- VS Code sada uključuje bogate AI agente, interfejse za chat i inline prijedloge koji rade zajedno kako bi podržali sve, od brzih uređivanja do refaktorisanja više datoteka.
- Microsoftovo proširenje AI Toolkit centralizuje otkrivanje modela, igrališta, konverziju, fino podešavanje, evaluaciju i praćenje direktno unutar editora.
- Alati za agente i radne procese, plus MCP serveri, omogućavaju vam da dizajnirate prilagođene agente, priključite alate, testirate ih skupno i integrirate u stvarne aplikacije.
- Lokalni agenti s ugrađenim personama (Agent, Plan, Pitaj) koriste kontekst vašeg radnog prostora i dostupne modele kako bi djelovali kao autonomni saradnici u svakodnevnom kodiranju.
Kodiranje zasnovano na vještačkoj inteligenciji unutar Visual Studio Code-a je otišlo mnogo dalje od jednostavnog automatskog dovršavanja, a moderni AI agenti sada mogu čitati vaš radni prostor, pokretati alate, refaktorirati cijele funkcije, pa čak i pomoći vam u dizajniranju i implementaciji kompletnih aplikacija direktno iz editora. Ako imate iskustva s JavaScriptom i Reactom i koristite VS Code godinama, pejzaž AI ekstenzija i radnih procesa agenata u editoru može se činiti radikalno drugačijim od onoga što pamtite iz ranih dana GitHub Copilot.
Umjesto razmišljanja samo u smislu "prijedloga koda", novi val umjetne inteligencije u VS Codeu se vrti oko agenti, tooling, I integrirani modeli radnih procesa koji pokrivaju cijeli životni ciklus aplikacije poboljšane umjetnom inteligencijom: otkrivanje i testiranje modela, izgradnju agenata s alatima, procjenu kvalitete, optimizaciju performansi i konačno implementaciju svega u lokalna ili cloud okruženja. U ovom vodiču ćemo proći kroz ono što AI agenti u VS Code-u mogu danas učiniti, kako Microsoftov AI Toolkit i Azure AI Foundry ekstenzije strukturiraju ovo iskustvo i kako se ovo uspoređuje s tradicionalnijim asistentima poput GitHub Copilota kako biste mogli odabrati najbolju postavku za svoje lične projekte.
Šta su zapravo AI agenti u VS Code-u danas
Kada ljudi danas pričaju o „AI agentima u VS Code-u“, oni se odnose na mnogo više od balona za chat u bočnoj traci. Moderni agenti slijede potpunu petlju agenta: mogu čitati i analizirati vaše datoteke, odlučivati koje dijelove kodne baze će dodirnuti, pokretati naredbe, orkestrirati alate i ponavljati vlastiti plan dok ne dođu do razumnog rješenja. Ove mogućnosti podsjećaju na ideju višeagentska kontrola u modernim IDE-ima, gdje koordinirani agenti preuzimaju veće zadatke.
Ugrađene AI funkcije VS Code-a nalaze se u spektru interaktivnih modova. koji dijele iste velike jezičke modele ispod haube (poput modela hostovanih na GitHub Copilotu i drugih LLM-ova), ali se osjećaju vrlo različito u svakodnevnom radu: neki su ultra-lagani i jedva prekidaju vaš tok, dok se drugi ponašaju kao autonomni saradnici koji preuzimaju velike refaktore ili promjene arhitekture.
Prvi sloj su predlozi u tekstu: ona dovršavanja teksta koja se pojavljuju dok kucate. Pokreću ih specijalizirani modeli dovršavanja i ne uključuju potpunu petlju agenta ili alate; oni samo pokušavaju predvidjeti vašu sljedeću izmjenu, uključujući „prijedloge za sljedeću izmjenu“ koji mogu nagovijestiti gdje bi se trebala dogoditi sljedeća promjena. Savršeni su kada jednostavno želite brže kucanje, a ne potpuni AI razgovor.
Uz to, dobijate i inline chat, mali interfejs za chat direktno u editoru koji vam omogućava da zatražite fokusirane promjene oko određenog odabira ili datoteke. Umjesto prelaska na bočni panel, možete upisati instrukcije gdje se nalazite: stvari poput „izdvoji ovo u višekratno upotrebljivu kuku“ ili „pretvori ovu komponentu React klase u funkciju sa kukama“.
