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From Your Laptop to the Pipeline: Scaling Custom Agents with GitHub Copilot
來源 AI Engineer
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摘要
由 GitHub 專家 Jose Palafox 分享如何將自訂 AI 代理從本地筆記型電腦擴展至整個組織的 CI 流程。內容涵蓋 Copilot 運作原理、自訂代理的建置與模型選擇、透過市場place 分發代理，以及利用 GitHub Agentic Workflows 在自動化流程中執行代理。看完後讀者能掌握如何構建、分發並監控企業級的 AI 代理系統。
This talk explains how to build, share, and scale custom AI agents from local use to enterprise CI pipelines using GitHub Copilot features.
摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。
重點
- 學習如何建置與自訂 GitHub Copilot 代理。
- 掌握透過市場place分發與管理組織內代理的方法。
- 了解將代理整合至 CI 流程以實現自動化與成本監控。
章節
依話題轉折切分，標題由 AI 產生
- 00:00Intro
- 00:52Local vs autonomous agents
- 01:32How Copilot works under the hood
- 03:32Built-in agents in the CLI
- 05:32Building a custom agent
- 07:37Sharing agents with a marketplace
- 10:52Agents across repositories
- 12:41Agentic Workflows: agents in CI
- 14:21Triggering agents from issues
- 14:56Why pipeline agents scale
- 15:36200 agents in one repo
- 18:16Agents that watch their own cost
- 18:56Wrap-up
提到的工具與公司
- GitHub Copilot
- Copilot CLI
- GitHub Agentic Workflows
- Orchestrate
- Cappy
- GitHub Actions
- Haiku
適合誰看
適合負責開發自動化流程、需要擴展 AI 代理至企業級系統的工程師與技術管理者。
摘要依據
- 依據
- 自動字幕
為什麼排在這裡
- 人氣
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在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算
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