Создание декларативных агентов для Copilot с VS Code

Хотите расширить возможности ассистентов с искусственным интеллектом в своем повседневном рабочем пространстве? Создание пользовательских декларативных агентов позволяет адаптировать Copilot к конкретным бизнес-данным и рабочим процессам без написания сложного кодового обеспечения. В этом текстовом курсе вы узнаете основные понятия декларативных агентов, а также научитесь их готовить, настраивать и уточнять. Вы перейдете от понимания базовой архитектуры агента к развертыванию функционального агента, который использует пользовательские источники знаний и соблюдает точные системные инструкции. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры и терминологии декларативных агентов в экосистеме Copilot; - Настройка манифестов агентов и определение пользовательских инструкций с использованием структурированного JSON в VS Code; - Интеграция пользовательских баз знаний для заземления ответов агента в соответствующих данных; - Применение основных принципов инженерии подсказок для контролировать поведение и тональность агента; - тестировать и отлаживать декларативный агент локально с помощью инструментов разработчика; - решать вопросы безопасности, конфиденциальности и границ данных при развертывании агентов. Курс начинается с основных определений и структур схем, а затем переходит к практическим файлам конфигурации, интеграции знаний и рабочим процессам тестирования. Вы будете продвигаться шаг за шагом, читая практические объяснения и анализируя фрагменты кода. Этот курс предназначен для начинающих, ИТ-специалистов и разработчиков, которые хотят настроить помощников ИИ. Не требуется предыдущий опыт разработки агентов или программирования. Начните читать сегодня, чтобы построить свой первый пользовательский декларативный агент и оптимизировать производительность.