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はじめてのカスタムエージェント【GitHub Copilot Agent Mode編】
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Satoshi Kaneyasu
December 10, 2025
Programming
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はじめてのカスタムエージェント【GitHub Copilot Agent Mode編】
Satoshi Kaneyasu
December 10, 2025
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Transcript
はじめてのカスタムエージェント 【GitHub Copilot Agent Mode編】 2025.12.10 SATOSHI KANEYASU
2 氏名:兼安 聡 所属:株式会社サーバーワークス アプリケーションサービス部 在住:広島(フルリモート) 担当:DevOps、技術支援、PM、SM SNS(X):@satoshi256kbyte • 2025
AWS Community Builders • 2025 Japan AWS Top Engineers (AI/ML Data Engineer) • 2025 Japan AWS All Certifications Engineers • 認定スクラムマスター • PMP Speaker Introduction
3 目次 ⚫ カスタムエージェントとは何か ⚫ VS Codeでのカスタムエージェント作成手順(リポジトリ内に保存) ⚫ 実例:開発者用 /
PM用 2種類を作る ⚫ カスタムエージェントは必要ですか? ブログ:はじめてのカスタムエージェント【GitHub Copilot Agent Mode編】
カスタムエージェントとは
5 カスタムエージェントとは ⚫ AIアシスタントツールにおける「役割特化の設定プリセット」 ⚫ 例: AWSに強い開発者として振る舞う PMとして進捗・期限・ボトルネック中心に答える
⚫ 設定をファイルとして保存し、切り替えて使える
VS Codeでのカスタムエージェント作成手順 (リポジトリ内に保存)
7 手順1:カスタムエージェント設定を開く ⚫ GitHub Copilotチャット欄から始める
8 手順2:保存場所を選んで保存 .github/agents/カスタムエージェントの名前.agent.md ⚫ 作成時に.github/agentsを選択すればリポジトリ内に設定ができる
9 カスタムエージェントのツールの編集 ⚫ ツールはMCPサーバーが持っている、実行可能な機能やAPI ⚫ GitHub Copilot Agent Modeのカスタムエージェントでは、 基本的にMCPサーバーの取捨選択はツール単位で行う(理由は後述)
⚫ ツールの選択は、カスタムエージェントの設定ファイルから、GUIで可能
実例:開発者用 / PM用 2種類を作る
11 方針と注意事項 ⚫ 役割ごとにエージェントを分ける 開発者:AWS/実装寄り PM:進捗/品質/期限寄り ⚫ 事前準備:MCPサーバーをリポジトリに設定しておく
AWS Knowledge MCP Backlog MCP ⚫ 本来、CopilotのカスタムエージェントではMCPサーバーそのものの指定は 組織/エンタープライズレベルで行う ⚫ 今回はリポジトリレベル運用の想定なのでMCPサーバーの指定は不可 なので「利用可能ツールから選ぶ」形で対応する
12 MCPサーバーの設定 ⚫ .vscode/mcp.json を用意 ⚫ 参考:BacklogのMCPサーバーでタスクのサマリーを見てみる
13 ファイル配置イメージ
14 開発者用カスタムエージェント(例) ⚫ 目的:AWS中心の実装・設計に強い振る舞い ⚫ AWS公式情報を根拠に、Python/TypeScriptで提案
15 PM用カスタムエージェント(例) ⚫ 目的:Backlogを使って全体管理に寄せた回答 ⚫ 個別タスク詳細より、進捗・期限・詰まりを重視
16 使い方 ⚫ GitHub Copilot Chat の Agentドロップダウンに作成したカスタムエージェント が表示される ⚫
選ぶだけで、そのエージェントが有効化される
カスタムエージェントは必要ですか?
18 カスタムエージェントは必要ですか? ⚫ 要るか要らないかなら、あったほうがいい ⚫ AIがロードして利用できるMCPサーバーのツールには限りがあるため 「全部載せ」は十分に力を発揮できない ⚫ GitHub Copilot
Agent Modeのカスタムエージェントにはコンテキストの設定 はないが、コンテキストもロードできる限界があるので役割ごとに分けたほうがいい。 ⚫ 以上の理由により、「あったほうがいい」
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