- VS Code artık hızlı düzenlemelerden çoklu dosya yeniden yapılandırmalarına kadar her şeyi desteklemek için birlikte çalışan zengin yapay zeka ajanları, sohbet arayüzleri ve satır içi öneriler içeriyor.
- Microsoft'un AI Toolkit uzantısı, model keşfi, deneme alanları, dönüştürme, ince ayar, değerlendirme ve izleme işlemlerini doğrudan düzenleyici içinde merkezileştirir.
- Agent ve Workflow Tools araçları ile MCP sunucuları, özel agent'lar tasarlamanıza, araçlar eklemenize, bunları toplu olarak test etmenize ve gerçek uygulamalara entegre etmenize olanak tanır.
- Dahili kişilik profillerine (Ajan, Plan, Sor) sahip yerel ajanlar, çalışma alanınızın bağlamını ve mevcut modelleri kullanarak günlük kodlamada bağımsız işbirlikçiler olarak hareket eder.
Visual Studio Code içindeki yapay zeka destekli kodlama, basit otomatik tamamlama özelliğinin çok ötesine geçti.Ve modern yapay zeka ajanları artık çalışma alanınızı okuyabilir, araçları çalıştırabilir, tüm özellikleri yeniden düzenleyebilir ve hatta doğrudan editörden eksiksiz uygulamalar tasarlamanıza ve dağıtmanıza yardımcı olabilir. JavaScript ve React konusunda deneyiminiz varsa ve yıllardır VS Code kullanıyorsanız, editördeki yapay zeka uzantıları ve ajan iş akışlarının manzarası, VS Code'un ilk günlerinden hatırladığınızdan oldukça farklı gelebilir. GitHub Yardımcı Pilotu.
Sadece "kod önerileri" açısından düşünmek yerineVS Code'daki yeni yapay zeka dalgası, şu konular etrafında şekilleniyor: ajanları, takım, ve entegre model iş akışları Bu kılavuzda, VS Code'daki yapay zeka ajanlarının bugün neler yapabileceğini, Microsoft'un AI Toolkit ve Azure AI Foundry uzantılarının bu deneyimi nasıl yapılandırdığını ve bunun GitHub Copilot gibi daha geleneksel asistanlarla nasıl karşılaştırıldığını inceleyerek kişisel projeleriniz için en uygun kurulumu seçmenize yardımcı olacağız.
VS Code'daki yapay zeka ajanları bugün aslında nedir?
Günümüzde insanlar "VS Code'da yapay zeka ajanları"ndan bahsettiklerinde...Burada kastedilen, kenar çubuğundaki sohbet baloncuklarından çok daha fazlası. Modern ajanlar tam bir ajan döngüsünü takip eder: dosyalarınızı okuyup analiz edebilir, kod tabanının hangi bölümlerine dokunulacağına karar verebilir, komutları çalıştırabilir, araçları düzenleyebilir ve makul bir çözüme ulaşana kadar kendi planları üzerinde yinelemeler yapabilirler. Bu yetenekler, şu fikre benziyor: Modern IDE'lerde çoklu ajan kontrolüBurada koordineli ajanlar daha büyük görevleri üstlenirler.
VS Code'un yerleşik yapay zeka özellikleri, çeşitli etkileşim modları yelpazesinde yer almaktadır. Bunlar, altyapıda aynı büyük dil modellerini (GitHub Copilot tarafından barındırılan modeller ve diğer LLM'ler gibi) paylaşsalar da, günlük çalışmalarda çok farklı hissettirirler: bazıları son derece hafiftir ve iş akışınızı neredeyse hiç kesintiye uğratmazken, diğerleri büyük yeniden düzenlemeleri veya mimari değişiklikleri üstlenen özerk işbirlikçiler gibi davranırlar.
İlk katman, satır içi önerilerdir.: Yazarken beliren hayalet metin tamamlama özellikleri. Bunlar özel tamamlama modelleriyle desteklenir ve tam bir yapay zeka döngüsü veya araçları içermez; sadece bir sonraki düzenlemenizi tahmin etmeye çalışırlar, buna bir sonraki değişikliğin nerede olması gerektiğine dair ipuçları veren "sonraki düzenleme önerileri" de dahildir. Tam bir yapay zeka konuşması değil, sadece daha hızlı yazmak istediğinizde mükemmeldirler.