Teži kraj spektra je mjesto gdje se odvijaju agenti i chat sesije.Ovdje komunicirate u namjenskom prikazu za chat gdje agenti mogu razmišljati o više datoteka, održavati kontekst tokom vremena i pozivati alate. Ovdje novi tipovi agenata (Agent, Plan, Pitanje i vaši vlastiti prilagođeni agenti) počinju djelovati kao pravi član tima ugrađen u VS Code, a ne samo kao proslavljeno automatsko dovršavanje.
AI Toolkit za VS Code: središte za modele, agente i tokove rada
AI Toolkit za Visual Studio Code je Microsoftovo sveobuhvatno proširenje namijenjeno programerima i AI inženjerima koji žele izgraditi, testirati i isporučiti inteligentne aplikacije koristeći generativne modele, a sve to bez napuštanja editora. Zamislite to kao svoje integrirano razvojno okruženje za samu AI: od ranog eksperimentiranja i brzog dizajna do evaluacije, optimizacije i implementacije.
Ovaj set alata se čvrsto integriše sa mnogim popularnim pružaocima modela, uključujući modele hostovane na OpenAI, Anthropic, Google i GitHub platformama, a istovremeno podržavaju lokalne modele putem ONNX-a i Ollame. To znači da možete kombinirati cloud i lokalne modele, eksperimentirati sa svakim i odlučiti koja kombinacija najbolje odgovara vašim ograničenjima performansi, privatnosti ili troškova. Ako ste zainteresirani kako... alojar modelos de lenguaje localmente, podrška lokalnog modela iz alata je posebno relevantna.
Ekstenzija organizuje svoje mogućnosti u nekoliko glavnih dijelova Dostupno putem ikone AI Toolkit koja se pojavljuje u VS Code Activity Baru nakon instalacije ekstenzije. Glavne ulazne tačke su Moji resursi, Alati za modeliranje, Alati za agente i tok rada, MCP tok rada i Pomoć i povratne informacije, a svaka od njih djeluje kao kontrolna tabla za različite dijelove vašeg životnog ciklusa razvoja AI.
Moji resursi su mjesto gdje vidite sve što već možete koristiti u vašem trenutnom okruženju: raspoređeni modeli, definirani agenti i MCP serveri. Na primjer, pod Modeli ćete pronaći raspoređenja dostupna za vaše AI aplikacije, dok Agenti navode vaše aktivne AI Toolkit agente, a MCP serveri prikupljaju servere Model Context Protocol-a na koje ste povezani.
Alati za modeliranje su radni prostor u kojem zapravo konstruirate i usavršavate svoju AI osnovu.Ovdje možete pregledavati Katalog modela kako biste otkrili modele sa GitHub-a, ONNX-a, Ollame, OpenAI-a, Anthropic-a, Google-a i drugih izvora, uporedili opcije jednu pored druge i odabrali najadekvatniji model za svaki zadatak. Igralište modela vam pruža interaktivno okruženje za chat za testiranje upita, podešavanje parametara i istraživanje multimodalnih funkcija poput unosa slika ili datoteka.
Alat za konverziju unutar Model Tools-a fokusira se na pretvaranje postojećih modela u efikasne lokalne implementacije.Ako radite s modelima mašinskog učenja s mjesta poput Hugging Facea, možete ih konvertirati, kvantizirati i optimizirati tako da glatko rade na Windowsu koristeći ubrzanje CPU-a, GPU-a ili NPU-a. U međuvremenu, alat za fino podešavanje vam omogućava da prilagodite prethodno obučeni model vašoj specifičnoj domeni koristeći vlastiti skup podataka, bilo lokalno s GPU-om ili u oblaku putem Azure Container Apps.
Alati za agente i radne procese: izrada, testiranje i evaluacija AI agenata
Kada imate spremne modele, odjeljak Alati agenta i radnog toka je mjesto gdje se događa prava „agentska“ magija.Ovo područje objedinjuje sve što vam je potrebno za izgradnju, implementaciju i poboljšanje AI agenata koji mogu djelovati u vaše ime unutar VS Code-a i šire.
