AIAgent agent = copilotClient.AsAIAgent();

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What is Microsoft Agent Framework?"));

Com Ferramentas e Instruções

Pode fornecer ferramentas funcionais e instruções personalizadas ao criar o agente:

using GitHub.Copilot.SDK;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;

AIFunction weatherTool = AIFunctionFactory.Create((string location) =>
{
    return $"The weather in {location} is sunny with a high of 25C.";
}, "GetWeather", "Get the weather for a given location.");

await using CopilotClient copilotClient = new();
await copilotClient.StartAsync();

AIAgent agent = copilotClient.AsAIAgent(
    tools: [weatherTool],
    instructions: "You are a helpful weather agent.");

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What's the weather like in Seattle?"));

Funcionalidades do agente

Respostas de streaming

Obtenha respostas à medida que forem geradas:

await using CopilotClient copilotClient = new();
await copilotClient.StartAsync();

AIAgent agent = copilotClient.AsAIAgent();

await foreach (AgentResponseUpdate update in agent.RunStreamingAsync("Tell me a short story."))
{
    Console.Write(update);
}

Console.WriteLine();

Gestão de Sessões

Mantenha o contexto da conversa em múltiplas interações usando sessões:

await using CopilotClient copilotClient = new();
await copilotClient.StartAsync();

await using GitHubCopilotAgent agent = new(
    copilotClient,
    instructions: "You are a helpful assistant. Keep your answers short.");

AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();

// First turn
await agent.RunAsync("My name is Alice.", session);

// Second turn - agent remembers the context
AgentResponse response = await agent.RunAsync("What is my name?", session);
Console.WriteLine(response); // Should mention "Alice"

Permissions

Por defeito, o agente não pode executar comandos de shell, ler/escrever ficheiros ou buscar URLs. Para ativar estas capacidades, forneça um manipulador de permissões através de SessionConfig.

static Task<PermissionRequestResult> PromptPermission(
    PermissionRequest request, PermissionInvocation invocation)
{
    Console.WriteLine($"\n[Permission Request: {request.Kind}]");
    Console.Write("Approve? (y/n): ");

    string? input = Console.ReadLine()?.Trim().ToUpperInvariant();
    string kind = input is "Y" or "YES" ? "approved" : "denied-interactively-by-user";

    return Task.FromResult(new PermissionRequestResult { Kind = kind });
}

await using CopilotClient copilotClient = new();
await copilotClient.StartAsync();

SessionConfig sessionConfig = new()
{
    OnPermissionRequest = PromptPermission,
};

AIAgent agent = copilotClient.AsAIAgent(sessionConfig);

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("List all files in the current directory"));

Servidores MCP

Ligue-se a servidores MCP locais (stdio) ou remotos (HTTP) para capacidades alargadas:

await using CopilotClient copilotClient = new();
await copilotClient.StartAsync();

SessionConfig sessionConfig = new()
{
    OnPermissionRequest = PromptPermission,
    McpServers = new Dictionary<string, object>
    {
        // Local stdio server
        ["filesystem"] = new McpLocalServerConfig
        {
            Type = "stdio",
            Command = "npx",
            Args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."],
            Tools = ["*"],
        },
        // Remote HTTP server
        ["microsoft-learn"] = new McpRemoteServerConfig
        {
            Type = "http",
            Url = "https://learn.microsoft.com/api/mcp",
            Tools = ["*"],
        },
    },
};

AIAgent agent = copilotClient.AsAIAgent(sessionConfig);

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Search Microsoft Learn for 'Azure Functions' and summarize the top result"));

Sugestão

Consulte os exemplos do .NET para exemplos completos executáveis.

Usando o agente

O agente é um padrão AIAgent e suporta todas as operações padrão AIAgent .

Para mais informações sobre como gerir e interagir com agentes, consulte os tutoriais de Início de Agentes.

Pré-requisitos

Instala o pacote Microsoft Agent Framework GitHub Copilot.

pip install agent-framework-github-copilot --pre

Configuração

O agente pode ser configurado opcionalmente usando as seguintes variáveis de ambiente:

Variable Description
GITHUB_COPILOT_CLI_PATH Caminho para o executável da CLI Copilot
GITHUB_COPILOT_MODEL Modelo a usar (por exemplo, gpt-5, claude-sonnet-4)
GITHUB_COPILOT_TIMEOUT Peça tempo limite em segundos
GITHUB_COPILOT_LOG_LEVEL Nível de log do CLI