Bunun üstüne bir de satır içi sohbet özelliği elde ediyorsunuz.Bu, doğrudan düzenleyici içinde yer alan ve belirli bir seçim veya dosya etrafında odaklanmış değişiklikler talep etmenizi sağlayan küçük bir sohbet arayüzüdür. Yan panele geçmek yerine, bulunduğunuz yerde talimatlar yazabilirsiniz: "Bunu yeniden kullanılabilir bir hook'a dönüştür" veya "Bu React sınıf bileşenini hook'lu bir fonksiyona dönüştür" gibi.
Daha yoğun olan kısım ise temsilcilerin ve sohbet oturumlarının bulunduğu yerdir.Burada, temsilcilerin birden fazla dosya hakkında fikir yürütebildiği, zaman içinde bağlamı koruyabildiği ve araçları çağırabildiği özel bir sohbet görünümünde etkileşim kurarsınız. Yeni temsilci türlerinin (Temsilci, Plan, Sor ve kendi özel temsilcileriniz) sadece gelişmiş bir otomatik tamamlama özelliği olmaktan ziyade, VS Code'un içine yerleştirilmiş gerçek bir ekip arkadaşı gibi hissettirmeye başladığı yer burasıdır.
VS Code için Yapay Zeka Araç Kiti: Modeller, ajanlar ve iş akışları için merkez
Visual Studio Code için Yapay Zeka Araç Kiti, Microsoft'un kapsamlı bir eklentisidir. Bu araç, üretken modeller kullanarak akıllı uygulamalar oluşturmak, test etmek ve dağıtmak isteyen geliştiriciler ve yapay zeka mühendisleri için tasarlanmıştır; üstelik tüm bunları editörden ayrılmadan yapabilirler. Bunu, yapay zekanın kendisi için entegre bir geliştirme ortamı olarak düşünün: erken aşama denemelerden ve hızlı tasarımdan değerlendirmeye, optimizasyona ve dağıtıma kadar her şeyi kapsar.
Bu araç seti, birçok popüler model sağlayıcısıyla sıkı bir şekilde entegre olur.OpenAI, Anthropic, Google ve GitHub'da barındırılan modellerin yanı sıra ONNX ve Ollama aracılığıyla yerel modelleri de destekler. Bu, bulut ve yerel modelleri karıştırıp eşleştirebileceğiniz, her biriyle deney yapabileceğiniz ve performans, gizlilik veya maliyet kısıtlamalarınıza en uygun kombinasyonu seçebileceğiniz anlamına gelir. Nasıl yapılacağını merak ediyorsanız... yerel dil modellerini kullanınBu araç setinin yerel model desteği özellikle önem taşımaktadır.
Bu eklenti, yeteneklerini birkaç ana bölüme ayırır. Eklenti yüklendikten sonra VS Code Etkinlik Çubuğunda görünen Yapay Zeka Araç Seti simgesinden erişilebilir. Ana giriş noktaları Kaynaklarım, Model Araçları, Ajan ve İş Akışı Araçları, MCP İş Akışı ve Yardım ve Geri Bildirim olup, her biri yapay zeka geliştirme yaşam döngünüzün farklı bölümleri için birer kontrol paneli görevi görür.
Kaynaklarım bölümünde halihazırda kullanabileceğiniz her şeyi görebilirsiniz. Mevcut ortamınızda: dağıtılmış modeller, tanımlanmış aracılar ve MCP sunucuları bulunur. Örneğin, Modeller altında yapay zeka uygulamalarınız için kullanılabilir dağıtımları bulabilirsiniz, Aracılar aktif Yapay Zeka Araç Kiti aracılarınızı listeler ve MCP Sunucuları bağlı olduğunuz Model Bağlam Protokolü sunucularını bir araya getirir.
Model Araçları, yapay zeka altyapınızı oluşturduğunuz ve geliştirdiğiniz çalışma alanıdır.Burada, GitHub, ONNX, Ollama, OpenAI, Anthropic, Google ve diğer kaynaklardan modelleri keşfetmek, seçenekleri yan yana karşılaştırmak ve her görev için en uygun modeli seçmek üzere Model Kataloğuna göz atabilirsiniz. Model Oyun Alanı, komutları test etmek, parametreleri ayarlamak ve görüntü veya dosya girişleri gibi çok modlu özellikleri keşfetmek için etkileşimli bir sohbet ortamı sunar.