Alat za izradu agenata je srž radnog procesa agenta.Pojednostavljuje inženjering promptova i dizajn agenata tako da možete kreirati sofisticirane AI uloge koje se oslanjaju na strukturirane izlaze i MCP alate. Možete definirati sistemske prompte, uloge i ponašanja, a zatim generirati kod spreman za produkciju koji uključuje ove agente u vaše aplikacije. Ako želite detaljno čitanje o el... diseño y construcción de equipos de agentes de IA, taj resurs dopunjuje tijek rada alata za izradu agenata.
Bulk Run se bavi manje glamuroznim, ali apsolutno ključnim dijelom AI radnih procesa: testiranjem u velikim razmjerima.Umjesto ručnog podešavanja modela ili agenta iznova i iznova, možete pokrenuti skupne testove promptova na više modela istovremeno. Ovo je nevjerovatno korisno za poređenje izlaza, validaciju ponašanja u različitim scenarijima i donošenje odluka zasnovanih na podacima o tome koji model ili konfiguraciju prompta usvojiti.
Evaluacija je ugrađena u AI Toolkit tako da ne morate svaki put sami kreirati metrike.Performanse modela i agenta možete procijeniti koristeći skupove podataka i skup standardnih evaluatora kao što su F1 rezultat, relevantnost, sličnost i koherentnost. Ako vaš slučaj upotrebe ima posebne potrebe - recimo ispravnost ili ton specifičan za domen - možete definirati i prilagođene kriterije evaluacije kako biste procijenili izlaze u odnosu na podatke o istini.
Praćenje vam daje uvid u to šta vaši agenti i modeli zapravo radePrikuplja podatke o praćenju i omogućava vam da pregledate pozive, odluke i vremenska ograničenja kako biste mogli dijagnosticirati neobično ponašanje ili uska grla u performansama. Na Windowsu, profiliranje (Windows ML) ide dublje i prikazuje korištenje resursa CPU-a, GPU-a i NPU-a za ONNX modele na različitim pružateljima izvršenja, kao i događaje Windows Machine Learninga, pomažući vam da izvučete maksimalnu efikasnost iz svog hardvera. Ove mogućnosti se dobro slažu sa... herramientas AI para depuración i analiza performansi u razvojnim tokovima rada.
Zajedno, ovi alati pretvaraju VS Code u praktičnu laboratoriju za razvoj AI agenata.Možete dizajnirati svog agenta, opremiti ga alatima, pokrenuti ga s realnim opterećenjima, mjeriti njegovo ponašanje i brzo iterirati - bez stalnog prebacivanja između cloud portala, skripti i nadzornih ploča trećih strana.
MCP tok rada: povezivanje eksternih alata i servera
Ključni faktor koji omogućava moćne AI agente u VS Code-u je njihova sposobnost pozivanja alata., uključujući i alate koje pružaju instalirana proširenja i one koje su izložene putem MCP (Model Context Protocol) servera. Odjeljak MCP Workflow u AI Toolkit-u posvećen je povezivanju ovih servera i njihovom uključivanju u alatni set vašeg agenta.
Opcija „Dodaj MCP server“ vam omogućava da priključite postojeće MCP servere. tako da vaši agenti mogu slati upite na vanjske API-je, komunicirati s bazama podataka ili obavljati zadatke koji se nalaze izvan kodne baze vašeg projekta. Ovo efektivno proširuje ono što agent može "uraditi" daleko izvan čitanja tekstualnih datoteka i izvršavanja jednostavnih naredbi.
Ako želite prilagođene mogućnosti, opcija „Kreiraj novi MCP server“ vas vodi kroz postavljanje potpuno novih servera. koji otkrivaju vaše vlastite alate ili usluge sloju agenta. Ovo je korisno, na primjer, kada želite agenta koji razumije interne API-je vaše kompanije, poslovnu logiku ili infrastrukturne naredbe, ali ne želite sve to čvrsto kodirati u upite. Poslovni scenariji sve više usvajaju Agenti za IA s ulogama za prikupljanje poslovnih pravila i dozvola.
