{"meta":{"title":"Пилотирование облачного агента GitHub Copilot в вашей организации","intro":"Следуйте лучшим практикам, чтобы помочь Copilot облачный агент вашей организации.","product":"GitHub Copilot","breadcrumbs":[{"href":"/ru/copilot","title":"GitHub Copilot"},{"href":"/ru/copilot/tutorials","title":"Учебники"},{"href":"/ru/copilot/tutorials/cloud-agent","title":"Облачный агент"},{"href":"/ru/copilot/tutorials/cloud-agent/pilot-cloud-agent","title":"Пилот Облачный агент"}],"documentType":"article"},"body":"# Пилотирование облачного агента GitHub Copilot в вашей организации\n\nСледуйте лучшим практикам, чтобы помочь Copilot облачный агент вашей организации.\n\n<!--JTBD: When rolling out Copilot облачный агент, I want to understand use cases and follow best practices, so I can ensure I'm using it as intended and get value from a pilot program.-->\n\n```\n          Copilot облачный агент — автономный агент на базе искусственного интеллекта, который выполняет задачи по разработке программного обеспечения на GitHub. Внедрение Copilot облачный агент в вашей организации освобождает инженерные команды больше времени на стратегическое мышление и меньше — на рутинные исправления и обновления обслуживания в коде.\n\n          Copilot облачный агент:\n```\n\n* **Присоединение к вашей команде**: Разработчики могут делегировать работу агентам Copilot на базе IDE, которые требуют синхронных сессий парирования.\n  Copilot Открывает черновые pull запросы для членов команды для просмотра и делает итерации на основе обратной связи, как это делает разработчик.\n* **Уменьшает переключение контекста**: разработчики, работающие в IDE JetBrains, VS Code, Visual Studioили GitHub.com могут попросить Copilot облачный агент создать pull-запрос для выполнения мелких задач, не останавливая текущую работу.\n* **Выполняет задачи параллельно**: Copilot может работать над несколькими задачами одновременно, выполняя задачи в фоновом режиме, пока ваша команда сосредоточена на других приоритетах.\n\n## 1. Оценка\n\nПрежде чем принимать Copilot облачный агент участников, узнайте, как Copilot облачный агент вы впишетесь в вашу организацию. Это поможет оценить, подходит Copilot облачный агент ли он вашим потребностям, и спланировать коммуникации и обучающие сессии для разработчиков.\n\n1. Узнайте о Copilot облачный агент, включая стоимость и чем он отличается от других инструментов ИИ, к которым привыкли ваши разработчики. См [. раздел AUTOTITLE](/ru/copilot/concepts/agents/cloud-agent/about-cloud-agent).\n2. Узнайте о тех задачах, которые Copilot облачный агент лучше всего подходят. Как правило, это хорошо определенные и ограниченные проблемы, такие как увеличение охвата тестов, исправление ошибок или тестов  flaky, а также обновление файлов конфигурации или документации. См [. раздел AUTOTITLE](/ru/copilot/tutorials/cloud-agent/get-the-best-results).\n3. Подумайте, как Copilot облачный агент это сочетается с другими инструментами в рабочих процессах вашей организации. Пример сценария, где подробно объясняется, как использовать Copilot облачный агент его вместе с другими функциями ИИ, GitHubсм. [Интеграция агентического ИИ в жизненный цикл разработки программного обеспечения предприятия](/ru/copilot/rolling-out-github-copilot-at-scale/enabling-developers/integrating-agentic-ai).\n\n## 2. Безопасная защита\n\nРазвивайте Copilot облачный агентвстроенные в систему защиты перед тем, как включать её в организации. См [. раздел AUTOTITLE](/ru/copilot/tutorials/cloud-agent/build-guardrails).\n\n## 3. Пилотный проект\n\n```\n          <a href=\"https://github.com/enterprise/contact?ref_product=copilot&ref_type=engagement&ref_style=button\" target=\"_blank\" class=\"btn btn-primary mt-3 mr-3 no-underline\">\n          <span>Контактный отдел продаж</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>\n```\n\n> \\[!TIP] Вам нужно GitHub Copilot Pro, GitHub Copilot Pro+, GitHub Copilot для бизнеса или GitHub Copilot Enterprise использовать Copilot облачный агент.