Model Araçları içindeki Dönüştürme aracı, mevcut modelleri verimli yerel dağıtımlara dönüştürmeye odaklanmaktadır.Hugging Face gibi yerlerden makine öğrenimi modelleriyle çalışıyorsanız, bunları CPU, GPU veya NPU hızlandırması kullanarak Windows'ta sorunsuz çalışacak şekilde dönüştürebilir, nicelleştirebilir ve optimize edebilirsiniz. Öte yandan, İnce Ayar aracı, önceden eğitilmiş bir modeli kendi veri setinizi kullanarak, ister yerel olarak GPU ile ister Azure Container Apps aracılığıyla bulutta, belirli alanınıza uyarlamanıza olanak tanır.
Ajan ve İş Akışı Araçları: Yapay zeka ajanlarının oluşturulması, test edilmesi ve değerlendirilmesi
Modelleriniz hazır olduğunda, asıl "ajan" sihri Ajan ve İş Akışı Araçları bölümünde gerçekleşir.Bu alan, VS Code içinde ve dışında sizin adınıza hareket edebilecek yapay zekâ ajanları oluşturmak, dağıtmak ve geliştirmek için ihtiyacınız olan her şeyi bir araya getiriyor.
Agent Builder, temsilci iş akışının kalbidir.Bu, komut istemi mühendisliğini ve ajan tasarımını kolaylaştırarak, yapılandırılmış çıktılara ve MCP araçlarına dayanan gelişmiş yapay zeka rolleri oluşturmanıza olanak tanır. Sistem komut istemlerini, rolleri ve davranışları tanımlayabilir ve ardından bu ajanları uygulamalarınıza entegre eden üretime hazır kod üretebilirsiniz. Daha detaylı bilgi edinmek isterseniz... IA temsilcilerinin donanımı ve donanımıBu kaynak, Agent Builder iş akışını tamamlayıcı niteliktedir.
Bulk Run, yapay zeka iş akışlarının daha az göz alıcı ancak kesinlikle kritik olan kısmına, yani büyük ölçekli testlere odaklanıyor.Bir modeli veya ajanı tekrar tekrar manuel olarak çalıştırmak yerine, birden fazla model üzerinde eş zamanlı olarak toplu çalıştırma testleri yapabilirsiniz. Bu, çıktıları karşılaştırmak, farklı senaryolardaki davranışı doğrulamak ve hangi model veya çalıştırma yapılandırmasının benimseneceğine dair veri odaklı kararlar almak için son derece kullanışlıdır.
Değerlendirme, AI Toolkit'e entegre edilmiştir, bu nedenle her seferinde kendi ölçütlerinizi oluşturmanıza gerek kalmaz.Model ve ajan performansını, veri kümeleri ve F1 puanı, alaka düzeyi, benzerlik ve tutarlılık gibi standart değerlendiriciler kullanarak değerlendirebilirsiniz. Kullanım durumunuzun özel ihtiyaçları varsa (örneğin, alana özgü doğruluk veya ton), çıktıları gerçek verilerle karşılaştırmak için özel değerlendirme kriterleri de tanımlayabilirsiniz.
İzleme özelliği, aracılarınızın ve modellerinizin gerçekte ne yaptığını görmenizi sağlar.İzleme verilerini toplar ve çağrıları, kararları ve zamanlamaları incelemenize olanak tanıyarak olağandışı davranışları veya performans darboğazlarını teşhis etmenizi sağlar. Windows'ta, Profil Oluşturma (Windows ML) daha derine iner ve farklı yürütme sağlayıcılarında ONNX modelleri için CPU, GPU ve NPU kaynak kullanımının yanı sıra Windows Makine Öğrenimi olaylarını da göstererek donanımınızdan maksimum verimlilik elde etmenize yardımcı olur. Bu özellikler şunlarla iyi bir uyum içindedir: Temizlemek için AI Herramientas ve geliştirme iş akışlarında performans analizi.
Bu araçlar bir araya geldiğinde, VS Code'u yapay zeka ajan geliştirme için pratik bir laboratuvara dönüştürüyor.Aracınızı tasarlayabilir, araçlarla donatabilir, gerçekçi iş yüklerine karşı çalıştırabilir, davranışını ölçebilir ve bulut portalları, komut dosyaları ve üçüncü taraf kontrol panelleri arasında sürekli geçiş yapmadan hızlı bir şekilde yinelemeler yapabilirsiniz.
