GitHub hat die interne Agent-Laufzeitumgebung, die die GitHub Copilot-CLI unterstützt, geöffnet und als programmierbares SDK bereitgestellt. Der GitHub Copilot-SDKMit der jetzt in der technischen Vorschau verfügbaren Model können Sie dieselbe Agentenausführungsschleife in jede Anwendung einbetten, sodass der Agent als Teil Ihrer eigenen Arbeitsabläufe planen, Instruments aufrufen, Dateien bearbeiten und Befehle ausführen kann.
Was das GitHub Copilot SDK bietet
Das GitHub Copilot-SDK ist ein plattformübergreifendes SDK zur Integration des GitHub Copilot Agent in Anwendungen und Dienste. Es ermöglicht programmgesteuerten Zugriff auf die Ausführungsschleife, die bereits die GitHub Copilot-CLI unterstützt. Anstatt für jedes Projekt einen eigenen Planer und eine eigene Instrument-Schleife zu erstellen, hängen Sie Ihre Logik an diese vorhandene Laufzeit an und behandeln sie als Ausführungsplattform.
Das GitHub Copilot-SDK stellt die gleiche produktionsgetestete Laufzeit bereit, die von der Copilot-CLI verwendet wird, mit Unterstützung für den Betrieb mehrerer Modelle, mehrstufige Planung, Instruments, Mannequin Context Protocol (MCP)-Integration, Authentifizierung und Streaming. Dadurch erhalten Sie das gleiche Agentenverhalten, das Copilot im Terminal verwendet, das jedoch über Ihren eigenen Code aufrufbar ist.
Agentenausführungsschleife als Laufzeitprimitiv
Die Kernabstraktion ist die Agentenausführungsschleife. In der Copilot-CLI und im SDK sind Interaktionen keine isolierten Eingabeaufforderungen. Der Agent behält den Standing über Runden hinweg bei, wählt Pläne aus, ruft Instruments auf, führt Befehle aus, liest Ergebnisse und wiederholt diese Schritte, bis er das von Ihnen angegebene Ziel erreicht.
Das GitHub-Crew beschreibt die üblichen Probleme, wenn man diese Schleife selbst implementiert. Sie müssen den Kontext über mehrere Runden hinweg verwalten, externe Instruments und Befehle orchestrieren, Anrufe über Modelle hinweg weiterleiten, MCP-Server integrieren und Entwickler zulassen. Sie müssen sich darauf konzentrieren, domänenspezifische Instruments zu definieren, Aufgaben zu beschreiben und die Möglichkeiten des Agenten einzuschränken.
Unterstützte Sprachen und Kern-API
Das Copilot-SDK ist in dieser technischen Vorschau in 4 Sprachen verfügbar:
- Node.js und TypeScript über das Paket
@github/copilot-cli-sdk - Python, über das Paket
copilot - Gehen Sie das Modul durch
github.com/github/copilot-cli-sdk-go - .NET über das Paket
GitHub.Copilot.SDK
Alle SDKs stellen eine konsistente API-Oberfläche bereit. Laut Changelog unterstützt jede Sprachbindung Multi-Flip-Konversationen mit Sitzungsverlauf, benutzerdefinierter Toolausführung und programmgesteuerter Kontrolle über Consumer- und Sitzungslebenszyklen.
Instruments, MCP-Server und Integration in bestehende Systeme
Eine Hauptfunktion des Copilot-Agenten ist die Instrument-Ausführung. Über das SDK können Sie benutzerdefinierte Instruments registrieren, die das Modell während eines Gesprächs aufrufen kann. Die Copilot-CLI stellt bereits benutzerdefinierte Tooldefinitionen und eine vollständige MCP-Serverintegration bereit, und das SDK nutzt diese Funktion wieder.
MCP stellt ein Standardprotokoll für Agenten bereit, um eine Verbindung zu externen Systemen wie internen APIs, Dokumentenspeichern oder Betriebstools herzustellen. Wenn Sie einen MCP-Server integrieren, kann der Copilot-Agent seine Vorgänge auf strukturierte Weise mit konsistenten Metadaten erkennen und aufrufen, anstatt Advert-hoc-Immediate-Engineering durchzuführen.
Das Muster ist unkompliziert. Sie definieren ein Instrument mit einem klaren Schema und einer klaren Wirkung, machen es über das SDK verfügbar und der Copilot-Planer entscheidet, wann und wie er es als Teil des mehrstufigen Plans aufruft.
Authentifizierung, Abonnements und Streaming
Das SDK lässt sich in die GitHub-Authentifizierung und Copilot-Abonnements integrieren. Sie können entweder ein bestehendes GitHub Copilot-Abonnement verwenden oder bei der Konfiguration des SDK Ihren eigenen Schlüssel mitbringen. Dies ist wichtig, wenn Sie den Agenten in Unternehmensumgebungen einbetten, in denen Identitäts- und Zugriffskontrolle bereits auf GitHub standardisiert sind.
Streaming ist Vertragsbestandteil. Copilot-CLI unterstützt bereits Echtzeit-Streaming im Terminal, und das SDK stellt Streaming bereit, sodass Anwendungen inkrementell Antworten empfangen können. Auf diese Weise können Sie Benutzeroberflächen erstellen, die nach und nach aktualisiert werden, wenn der Agent Gründe anlegt und ausführt, ohne auf eine vollständige Fertigstellung warten zu müssen.
Beziehung zu GitHub Copilot-CLI
Das SDK ist keine separate Agentenimplementierung. Es handelt sich um eine Ebene über der vorhandenen Copilot-CLI-Ausführungsschleife. Dies ist eine Möglichkeit, die Planung, Werkzeugnutzung und das Multi-Flip-Ausführungsverhalten der CLI in jeder Umgebung wiederzuverwenden.
Copilot-CLI selbst entwickelt sich weiter. Aktuelle Updates bieten dauerhaften Speicher, unendliche Sitzungen und Kontextkomprimierung, Unterstützung für Erkundungs- und Planungsworkflows mit Modellauswahl professional Schritt, benutzerdefinierte Agenten und Agentenfähigkeiten, vollständige MCP-Unterstützung und asynchrone Aufgabendelegierung. Das SDK profitiert von dieser Arbeit, da es dasselbe Verhalten durch sprachspezifische Bibliotheken offenlegt.
Wichtige Erkenntnisse
- GitHub Copilot-SDK stellt die gleiche Agenten-Ausführungsschleife bereit, die die GitHub Copilot-CLI antreibt, sodass Anwendungen einen produktionsgetesteten Planer aufrufen können, der mehrstufige Workflows mit Instruments und Befehlen ausführt.
- Das SDK ist für Node.js, Python, Go und .NET verfügbar, und jede Sprachbindung bietet eine ähnliche Abstraktion für Purchasers und Sitzungen, die Konversationen mit mehreren Runden und die Verwendung von Instruments verwalten.
- Entwickler definieren domänenspezifische Instruments und Mannequin Context Protocol-Server, registrieren sie dann über das SDK, und der Copilot-Agent entscheidet, wann und wie er sie im Rahmen des Plans aufruft.
- Die Laufzeit lässt sich in GitHub-Authentifizierung und Copilot-Abonnements integrieren, unterstützt mehrere KI-Modelle wie GPT-basierte Backends und stellt Echtzeit-Streaming bereit, sodass Anwendungen Teilantworten inkrementell rendern können.
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Michal Sutter ist ein Knowledge-Science-Experte mit einem Grasp of Science in Knowledge Science von der Universität Padua. Mit einer soliden Grundlage in statistischer Analyse, maschinellem Lernen und Datentechnik ist Michal hervorragend darin, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.