조직에서 GitHub Copilot 클라우드 에이전트를 파일럿 실행하기

          Copilot 클라우드 에이전트는 GitHub에서 소프트웨어 개발 작업을 수행하는 AI로 구동되는 자율 에이전트입니다. 
          Copilot 클라우드 에이전트 조직에서 채택하면 엔지니어링 팀이 전략적으로 생각하는 데 더 많은 시간을 할애하고 코드베이스에서 일상적인 수정 및 유지 관리 업데이트를 하는 데 더 적은 시간을 할애할 수 있습니다.

          Copilot 클라우드 에이전트:

* 팀에 조인: 개발자는 동기 페어링 세션이 필요한 IDE 기반 에이전트와 달리 작업을 Copilot 위임할 수 있습니다. Copilot 는 개발자와 마찬가지로 팀 구성원이 피드백에 따라 검토하고 반복할 수 있도록 끌어오기 요청 초안을 엽니다. * 컨텍스트 전환을 줄입니다. JetBrains IDEVS CodeVisual Studio에서 작업하는 개발자 또는 GitHub.com 현재 수행 중인 작업을 중지하지 않고 작은 작업을 완료하도록 끌어오기 요청을 만들도록 요청할 Copilot 클라우드 에이전트 수 있습니다. * 작업을 병렬로 실행합니다Copilot. 팀이 다른 우선 순위에 중점을 두는 동안 백그라운드에서 작업을 처리하면서 동시에 여러 문제를 해결할 수 있습니다.

1. 평가

          Copilot 클라우드 에이전트을(를) 구성원들이 사용하기 전에, Copilot 클라우드 에이전트이(가) 조직에 어떻게 적합할지 이해하십시오. 이렇게 하면 요구 사항에 적합한지 여부를 Copilot 클라우드 에이전트 평가하고 개발자를 위한 커뮤니케이션 및 교육 세션을 계획할 수 있습니다.

비용, 기본 제공 보안 기능 및 개발자가 사용할 수 있는 다른 AI 도구와 어떻게 다른지에 대해 Copilot 클라우드 에이전트알아봅니다. GitHub Copilot 클라우드 에이전트 정보을(를) 참조하세요.

       Copilot 클라우드 에이전트에 가장 적합한 작업에 대해 알아보세요. 일반적으로는 테스트 범위 확대, 버그 또는 불안정한 테스트 수정, 구성 파일 또는 문서 업데이트와 같이 잘 정의되고 범위가 지정된 문제들입니다. 
       [AUTOTITLE](/copilot/tutorials/coding-agent/best-practices)을(를) 참조하세요.

조직의 워크플로에서 다른 도구와 함께 얼마나 적합한지 Copilot 클라우드 에이전트 고려합니다. 다른 AI 기능과 함께 사용하는 Copilot 클라우드 에이전트 방법을 안내하는 예제 시나리오는 GitHub을 참조하세요.

2. 보안

모든 AI 모델은 요청에 응답하기 위해 훈련되었지만 정보가 부족한 경우에도 답변을 제공하여 실수가 발생할 수 있습니다. 모범 사례를 따라 기본 보안 기능을 기반으로 Copilot 클라우드 에이전트을(를) 강화할 수 있습니다.

       `copilot-instructions.md` 파일을 사용하여 Copilot가 리포지토리에서 성공적으로 작동하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 
       [AUTOTITLE](/copilot/customizing-copilot/adding-repository-custom-instructions-for-github-copilot)을(를) 참조하세요.