MCP İş Akışı: Harici araçları ve sunucuları bağlama
VS Code'da güçlü yapay zeka ajanlarının en önemli özelliklerinden biri, araçları çağırabilme yetenekleridir.Bu, hem kurulu uzantılar tarafından sağlanan araçları hem de MCP (Model Bağlam Protokolü) sunucuları aracılığıyla sunulan araçları içerir. AI Toolkit'teki MCP İş Akışı bölümü, bu sunucuları bağlamaya ve bunları ajanınızın araç kutusunun bir parçası haline getirmeye ayrılmıştır.
"MCP Sunucusu Ekle" seçeneği, mevcut MCP sunucularını bağlamanıza olanak tanır. Bu sayede ajanlarınız harici API'leri sorgulayabilir, veritabanlarıyla etkileşim kurabilir veya projenizin kod tabanının dışında kalan görevleri gerçekleştirebilir. Bu, bir ajanın "yapabileceklerini" metin dosyalarını okumaktan ve basit komutlar çalıştırmaktan çok daha öteye taşır.
Özel özellikler istiyorsanız, "Yeni MCP Sunucusu Oluştur" seçeneği, yepyeni sunucular kurma konusunda size yol gösterir. Bu, kendi araçlarınızı veya hizmetlerinizi aracı katmanına sunmanızı sağlar. Örneğin, şirketinizin dahili API'lerini, iş mantığını veya altyapı komutlarını anlayan bir aracıya ihtiyaç duyduğunuzda ancak tüm bunları komut istemlerine kodlamak istemediğinizde bu kullanışlıdır. Kurumsal senaryolar giderek daha fazla bu yaklaşımı benimsemektedir. ajanlar de IA con roles İş kurallarını ve izinlerini kaydetmek için.
MCP sunucuları araç setine entegre edildikten sonraBu sayede, temsilcilerin kendi işlem döngüleri sırasında otomatik olarak çağırabilecekleri araç setinin bir parçası haline gelirler. Kullanıcı açısından bakıldığında, temsilcinin daha akıllıca hareket ettiğini görürsünüz: bilgi arar, kaynakları yönetir ve eskiden sizin tarafınızdan birkaç manuel adım gerektiren görevleri tamamlar.
Yapay Zeka Araç Seti ve ajan iş akışlarından en çok kim faydalanır?
AI Toolkit ve VS Code ajanları yalnızca ileri düzey makine öğrenimi uzmanlarıyla sınırlı değildir.Bu araçlar, günlük uygulama geliştiricilerinden eğitimcilere ve öğrencilere kadar, üretken yapay zekâ ile çalışan geniş bir insan grubuna yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Aynı araç seti, ne kadar derinlemesine çalışmak istediğinize bağlı olarak çok farklı hissettirebilir.
Geleneksel uygulama geliştiricileri bundan büyük kazanç sağlayabilir.Web veya masaüstü uygulamaları geliştiriyorsanız ve sohbet botları, özetleme, kod üretimi veya içerik filtreleme gibi akıllı özellikler eklemek istiyorsanız, bu araçlar dil modellerini entegre etmeyi kolaylaştırır. Tam yığın geliştiriciler, aracıların şablon kodlarını, bağlantıları ve yeniden düzenlemeleri halletmesine izin verirken, hem ön uç hem de arka uç mantığı üzerinde hızlı bir şekilde yineleme yapabilirler.
Mobil geliştiriciler, yapay zeka özelliklerinin prototiplerini oluşturmak için aynı ortamı kullanabilirler.—örneğin, bir uygulama içi asistan veya içerik öneri motoru için test komutları— belirli bir cihaz içi veya bulut dağıtım stratejisine karar vermeden önce yerel modelleri kullanabilirsiniz. ONNX ve Ollama aracılığıyla yerel modellerle, buluta doğrudan bağımlılık olmadan gizlilik dostu kurulumları bile doğrulayabilirsiniz.