Nakon što su MCP serveri povezani u komplet alata, oni postaju dio skupa alata koje agenti mogu automatski pozivati tokom svoje agentske petlje. Iz korisničke perspektive, vidite samo kako agent pravi pametnije poteze: pretražuje informacije, manipuliše resursima i završava zadatke koji su ranije zahtijevali nekoliko ručnih koraka s vaše strane.
Ko ima najviše koristi od AI Toolkit-a i radnih procesa agenata
Agenti AI Toolkit-a i VS Code-a nisu ograničeni samo na hardcore praktičare strojnog učenja.; dizajnirani su da pomognu širokoj grupi ljudi koji rade s generativnom umjetnom inteligencijom, od svakodnevnih programera aplikacija do edukatora i studenata. Isti skup alata može se osjećati vrlo različito ovisno o tome koliko duboko želite ići.
Tradicionalni programeri aplikacija mogu mnogo dobitiAko kreirate web ili desktop aplikacije i želite dodati inteligentne funkcije kao što su chatbotovi, sumiranje, generiranje koda ili filtriranje sadržaja, ovi alati olakšavaju integraciju jezičkih modela. Full-stack programeri mogu brzo iterirati na front-end i back-end logici, dok agentima omogućavaju da rukuju standardnim nacrtima, ožičenjem i refaktorisanjem.
Mobilni programeri mogu koristiti isto okruženje za prototipiranje AI funkcija— na primjer, testiranje upita za pomoćnika u aplikaciji ili mehanizma za preporuke sadržaja — prije nego što se odlučite za određenu strategiju implementacije na uređaju ili u oblaku. S lokalnim modelima putem ONNX-a i Ollame, možete čak i validirati postavke koje zadovoljavaju privatnost bez neposrednih ovisnosti o oblaku.
Sa strane koja je više usmjerena na podatke, inženjeri umjetne inteligencije i znanstvenici podataka dobivaju alate koji odgovaraju njihovim svakodnevnim radnim procesima.Oni mogu fino podesiti modele za određene domene, pokrenuti evaluacije na više kandidata i upravljati ciljevima implementacije direktno iz VS Code-a. ML inženjeri posebno imaju koristi od funkcija konverzije i optimizacije koje pomažu da se modeli približe produkciji u Windows okruženjima.
Istraživači, edukatori i studenti također imaju jasan put ka praktičnom eksperimentiranjuIstraživači umjetne inteligencije mogu istraživati različite modele i tehnike inženjeringa upita direktno u programu, dok edukatori mogu demonstrirati mogućnosti uživo u editoru, uključujući ponašanje agenata, korištenje konteksta i metrike evaluacije. Studenti mogu učiti generativnu umjetnu inteligenciju tako što će zapravo razgovarati s modelima, graditi jednostavne agente i promatrati kako različiti upiti i alati mijenjaju rezultate.
Ključni slučajevi upotrebe za AI agente i modele unutar VS Code-a
Kada su svi dijelovi postavljeni, praktični slučajevi upotrebe za AI Toolkit i VS Code agente pokrivaju gotovo cijeli životni ciklus razvoja umjetne inteligencije.Možete početi s malim stvarima kao što je interaktivno eksperimentiranje, a završiti implementacijom robusnih, dobro procijenjenih agenata kao dijela stvarnih aplikacija.
Istraživanje i poređenje modela je jedan od prvih korakaPomoću Kataloga modela možete brzo pregledavati modele iz Anthropic, OpenAI, GitHub i drugih, pregledavati mogućnosti, a zatim direktno upoređivati odgovore u Playgroundu ili putem Bulk Runa. Za razvojne timove, mogućnost testiranja istih upita kod više pružatelja usluga je neprocjenjiva za odabir pravog kompromisa između troškova, latencije i kvalitete.
Lokalno pokretanje modela putem ONNX-a i Ollame je od velike važnosti za scenarije osjetljive na privatnost ili ograničenog budžeta.Možete čuvati podatke na vlastitom računaru dok i dalje uživate u generativnim funkcijama, što je posebno atraktivno za lične projekte s povjerljivim kodom ili organizacije koje imaju stroge zahtjeve za usklađenost.