파일 및 로컬 MCP 서버를 사용하여 조직에서 승인한 도구 및 패키지 리포지토리에 액세스할 수 있는 Copilot 리포지토리에 대한 개발 환경을 설정합니다copilot-setup-steps.yml. GitHub Copilot 클라우드 에이전트에 대한 개발 환경 사용자 지정 및 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 사용하여 GitHub Copilot 클라우드 에이전트 확장 참조하세요.
모범 사례를 따라 비밀을 안전하게 저장합니다. GitHub Actions에서 비밀 사용을(를) 참조하세요.
비밀이 유출되고 코드에 취약성이 발생할 위험을 줄이기 위해 코드 보안 기능을 사용합니다. 사용자 정의 보안 구성 생성하기을(를) 참조하세요.
쓰기 권한이 있는 두 번째 사용자("병합하기 전에 끌어오기 요청 필요"의 하위 옵션)에서 발생한 Copilot 모든 끌어오기 요청이 승인되도록 분기 규칙 집합을 구성합니다. 및 조직 내 리포지토리에 대한 규칙 세트 만들기을 참조하세요.

3. 파일럿

          <a href="https://github.com/github-copilot/purchase?ref_product=copilot&ref_type=trial&ref_style=button&ref_plan=enterprise" target="_blank" class="btn btn-primary mt-3 mr-3 no-underline">
          <span>등록 Copilot</span><svg version="1.1" width="16" height="16" viewBox="0 0 16 16" class="octicon octicon-link-external" aria-label="link external icon" role="img"><path d="M3.75 2h3.5a.75.75 0 0 1 0 1.5h-3.5a.25.25 0 0 0-.25.25v8.5c0 .138.112.25.25.25h8.5a.25.25 0 0 0 .25-.25v-3.5a.75.75 0 0 1 1.5 0v3.5A1.75 1.75 0 0 1 12.25 14h-8.5A1.75 1.75 0 0 1 2 12.25v-8.5C2 2.784 2.784 2 3.75 2Zm6.854-1h4.146a.25.25 0 0 1 .25.25v4.146a.25.25 0 0 1-.427.177L13.03 4.03 9.28 7.78a.751.751 0 0 1-1.042-.018.751.751 0 0 1-.018-1.042l3.75-3.75-1.543-1.543A.25.25 0 0 1 10.604 1Z"></path></svg></a>

팁

GitHub Copilot Pro, GitHub Copilot Pro+, GitHub Copilot Business 또는 GitHub Copilot Enterprise가 필요하여 Copilot 클라우드 에이전트를 사용합니다.

작업 방식에 대한 다른 변경 내용과 마찬가지로 평가판을 실행하여 조직 또는 엔터프라이즈에 효과적으로 배포 Copilot 클라우드 에이전트 하는 방법을 알아보는 것이 중요합니다.

다양한 역할, 배경 및 관점을 프로젝트에 도입하기 위해 부서 간의 시범 팀을 구성하십시오. 이렇게 하면 문제를 정의하고, Copilot에 작업을 할당하며, 명확한 검토 피드백을 제공하는 광범위한 방법을 보다 쉽게 탐색할 수 있습니다.
문서 또는 내부 도구가 포함된 리포지토리와 같이 격리되었거나 위험도가 낮은 리포지토리를 선택합니다. 플레이그라운드로 사용할 새 리포지토리를 만들 수 있지만 Copilot 컨텍스트가 성공하려면 팀 프로세스, 개발 환경 및 일반적인 종속성을 포함하여 많은 컨텍스트를 추가해야 합니다.
리포지토리에서 사용하도록 설정하고 Copilot 클라우드 에이전트 필요에 따라 향상된 컨텍스트 공유를 위해 타사 MCP 서버를 사용하도록 설정합니다. 조직에 GitHub Copilot 클라우드 에이전트 추가을(를) 참조하세요.
리포지토리 지침을 만들고 개발 환경에서 Copilot 사용하는 데 필요한 모든 도구를 미리 설치합니다. GitHub Copilot 클라우드 에이전트에 대한 개발 환경 사용자 지정을(를) 참조하세요.
테스트 범위 확대 또는 접근성 개선과 같이 조직에 유용한 몇 가지 강력한 사용 사례를 식별합니다. 모범 사례 가이드의 Copilot에 제공할 올바른 작업 유형 선택을 참조하세요.
모범 사례를 사용하여 파일럿 리포지토리에서 Copilot에 대한 이슈를 만들거나 구체화하십시오.
문제를 Copilot 할당하고 팀 구성원이 작업을 검토할 수 있도록 준비합니다.
코드베이스나 설명서를 VS Code에서 검토하거나 GitHub.com에서 살펴보고, 식별한 버그나 작은 개선 사항을 수정하기 위해 Copilot에게 끌어오기 요청을 만들어 달라고 요청하는 데 시간을 투자합니다.