Veri odaklı tarafta ise yapay zeka mühendisleri ve veri bilimcileri, günlük iş akışlarına uygun araçlara sahip oluyorlar.Kullanıcılar, belirli alanlar için modelleri ince ayar yapabilir, birden fazla aday üzerinde değerlendirmeler yürütebilir ve dağıtım hedeflerini doğrudan VS Code üzerinden yönetebilirler. Özellikle makine öğrenimi mühendisleri, modelleri Windows ortamlarında üretime daha yakın hale getirmeye yardımcı olan dönüştürme ve optimizasyon özelliklerinden faydalanırlar.
Araştırmacılar, eğitimciler ve öğrenciler de uygulamalı deneylere yönelik net bir yola sahipler.Yapay zeka araştırmacıları, oyun alanında farklı modelleri ve komut mühendisliği tekniklerini keşfedebilirken, eğitimciler de editörde ajan davranışı, bağlam kullanımı ve değerlendirme ölçütleri de dahil olmak üzere yetenekleri canlı olarak gösterebilirler. Öğrenciler, modellerle sohbet ederek, basit ajanlar oluşturarak ve farklı komutların ve araçların sonuçları nasıl değiştirdiğini izleyerek üretken yapay zekayı öğrenebilirler.
VS Code içinde yapay zeka ajanları ve modelleri için temel kullanım örnekleri
Tüm parçalar yerli yerine oturduktan sonra, AI Toolkit ve VS Code ajanlarının pratik kullanım alanları, yapay zeka geliştirme yaşam döngüsünün neredeyse tamamını kapsar.İşe etkileşimli deneylerle başlayıp, gerçek uygulamaların bir parçası olarak sağlam ve iyi değerlendirilmiş ajanlar kullanmaya kadar gidebilirsiniz.
Model keşfi ve karşılaştırması ilk adımlardan biridir.Model Kataloğu ile Anthropic, OpenAI, GitHub ve diğerlerinden modelleri hızlıca inceleyebilir, yeteneklerini kontrol edebilir ve ardından yanıtları doğrudan Playground'da veya Toplu Çalıştırma yoluyla karşılaştırabilirsiniz. Geliştirme ekipleri için, aynı komutları birden fazla sağlayıcıda test edebilmek, maliyet, gecikme ve kalite arasında doğru dengeyi kurmak açısından paha biçilmezdir.
ONNX ve Ollama aracılığıyla modelleri yerel olarak çalıştırmak, gizlilik hassasiyeti olan veya bütçe kısıtlamaları bulunan senaryolar için büyük önem taşıyor.Verilerinizi kendi bilgisayarınızda saklarken üretken özelliklerden de yararlanmaya devam edebilirsiniz; bu, özellikle gizli kod içeren kişisel projeler veya katı uyumluluk gereksinimleri olan kuruluşlar için oldukça caziptir.
Ajan oluşturma ve test etme, bir diğer temel kullanım alanıdır.Agent Builder ve ajan odaklı araçlarla, çok adımlı yardımcılar (örneğin, bir kod inceleyici veya dokümantasyon oluşturucu) tasarlayabilir, MCP araçları ekleyebilir, entegrasyon kodu oluşturabilir ve ardından Playground ve değerlendirme araçlarını kullanarak ajanınızın tutarlı davrandığından emin olabilirsiniz.
Son olarak, dönüştürme ve optimizasyon iş akışları, deneme ve dağıtım arasındaki boşluğu kapatmanıza yardımcı olur.Hugging Face gibi depolardan modelleri dönüştürmek, Windows donanımı için optimize etmek ve kendi verilerinizle ince ayar yapmak, yerel prototiplerinizi tamamen başka bir yerde yeniden kurulum yapmadan üretim ortamlarına kadar taşıyabileceğiniz anlamına gelir.
VS Code'da AI Toolkit'i yükleme ve ayarlama
Visual Studio Code'da AI Toolkit'i kullanmaya başlamak kasıtlı olarak basittir.En hızlı yol, eklentiyi Visual Studio Marketplace'ten indirip kurmak ve Etkinlik Çubuğunda yeni AI Toolkit simgesini arayarak ilgili görünümünü açmaktır.
Eğer manuel bir rotayı tercih ederseniz veya ihtiyacınız varsaAyrıca, VS Code için belgelenmiş standart "Bir uzantı yükle" sürecini izleyerek de uzantıyı yükleyebilirsiniz; ardından Etkinlik Çubuğunda AI Toolkit simgesinin göründüğünden emin olun. Açıldıktan sonra, ele aldığımız ana bölümleri göreceksiniz: Kaynaklarım, Model Araçları, Ajan ve İş Akışı Araçları, MCP İş Akışı ve Yardım ve Geri Bildirim.