Konstrukcija i testiranje agenta je još jedan ključni slučaj upotrebePomoću alata za izradu agenata i alata usmjerenih na agente, možete dizajnirati višekoračne asistente (na primjer, preglednik koda ili generator dokumentacije), priključiti MCP alate, generirati integracijski kod, a zatim koristiti alate za igralište i evaluaciju kako biste osigurali dosljedno ponašanje vašeg agenta.
Konačno, tokovi rada konverzije i optimizacije pomažu vam da premostite jaz između eksperimentiranja i implementacije.Konvertovanje modela iz repozitorija poput Hugging Face-a, njihova optimizacija za Windows hardver i fino podešavanje s vašim vlastitim podacima znači da možete prenijeti lokalne prototipove sve do produkcijskog okruženja bez potpunog ponovnog kreiranja postavki negdje drugdje.
Instaliranje i podešavanje AI Toolkit-a u VS Code-u
Početak rada s AI Toolkit-om u Visual Studio Code-u je namjerno jednostavanNajbrži put je preuzeti ekstenziju sa Visual Studio Marketplace-a, instalirati je i potražiti novu ikonu AI Toolkit-a u traci aktivnosti kako biste otvorili njen namjenski prikaz.
Ako više volite ili vam je potrebna ručna ruta, ekstenziju možete instalirati i slijedeći standardni proces "Instaliranje ekstenzije" dokumentiran za VS Code, a zatim ponovo potvrditi da se ikona AI Toolkit pojavljuje na traci aktivnosti. Nakon otvaranja, vidjet ćete glavne odjeljke koje smo obradili - Moji resursi, Alati za modeliranje, Alati za agente i tijek rada, MCP tijek rada i Pomoć i povratne informacije.
Moji resursi postaju vaš kontrolni centar za Azure AI resurse Iz editora možete koristiti: raspoređene modele za vaše aplikacije, postojeće agente koje ste konfigurirali i MCP servere s kojima trenutno radite. Ovdje potvrđujete šta je dostupno prije nego što preko toga izgradite nove alate.
Pod Alatima za modele možete odmah započeti s pregledavanjem i testiranjem modela.Katalog modela vam omogućava da otkrijete različite dobavljače i uporedite ih na jednom mjestu, dok vam Playground pruža interaktivno, multimodalno okruženje u kojem možete priložiti datoteke, slati slike i igrati se s parametrima kao što su temperatura ili maksimalan broj tokena.
Opcije konverzije i finog podešavanja dostupne su iz istog odjeljka, što vam omogućava da pretvorite unaprijed izgrađene ML modele u lokalne, optimizovane artefakte i obučite varijante specifične za domenu, bilo na vašem računaru ili na Azure Container Apps sa GPU ubrzanjem. Za mnoge timove, ovo je put od modela opšte namjene do specijalizovanih "kućnih modela" optimizovanih za njihove podatke.
Resursi za učenje: vođeni vodiči i dokumentacija
Da biste izbjegli tipičan osjećaj "instalirano, šta sad?"AI Toolkit dolazi s vodičem za početak koji se otvara iz odjeljka Pomoć i povratne informacije. Ovaj vođeni tok vas vodi kroz Playground i osnovne interakcije u chatu tako da možete iskusiti osnovne mogućnosti bez prethodnog čitanja cijelog priručnika.
Vodič možete pokrenuti otvaranjem prikaza AI Toolkit iz trake aktivnosti, a zatim u odjeljku Pomoć i povratne informacije potražite stavku Početak rada. Ovo otvara detaljno iskustvo koje pokazuje gdje kliknuti, šta isprobati i kako se glavni dijelovi uklapaju.
Isti odjeljak za pomoć i povratne informacije vodi do detaljne dokumentacije i tutorijala, uključujući dokumentaciju za Microsoft Foundry ekstenzije, galeriju tutorijala, bilješke o izdanju pod "Šta je novo" i GitHub repozitorij gdje možete prijaviti probleme ili pratiti razvoj. Ako ste tip osobe koja voli razumjeti osnovnu arhitekturu, ovi resursi detaljno istražuju kako modeli, alati i agenti međusobno djeluju.