평가판을 진행하는 동안 팀은 리포지토리 지침, 설치된 도구, MCP 서버에 대한 액세스 및 문제 정의를 반복하여 조직에서 Copilot 클라우드 에이전트최대한 활용할 수 있는 방법을 식별해야 합니다. 이 프로세스는 Copilot 작업을 위한 조직의 모범 사례를 식별하고 효과적인 출시 전략을 계획하는 데 도움이 됩니다.

성공을 위해 설정하는 Copilot 클라우드 에이전트 방법에 대한 인사이트를 제공하는 것 외에도 프리미엄 요청 및 작업 시간(분)을 사용하는 방법을 Copilot 알아봅니다. 이는 더 광범위한 시범 운영 또는 전체 롤아웃을 위해 예산을 설정하고 관리할 때 큰 도움이 됩니다. GitHub Copilot에 대한 회사의 지출 관리을(를) 참조하세요.

MCP로 향상

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 애플리케이션이 대규모 언어 모델(LLM)과 컨텍스트를 공유하는 방법을 정의하는 개방형 표준입니다. MCP는 다양한 데이터 원본 및 도구에 대한 액세스를 제공하는 Copilot 클라우드 에이전트 표준화된 방법을 제공합니다.

          Copilot 클라우드 에이전트 는 기본 제공 MCP 서버를 사용하여 문제 및 끌어오기 요청을 포함하여 작업 중인 리포지토리의 전체 GitHub 컨텍스트에 액세스할 수 있습니다 GitHub . 기본적으로 인증 장벽과 방화벽에 의해 외부 데이터에 대한 액세스가 제한됩니다.

조직에서 사용하는 도구에 Copilot 클라우드 에이전트 대한 로컬 MCP 서버에 대한 액세스 권한을 부여하여 사용 가능한 정보를 확장할 수 있습니다. 예를 들어 다음 컨텍스트 중 일부에 대해 로컬 MCP 서버에 access 제공할 수 있습니다.

        **프로젝트 계획 도구**: Notion 또는 Figma와 같은 도구 외부에 저장된 비공개 계획 문서에 직접 액세스할 수 있습니다GitHub.

        **학습 데이터 보강**: 각 LLM은 특정 마감일까지의 학습 데이터를 포함합니다. 빠르게 움직이는 도구를 Copilot 사용하는 경우 새 기능에 대한 정보에 액세스할 수 없을 수 있습니다. 도구의 MCP 서버를 사용 가능하도록 만들어 이 정보 격차를 해소할 수 있습니다. 예를 들어 Terraform MCP 서버를 추가하면 가장 최근에 지원되는 Terraform 공급자에 대한 액세스 권한이 부여 Copilot 됩니다.

자세한 내용은 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 사용하여 GitHub Copilot 클라우드 에이전트 확장 참조하세요.

다음 단계

파일럿에 만족하는 경우 다음을 수행할 수 있습니다.

더 많은 조직 또는 리포지토리에서 사용하도록 설정합니다 Copilot 클라우드 에이전트 .
그에 따라 개발자를 위해 Copilot 클라우드 에이전트 더 많은 사용 사례를 식별하고 학습시킵니다.
피드백을 계속 수집하고 결과를 측정합니다.

새 도구의 영향을 평가하려면 조직의 다운스트림 목표에 미치는 도구의 영향을 측정할 것을 권장합니다. 엔지니어링 시스템의 향상된 구동 및 측정에 대한 체계적인 접근 방식은 '엔지니어링 GitHub'을 참조하세요.