Kaynaklarım, Azure AI kaynaklarınız için kontrol merkeziniz haline gelir. Editörden şunları kullanabilirsiniz: uygulamalarınız için dağıtılmış modeller, yapılandırdığınız mevcut aracılar ve şu anda çalıştığınız MCP sunucuları. Yeni araçlar oluşturmadan önce nelerin kullanılabilir olduğunu buradan doğrulayabilirsiniz.
Model Araçları altında, modelleri incelemeye ve test etmeye hemen başlayabilirsiniz.Model Kataloğu, çeşitli sağlayıcıları keşfetmenizi ve bunları tek bir yerde karşılaştırmanızı sağlarken, Oyun Alanı ise dosya ekleyebileceğiniz, görüntü girdileri gönderebileceğiniz ve sıcaklık veya maksimum belirteç sayısı gibi parametrelerle oynayabileceğiniz etkileşimli, çok modlu bir ortam sunar.
Dönüştürme ve ince ayar seçeneklerine aynı bölümden erişilebilir.Bu sayede önceden oluşturulmuş makine öğrenimi modellerini yerel, optimize edilmiş yapılara dönüştürebilir ve alan özel varyantlarını ister kendi makinenizde ister GPU hızlandırmalı Azure Container Apps'te eğitebilirsiniz. Birçok ekip için bu, genel amaçlı modellerden kendi verilerine göre optimize edilmiş özel "kurumsal modellere" giden yoldur.
Öğrenim kaynakları: rehberli anlatımlar ve dokümantasyon
Tipik "kurulumu yaptım, şimdi ne yapacağım?" hissinden kaçınmak içinAI Toolkit, Yardım ve Geri Bildirim bölümünden açılan bir başlangıç kılavuzuyla birlikte gelir. Bu rehberli akış, oyun alanını ve temel sohbet etkileşimlerini size göstererek, önce tam bir kılavuz okumanıza gerek kalmadan temel yetenekleri deneyimlemenizi sağlar.
Etkinlik Çubuğundan Yapay Zeka Araç Seti görünümünü açarak adım adım kılavuzu başlatabilirsiniz.Ardından Yardım ve Geri Bildirim bölümündeki Başlangıç Kılavuzu'na bakın. Bu, nereye tıklamanız gerektiğini, ne denemeniz gerektiğini ve ana parçaların nasıl bir araya geldiğini gösteren adım adım bir deneyim açar.
Aynı Yardım ve Geri Bildirim alanı, ayrıntılı dokümantasyona ve eğitimlere bağlantı vermektedir.Microsoft Foundry uzantısı belgeleri, eğitim galerisi, "Yenilikler" başlığı altındaki sürüm notları ve sorunları bildirebileceğiniz veya geliştirmeyi takip edebileceğiniz GitHub deposu da dahil olmak üzere birçok kaynak mevcut. Temel mimariyi anlamayı sevenlerdenseniz, bu kaynaklar modellerin, araçların ve aracıların nasıl etkileşimde bulunduğuna dair derinlemesine bilgiler sunuyor.
Daha ayrıntılı ve anlatım odaklı bir genel bakış için, kaydedilmiş oturumlar da mevcuttur. Bu demolar, ürün yöneticilerinin editör üzerinden modelleri bağlama, performansı değerlendirme, akıllı ajanlar oluşturma ve MCP araçlarını entegre etme işlemlerini adım adım anlattığı bir platformdur. Bu demolar, Azure AI Foundry özelliklerine, Azure'a model dağıtımına, görsel ajan tasarımına, Bing arama entegrasyonuna, kod yorumlayıcı araçlarına ve ajan etkileşimlerinin hata ayıklamasına daha detaylı bir şekilde değinmektedir.
VS Code'un yerleşik aracı türleri ve yerel aracı oturumları
Yapay Zeka Araç Seti'nin ötesinde, Visual Studio Code'un kendisi de artık yerleşik ajan kavramlarıyla birlikte geliyor. Bunlar, sohbet arayüzünde yaşayan ve makinenizde "yerel aracı" olarak çalışan kişilerdir. Bu aracılar VS Code içinde etkileşimli olarak çalışır, mevcut çalışma alanınıza erişebilir ve uzantılardan ve MCP sunucularından araçlardan yararlanabilir; bu da onları bağlam duyarlı kodlama ortakları haline getirir.