Za narativniji pregled u demo stilu, dostupne su i snimljene sesije. gdje menadžeri proizvoda vode kroz povezivanje modela, procjenu performansi, izgradnju inteligentnih agenata i povezivanje MCP alata, sve iz editora. Ove demonstracije detaljnije objašnjavaju funkcije Azure AI Foundryja, implementaciju modela u Azure, dizajn vizualnih agenata, integraciju Bing pretrage, alate za interpretaciju koda i otklanjanje grešaka u interakcijama agenata.
Ugrađeni tipovi agenata i sesije lokalnih agenata u VS Code-u
Pored AI Toolkita, sam Visual Studio Code sada dolazi s ugrađenim konceptima agenata. koji se nalaze u interfejsu za chat i rade kao "lokalni agenti" na vašem računaru. Ovi agenti rade interaktivno unutar VS Code-a, imaju pristup vašem trenutnom radnom prostoru i mogu koristiti alate iz ekstenzija i MCP servera, što ih čini vrlo kontekstualno svjesnim partnerima za kodiranje.
Lokalni agenti su posebno pogodni za interaktivne zadatke koji zahtijevaju brzu razmjenu podataka., kao što su brainstorming arhitektura, planiranje rada ili iteracija na djelomično definiranim zahtjevima. Budući da mogu vidjeti vaše datoteke, čitati dijagnostiku i pokretati alate, idealni su i za otklanjanje grešaka, refaktoriranje i rad na dokumentaciji.
Ključne karakteristike ovih lokalnih agenata uključuju potpuni pristup radnom prostoru—mogu čitati i mijenjati datoteke, uzeti u obzir kontekst vašeg projekta i pozivati bilo koje alate agenta konfigurirane u VS Codeu, od ugrađenih mogućnosti do instaliranih proširenja i MCP krajnjih tačaka. Također mogu koristiti sve modele koji su vam dostupni, bilo da su to zadani Copilot modeli ili modeli "donesi svoj vlastiti ključ" (BYOK) od drugih dobavljača.
Čak i kada zatvorite panel za ćaskanje, sama sesija lokalnog agenta može ostati aktivna., a aktivne sesije možete pratiti i upravljati njima iz posebnog prikaza. Ova perzistentnost je korisna kada radite na dugotrajnim zadacima gdje agent možda treba da se vrati na kontekst od ranije tokom dana.
VS Code dolazi s tri glavne ugrađene persone agenata optimizovano za različite tokove rada — Agent, Plan i Pitanje — plus mogućnost definisanja sopstvenih prilagođenih agenata za visoko specijalizovane zadatke kao što su pregled koda, automatizacija testiranja ili generisanje dokumentacije.
Objašnjenje ugrađenih načina rada Agent, Plan i Pitanje
Opća persona "Agenta" je prilagođena složenim zadacima kodiranja. na osnovu zahtjeva visokog nivoa. Umjesto mikrouređivanja linija koda, ovaj agent može čitati velike dijelove vašeg projekta, planirati skup promjena, pokretati terminalne naredbe i alate i ponavljati dok se tražena funkcija ili refaktorisanje ne završi.
U Agent modu, VS Code primjenjuje promjene direktno u editoru., a dobijate i kontrole koje vam pomažu da se krećete između predloženih izmjena i pregledate ih prije prihvatanja. Iza kulisa, agent može pozvati više alata - kao što su pokretanje testova, provjera dijagnostike ili pretraživanje vašeg radnog prostora - da bi obavio svoj posao. Ovo je direktno povezano sa obrascima za Debagovanje i testiranje uz pomoć vještačke inteligencije i automatizovane tokove rada za validaciju.
Možete obogatiti Agentski način rada dodavanjem više alata, bilo putem MCP servera ili ekstenzija koje doprinose prilagođenim alatima. To znači da vaš agent može, na primjer, pristupiti vanjskim API-jima, komunicirati s infrastrukturnim uslugama ili izvoditi transformacije koda koje pokreću druge ekstenzije, sve unutar iste konverzacije.