Introdução

Importar as classes necessárias do Agent Framework:

import asyncio
from agent_framework.github import GitHubCopilotAgent, GitHubCopilotOptions

Criar um agente do GitHub Copilot

Criação básica de agentes

A forma mais simples de criar um agente GitHub Copilot:

async def basic_example():
    agent = GitHubCopilotAgent(
        default_options={"instructions": "You are a helpful assistant."},
    )

    async with agent:
        result = await agent.run("What is Microsoft Agent Framework?")
        print(result)

Com Configuração Explícita

Pode fornecer uma configuração explícita através de default_options:

async def explicit_config_example():
    agent = GitHubCopilotAgent(
        default_options={
            "instructions": "You are a helpful assistant.",
            "model": "gpt-5",
            "timeout": 120,
        },
    )

    async with agent:
        result = await agent.run("What can you do?")
        print(result)

Funcionalidades do agente

Ferramentas de Função

Equipe seu agente com funções personalizadas:

from typing import Annotated
from pydantic import Field

def get_weather(
    location: Annotated[str, Field(description="The location to get the weather for.")],
) -> str:
    """Get the weather for a given location."""
    return f"The weather in {location} is sunny with a high of 25C."

async def tools_example():
    agent = GitHubCopilotAgent(
        default_options={"instructions": "You are a helpful weather agent."},
        tools=[get_weather],
    )

    async with agent:
        result = await agent.run("What's the weather like in Seattle?")
        print(result)

Respostas de streaming

Obtenha respostas à medida que são geradas para uma melhor experiência do utilizador:

async def streaming_example():
    agent = GitHubCopilotAgent(
        default_options={"instructions": "You are a helpful assistant."},
    )

    async with agent:
        print("Agent: ", end="", flush=True)
        async for chunk in agent.run("Tell me a short story.", stream=True):
            if chunk.text:
                print(chunk.text, end="", flush=True)
        print()

Gerenciamento de threads

Mantenha o contexto da conversa ao longo de múltiplas interações:

async def thread_example():
    agent = GitHubCopilotAgent(
        default_options={"instructions": "You are a helpful assistant."},
    )

    async with agent:
        thread = agent.create_session()

        # First interaction
        result1 = await agent.run("My name is Alice.", session=thread)
        print(f"Agent: {result1}")

        # Second interaction - agent remembers the context
        result2 = await agent.run("What's my name?", session=thread)
        print(f"Agent: {result2}")  # Should remember "Alice"

Permissions

Por defeito, o agente não pode executar comandos de shell, ler/escrever ficheiros ou buscar URLs. Para ativar estas capacidades, forneça um manipulador de permissões:

from copilot.types import PermissionRequest, PermissionRequestResult

def prompt_permission(
    request: PermissionRequest, context: dict[str, str]
) -> PermissionRequestResult:
    kind = request.get("kind", "unknown")
    print(f"\n[Permission Request: {kind}]")

    response = input("Approve? (y/n): ").strip().lower()
    if response in ("y", "yes"):
        return PermissionRequestResult(kind="approved")
    return PermissionRequestResult(kind="denied-interactively-by-user")

async def permissions_example():
    agent = GitHubCopilotAgent(
        default_options={
            "instructions": "You are a helpful assistant that can execute shell commands.",
            "on_permission_request": prompt_permission,
        },
    )

    async with agent:
        result = await agent.run("List the Python files in the current directory")
        print(result)

Servidores MCP

Ligue-se a servidores MCP locais (stdio) ou remotos (HTTP) para capacidades alargadas:

from copilot.types import MCPServerConfig

async def mcp_example():
    mcp_servers: dict[str, MCPServerConfig] = {
        # Local stdio server
        "filesystem": {
            "type": "stdio",
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."],
            "tools": ["*"],
        },
        # Remote HTTP server
        "microsoft-learn": {
            "type": "http",
            "url": "https://learn.microsoft.com/api/mcp",
            "tools": ["*"],
        },
    }

    agent = GitHubCopilotAgent(
        default_options={
            "instructions": "You are a helpful assistant with access to the filesystem and Microsoft Learn.",
            "on_permission_request": prompt_permission,
            "mcp_servers": mcp_servers,
        },
    )

    async with agent:
        result = await agent.run("Search Microsoft Learn for 'Azure Functions' and summarize the top result")
        print(result)

Usando o agente

O agente é um BaseAgent padrão e suporta todas as operações padrão de um agente.

Para mais informações sobre como gerir e interagir com agentes, consulte os tutoriais de Início de Agentes.

Próximos passos

Agentes Personalizados

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