Yerel temsilciler, özellikle hızlı karşılıklı etkileşim gerektiren görevler için uygundur.Mimari tasarımları üzerinde beyin fırtınası yapmak, iş planlamak veya kısmen tanımlanmış gereksinimler üzerinde yinelemeler yapmak gibi işler için idealdirler. Dosyalarınızı görebildikleri, teşhisleri okuyabildikleri ve araçları çalıştırabildikleri için hata ayıklama, yeniden düzenleme ve dokümantasyon çalışmaları için de idealdirler.
Bu yerel temsilcilerin temel özellikleri arasında tam çalışma alanı erişimi yer almaktadır.—Dosyaları okuyabilir ve değiştirebilir, projenizin bağlamını dikkate alabilir ve VS Code'da yapılandırılmış tüm aracı araçları çağırabilirler; bunlar arasında yerleşik özelliklerden kurulu uzantılara ve MCP uç noktalarına kadar her şey bulunur. Ayrıca, varsayılan Copilot modelleri veya diğer sağlayıcılardan gelen kendi anahtarınızı getirme (BYOK) modelleri de dahil olmak üzere, size sunulan tüm modelleri kullanabilirler.
Sohbet panelini kapatsanız bile, yerel temsilci oturumu aktif kalabilir.Ayrıca, özel bir görünümden aktif oturumları takip edebilir ve yönetebilirsiniz. Bu kalıcılık, ajanın günün başlarındaki bağlamı tekrar ziyaret etmesi gerekebileceği uzun süreli görevler üzerinde çalışırken kullanışlıdır.
VS Code, üç ana yerleşik temsilci kişiliğiyle birlikte gelir. Farklı iş akışları için optimize edilmiştir—Ajan, Plan ve Sor—ayrıca kod incelemesi, test otomasyonu veya dokümantasyon oluşturma gibi son derece uzmanlaşmış görevler için kendi özel ajanlarınızı tanımlama olanağı da sunar.
Dahili Temsilci, Plan ve Sor modlarının açıklaması
Genel "Ajan" kişiliği, karmaşık kodlama görevleri için optimize edilmiştir. Yüksek seviyeli gereksinimlere dayanmaktadır. Kod satırlarını mikro düzeyde düzenlemek yerine, bu aracı projenizin büyük bölümlerini okuyabilir, bir dizi değişiklik planlayabilir, terminal komutlarını ve araçlarını çalıştırabilir ve istenen özellik veya yeniden düzenleme tamamlanana kadar yineleyebilir.
Agent modunda, VS Code değişiklikleri doğrudan düzenleyiciye uygular.Ayrıca, önerilen düzenlemeler arasında geçiş yapmanıza ve kabul etmeden önce bunları gözden geçirmenize yardımcı olan yer paylaşımı kontrolleri elde edersiniz. Arka planda, aracı, işini tamamlamak için testler çalıştırmak, teşhisleri incelemek veya çalışma alanınızda arama yapmak gibi birden fazla aracı çağırabilir. Bu, doğrudan kalıplarla bağlantılıdır. Yapay zeka destekli hata ayıklama ve test etme ve otomatik doğrulama iş akışları.
Daha fazla araç ekleyerek Ajan modunu zenginleştirebilirsiniz.Bu, MCP sunucuları veya özel araçlar sağlayan uzantılar aracılığıyla olabilir. Bu, örneğin, aracınızın aynı görüşme içinde harici API'lere erişebileceği, altyapı hizmetleriyle iletişim kurabileceği veya diğer uzantılar tarafından desteklenen kod dönüşümleri gerçekleştirebileceği anlamına gelir.
“Plan” kişiliği, net bir uygulama yol haritası oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır.Dosyaları doğrudan düzenlemek yerine, üst düzey isteğinizi yapılandırılmış adımlara ayırmaya, açıklayıcı sorular sormaya ve sağlam, uygulanabilir bir plana sahip olduğunuzdan emin olmaya odaklanır. Daha sonra bu planı Temsilci moduna devredebilir veya uygularken manuel olarak takip edebilirsiniz.
