Agentes de pesquisa são projetados para questões complexas que exigem uma investigação extensa, em vez de uma resposta rápida de chat. Eles podem coletar informações de várias fontes de forma autônoma, analisar e comparar evidências e produzir uma resposta detalhada.
As experiências de busca variam em diferentes Copilot superfícies:
- Em GitHub Copilot CLI e no
/research, o GitHub Copilot app comando de barra realiza uma investigação de várias fontes e produz um relatório citado autônomo. - Copilot cloud agent pode executar uma pesquisa profunda em um repositório como parte de uma sessão de agente em andamento e, em seguida, continuar no planejamento e implementação.
Produzindo um relatório de pesquisa com citações
Em GitHub Copilot CLI e no GitHub Copilot app, /research invoca um agente de pesquisa interno. O agente investiga sua base de código local e repositórios em sua organização. Ele também pode buscar arquivos de repositórios públicos e privados acessíveis e pesquisar na Web.
O relatório resultante pode ter centenas de linhas de comprimento. Ele pode incluir diagramas de arquitetura, exemplos de código, análise de componente e citações.
Os relatórios de pesquisa são salvos como arquivos Markdown, portanto, são artefatos duráveis em vez de respostas transitórias de chat. Você pode retornar a um relatório, salvá-lo em outro lugar ou compartilhá-lo com outras pessoas.
Para obter instruções sobre Copilot CLI, consulte Pesquisando com GitHub Copilot CLI. Para os comandos disponíveis no GitHub Copilot app, consulte Comandos de barra para o GitHub aplicativo Copilot.
Pesquisando um repositório com Copilot cloud agent
Você pode pedir Copilot cloud agent para investigar um repositório antes de decidir o que mudar. O agente pode explicar como o repositório funciona, localizar código relevante ou avaliar um problema. Ao contrário de /research, este fluxo de trabalho faz parte de uma sessão de agente em andamento e não produz um relatório de pesquisa autônomo.
Na mesma sessão, você pode examinar as conclusões, orientar a investigação com prompts de acompanhamento e pedir ao agente para criar um plano. Em seguida, você pode continuar com as alterações de código. Isso torna cloud agent útil quando a pesquisa é a primeira fase de uma tarefa de desenvolvimento maior.
Esse fluxo de trabalho está disponível por meio de GitHub.com, incluindo a guia Agentes, painel de agentes, painel e Copilot Chat. Ele também está disponível por prévia pública meio das integrações do Microsoft Teams e do Slack. Outras integrações, como Azure Boards, Jira e Linear, só permitem pedir ao agente que crie um pull request diretamente.
Para obter mais informações, consulte Pesquisar, planejar e iterar alterações de código com Copilot cloud agent.
Quando usar a pesquisa assistida por agente
Use um agente de pesquisa quando precisar:
- Entenda a arquitetura ou o comportamento de uma base de código desconhecida.
- Rastreie como um recurso é implementado em vários arquivos ou repositórios.
- Investigue os padrões de implementação internos em toda a sua organização.
- Entenda como uma API, biblioteca ou tecnologia funciona usando código e fontes da web.
- Comparar tecnologias ou abordagens de implementação usando várias fontes.
- Produza um artefato detalhado com citações que você pode examinar, salvar ou compartilhar.
- Investigue um problema e confirme as suposições antes de planejar alterações de código.
Para uma pergunta rápida com um escopo estreito, um prompt de chat normal geralmente é mais rápido.
Obtendo resultados úteis da pesquisa
Descreva a pergunta, o escopo e a saída desejada no prompt. Inclua restrições, repositórios, tecnologias ou períodos de tempo relevantes.
Seu prompt pode afetar como o agente classifica a pergunta e estrutura o relatório. Peça explicitamente o tipo de resposta desejado. Por exemplo, em vez de perguntar "O que é X?", peça "Um aprofundamento técnico em X, com diagramas de arquitetura e exemplos de código".