Persona „Plana“ specijalizirana je za izgradnju jasnog plana implementacijeUmjesto direktnog uređivanja datoteka, fokusira se na dekompoziciju vašeg zahtjeva visokog nivoa u strukturirane korake, postavljanje pojašnjavajućih pitanja i osiguravanje da imate čvrst, primjenjiv plan. Zatim možete predati ovaj plan u Agentski režim ili ga ručno pratiti dok ga implementirate.
Persona „Pitajte“ je vaša omiljena osoba za pitanja i odgovore o kodu i konceptima.Optimizovan je za razumijevanje, objašnjenje i istraživanje ideja: kako određeni dio koda funkcioniše, gdje je definirana konfiguracija ili različiti načini implementacije funkcije. Ask koristi agentske mogućnosti za prikupljanje konteksta iz vaše kodne baze tako da su odgovori zasnovani na vašem stvarnom projektu umjesto na generičkom šablonu.
Kada Ask odgovori blokovima koda, možete zadržati pokazivač iznad njih i koristiti akciju "Primijeni u uređivaču" da biste umetnuli ili zamijenili kod u odgovarajućoj datoteci, što vam daje preciznu kontrolu umjesto sveobuhvatnog uređivanja više datoteka. Za mnoge programere, ovo je najsigurniji način da počnu koristiti vještačku inteligenciju u kodnoj bazi bez osjećaja da gube kontrolu.
Pokretanje vlastitih sesija lokalnih agenata u VS Code-u
Započinjanje sesije lokalnog agenta u VS Codeu je vrlo slično započinjanju razgovora s Copilotom., ali s eksplicitnijom kontrolom nad tim koju personu koristite i koji su alati dostupni tokom sesije.
Za početak sesije s općom personom agenta, otvorite prikaz Chat, odaberite "Agent" iz birača agenta i upišite zahtjev visokog nivoa u polje za unos. To može biti nešto poput "Implementirajte OAuth2 + JWT tok autentifikacije za ovu aplikaciju" ili "Postavite CI/CD za ovaj repozitorij pomoću GitHub akcija".
Prije slanja, možete koristiti alat za odabir alata da omogućite ili onemogućite određene alate, efektivno odlučujući koliko moći želite dati agentu (na primjer, da li može pokretati testove, mijenjati datoteke u skupu ili pozivati eksterne MCP alate). Zatim pritisnite Enter ili kliknite Pošalji da biste pokrenuli petlju agenta.
Dok agent predlaže promjene i pokreće alate, pregledate i potvrđujete ili prilagođavate njegove radnje. Možete nastaviti slati upite za praćenje dok još radi kako biste usmjeravali smjer, stavljali nove zahtjeve u red čekanja ili prekidali i odmah slali drugačiju instrukciju. Ova vrsta konverzacijske kontrole omogućava vam da se prema agentu odnosite kao prema pravom saradniku kojeg vodite u stvarnom vremenu.
Početak s personom Ask je još jednostavnijiSamo unesite svoje pitanje u chat, odaberite Pitaj u biraču agenta i pošaljite. Možete dodati određeni kontekst, kao što su reference datoteka ili isječci koda, kako biste dobili preciznije odgovore, posebno kada se radi o velikim projektima gdje bi agent inače mogao pretraživati preširoko.
Za svaku od ovih persona postoje dodatni putevi učenja i tutorijali.—uključujući pregled agenata, praktične vodiče, dokumentaciju o alatima i prilagođenim agentima, te posebne članke o sučelju za chat — koji vam pomažu da prevaziđete osnovnu upotrebu kada se osjećate ugodno.
Ako se vratimo unazad, moderni AI paket VS Code-a – AI Toolkit, integracija Azure AI Foundry, lokalni agenti, ugrađene persone i MCP alati – pretvaraju editor u kompletan AI radni prostor. gdje možete otkrivati modele, kreirati promptove, graditi i evaluirati agente, povezivati ih s vanjskim servisima i na kraju ih ugraditi u svoj JavaScript, React ili bilo koju drugu aplikaciju, a sve to uz strogu kontrolu nad svojom kodnom bazom i razvojnim tokom.