"Soru Sor" kişiliği, kod ve kavramlarla ilgili soru-cevaplarınız için başvuracağınız kişidir.Anlamayı, açıklamayı ve fikir keşfini kolaylaştırmak için optimize edilmiştir: belirli bir kod parçasının nasıl çalıştığı, bir yapılandırmanın nerede tanımlandığı veya bir özelliği uygulamanın farklı yolları gibi. Ask, kod tabanınızdan bağlam toplamak için aracı yeteneklerini kullanır, böylece yanıtlar genel kalıp metinler yerine gerçek projenize dayanır.
Ask kod bloklarıyla yanıt verdiğindeÜzerlerine gelip "Editörde Uygula" eylemini kullanarak ilgili dosyaya kod ekleyebilir veya kodu değiştirebilirsiniz; bu da çoklu dosya düzenlemeleri yerine ince ayarlı kontrol sağlar. Birçok geliştirici için bu, kontrolü kaybettiklerini hissetmeden kod tabanında yapay zekayı kullanmaya başlamanın en güvenli yoludur.
VS Code'da kendi yerel temsilci oturumlarınızı başlatma
VS Code'da yerel bir temsilci oturumu başlatmak, Copilot ile sohbet başlatmaya çok benzer.Ancak, hangi kişiliği kullandığınız ve oturum sırasında hangi araçların kullanılabilir olduğu konusunda daha açık bir kontrole sahip olursunuz.
Genel Ajan kişiliğiyle bir oturuma başlamak içinSohbet görünümünü açın, temsilci seçicisinden "Temsilci"yi seçin ve giriş kutusuna genel bir istek yazın. Bu, "Bu uygulama için bir OAuth2 + JWT kimlik doğrulama akışı uygulayın" veya "GitHub Actions kullanarak bu depo için CI/CD kurun" gibi bir şey olabilir.
Göndermeden önce, araç seçiciyi kullanarak belirli araçları etkinleştirebilir veya devre dışı bırakabilirsiniz.Bu sayede, ajana ne kadar yetki vermek istediğinize (örneğin, testler çalıştırıp çalıştıramayacağına, dosyaları toplu olarak değiştirip değiştiremeyeceğine veya harici MCP araçlarını çağırıp çağıramayacağına) karar verebilirsiniz. Ardından, ajan döngüsünü başlatmak için Enter tuşuna basın veya Gönder'e tıklayın.
Ajan değişiklikler önerirken ve araçları çalıştırırkenYaptığı işlemleri inceleyebilir, onaylayabilir veya ayarlayabilirsiniz. Yönlendirmeyi sağlamak, yeni istekleri sıraya almak veya işlemi durdurup hemen farklı bir talimat göndermek için, işlem devam ederken bile takip komutları göndermeye devam edebilirsiniz. Bu tür diyalogsal kontrol, ajanı gerçek zamanlı olarak yönlendirdiğiniz gerçek bir iş ortağı gibi ele almanıza olanak tanır.
Ask personasıyla başlamak çok daha kolay.Sorunuzu sohbete yazın, temsilci seçici bölümünden "Sor"u seçin ve gönderin. Özellikle temsilcinin çok geniş bir arama yapabileceği büyük projelerle uğraşırken, daha hedefli yanıtlar almak için dosya referansları veya kod parçacıkları gibi belirli bağlamlar ekleyebilirsiniz.
Bu kişilik profillerinin her biri için ek öğrenme yolları ve eğitimler mevcuttur.—temsilcilere genel bakış, uygulamalı kılavuzlar, araçlar ve özel temsilciler hakkında belgeler ve sohbet arayüzü hakkında özel makaleler dahil olmak üzere— temel kullanımın ötesine geçmenize yardımcı olacak içerikler sunar.
Genel olarak bakıldığında, VS Code'un modern yapay zeka yığını (AI Toolkit, Azure AI Foundry entegrasyonu, yerel aracılar, yerleşik kullanıcı profilleri ve MCP araçları) editörü eksiksiz bir yapay zeka çalışma alanına dönüştürüyor. Burada modelleri keşfedebilir, komut istemleri oluşturabilir, aracıları geliştirip değerlendirebilir, bunları harici hizmetlere bağlayabilir ve son olarak JavaScript, React veya diğer uygulamalarınıza entegre edebilirsiniz; tüm bunları yaparken kod tabanınız ve geliştirme iş akışınız üzerinde sıkı bir kontrol sahibi olursunuz.
