AI Engineer Europe 2026 · 演講 · 2026-05-21 · 17 分
在 VS Code 同時指揮三種 agent
Cooking with Agents in VS Code · Liam Hampton,Microsoft
Liam Hampton 示範在 VS Code 同時跑 local、background、cloud 三種 Copilot agent,說明各自適合的工作。
概要
- 別指望一次 promptLiam 說仍有開發者以為一次 prompt 就能做出完整應用,企業端則在問 ROI 與生產力,所以要留意 token 花費。
- 三種 agent 各有位置local agent 在 VS Code 裡、有人在迴圈中;background agent 用 Copilot CLI 與 git worktree 隔離;cloud agent 可擴展到組織之外。
- 一份程式碼三個 agent測試交給 local agent,前端 UI 交給 background agent,文件交給 cloud agent,三者同時進行。
- cloud agent 有安全限制跑在 GitHub Actions 的隔離環境,有網路防火牆,也不能直接推到 main 分支。
- 客製化集中管理custom instructions、custom agents、prompt files、skills、hooks 與 MCP server 都能在 VS Code 的同一個面板設定。
- Awesome CopilotLiam 推薦這個開源專案,並說內容也能改給其他 AI 工具用。
原話
▶ 01:29“We need to be careful about token spend.”
我們得小心 token 花費
▶ 04:38“I hate documentation. I don't like writing it.”
我討厭文件,不喜歡寫它
▶ 11:04“one code base three problems three separate agents”
一份程式碼、三個問題、三個各自獨立的 agent
▶ 12:22“It also doesn't have access to your main branch”
它也碰不到你的 main 分支
▶ 13:10“There's always like a new thing that's coming on every single week now.”
現在每個禮拜都有新東西冒出來;講到 agent skills 時說的
延伸
- 談 token 花費時,Liam 舉了一個前一天在 LinkedIn 看到的爆紅 repo:讓 chatbot 用海盜腔回話來省 token。這個例子說明,大家正用各種有趣的辦法壓低 token 開銷。
- autopilot 目前是預覽功能,agent 呼叫工具前不會一直詢問;Liam 在 demo 裡用它跑 background agent,但提醒別濫用。
章節
點時碼直接跳到原片的那一段。
- 開場Liam 在大會最後一天開講,先舉手問誰用 GitHub Copilot、誰在 VS Code 裡用,並說這場講的做法不限於 Copilot。
- 別指望一次 promptLiam 看到開發者仍以為一次 prompt 就能做出整個應用;企業端則在問 ROI 與生產力,所以要留意 token 花費。
- 三種 agentlocal agent 在 VS Code 裡、有人在迴圈中;background agent 用 Copilot CLI 與 git worktree 隔離;cloud agent 可擴展到組織之外。
- 各自適合的工作Liam 自己用 local agent 寫測試、background agent 做前端 UI、cloud agent 寫文件,並把 VS Code 定位成這些 agent 的單一入口。
- Demo:簡單的 Python 應用影片從一個只有新增、讀取、更新、刪除的商品店 Python 應用開始,目標是替它做前端 UI。
- background agent 做前端用 CLI background agent 加 autopilot 規劃並動工,並要求它在開 pull request 前先暫停讓 Liam 本機測試。
- cloud agent 補開源文件另開一個 chat 啟動 cloud agent,請它把這個 repo 補成對開源友善,加上 readme 與貢獻指南等檔案。
- local agent 寫測試用 repo 裡的自訂 agent 與 Claude Opus 4.6(中等推理)開 local agent 寫單元測試,再請它改錯誤處理並更新測試。
- 回頭驗收前端Liam 回頭檢查 background agent 的成果,指出它給的測試方式不對,進 git worktree 的資料夾執行後看到新介面。
- 一份程式碼三個 agent三個問題由三個 agent 同時處理:要親手參與的測試給 local,大而耗時的前端給 background,文件給 cloud。
- cloud agent 怎麼運作跑在 GitHub Actions 的隔離環境,可用 GitHub MCP server 與 Playwright MCP server,有網路防火牆,也碰不到 main 分支。
- 各種客製化手段custom instructions、custom agents、prompt files、agent skills,Liam 說這些概念在不同 AI agent 之間都通用。
- VS Code 的客製化面板在 Copilot chat 的設定裡,agents、skills、instructions、prompts、hooks、MCP server 集中在同一處管理,也支援 Claude。
- Awesome Copilot 與 MCP介紹開源專案 Awesome Copilot 與對應的 MCP server,並說明 MCP 如何讓 LLM 連到 Azure、GCP、AWS 等資源。
- 收尾VS Code 是 AI agent 的單一入口,有第三方與第一方 plugin、完整的 MCP 規格支援,也能連上 Copilot CLI sessions。
名詞
- GitHub Copilot
- 這場主要示範的 AI 程式助理,Liam 說這些做法也適用其他 AI agent
- local agent
- 在 VS Code 裡跑、與開發者並肩互動、有人在迴圈中的 agent
- background agent
- 透過 GitHub Copilot CLI 執行、以 git worktree 隔離的 agent
- cloud agent
- 跑在 GitHub Actions 隔離環境、可擴展到組織之外的 agent,Liam 主要拿來寫文件
- git worktree
- 對應到工作區內獨立資料夾的 branch,background agent 在裡面工作
- autopilot
- 預覽中的模式,agent 呼叫工具時不會一直詢問
- custom agent
- 針對特定問題(如寫測試)設定的專用 agent
- agent skills
- Liam 形容為 AGENTS.md 的較新版本
- MCP
- Model Context Protocol,讓 LLM 連到 Azure、GCP、AWS 或 Playwright 等外部資源
- Awesome Copilot
- Liam 這邊經營的開源專案,收集 Copilot 的客製化設定,也有對應的 MCP server,內容也能改給其他 AI 工具用