\n\nКак и при любых других изменениях в рабочих практиках, важно провести пробный процесс, чтобы научиться эффективно внедрять Copilot облачный агент их в вашей организации или предприятии.\n\n1. Соберите кросс-функциональную команду для испытания, чтобы привнести в project разные роли, опыт и взгляды. Это облегчит изучение широкого спектра способов определения проблем, распределения задач Copilotи предоставления чёткой обратной связи по отзывам.\n2. Выберите изолированный или низко рискованный репозиторий, например, содержащий документацию или внутренние средства. Можно создать новый репозиторий для использования в качестве игровой площадки, но Copilot для успеха ему нужен контекст, поэтому нужно добавить много контекста, включая командные процессы, среду разработки и общие зависимости.\n3. Включите Copilot облачный агент в репозитории и, по желанию, сторонние MCP-серверы для улучшенного обмена контекстом. См [. раздел AUTOTITLE](/ru/copilot/how-tos/administer-copilot/manage-for-organization/add-copilot-cloud-agent).\n4. Создайте инструкции репозитория и заранее установите все инструменты, необходимые в среде Copilot разработки. См [. раздел AUTOTITLE](/ru/copilot/how-tos/use-copilot-agents/cloud-agent/customize-the-agent-environment).\n5. Определите несколько убедительных вариантов использования для вашей организации, например тестирование или улучшение специальных возможностей. См. [Выберите правильный тип заданий для Copilot](/ru/copilot/tutorials/cloud-agent/best-practices#choosing-the-right-type-of-tasks-to-give-to-copilot) в руководстве по лучшим практикам.\n6. Используйте лучшие практики для создания или уточнения проблем в Copilot вашем пилотном репозитории.\n7. Распределяйте вопросы Copilot и готовьте членов команды к обзору её работы.\n8. Потратьте время на изучение кода или документации в VS Code или GitHub.com, попросите Copilot создать pull request, чтобы исправить любые баги или небольшие улучшения, которые вы заметите.\n\nВ ходе испытания команда должна итерировать инструкции репозитория, установленные инструменты, доступ к серверам MCP и определение задач, чтобы определить, как ваша организация может получить максимум от Copilot облачный агент. Этот процесс поможет вам определить лучшие практики работы вашей Copilot организации и спланировать эффективную стратегию внедрения.\n\nПомимо понимания того, как Copilot облачный агент настроиться к успеху, вы узнаете, как Copilot использовать премиум-запросы и минуты действий. Это будет полезно, когда вы приходите на настройку и управление бюджетом для более широкого пробного или полного развертывания. См [. раздел AUTOTITLE](/ru/copilot/rolling-out-github-copilot-at-scale/assigning-licenses/managing-your-companys-spending-on-github-copilot).\n\n### Улучшение с помощью MCP\n\nПротокол контекста модели (MCP) — это открытый стандарт, определяющий, как приложения используют контекст с большими языковыми моделями (LLM). MCP предоставляет стандартизированный способ доступа Copilot облачный агент к различным источникам данных и инструментам.\n\n```\n          Copilot облачный агент имеет доступ к полному GitHub контексту репозитория, в котором работает, включая задачи и pull requests, используя встроенный GitHub MCP-сервер. По умолчанию доступ к внешним данным ограничен барьерами проверки подлинности и брандмауэром.\n```\n\nВы можете расширить доступную Copilot облачный агент информацию, предоставив доступ к локальным MCP-серверам для инструментов, используемых вашей организацией. Например, вы можете предоставить access к локальным серверам MCP для некоторых из следующих контекстов:\n\n* **Project инструменты планирования**: Позволяют Copilot прямой доступ к частным планировочным документам, хранящимся вне GitHub в таких инструментах, как Notion или Figma.\n* **Данные обучения расширения: каждый LLM содержит данные обучения** до определенной даты отсечения. Если вы работаете с быстро меняющимися инструментами, Copilot возможно, у вас нет доступа к информации о новых функциях. Вы можете заполнить этот разрыв знаний, сделав сервер MCP средства доступным. Например, добавление сервера Terraform MCP даст Copilot доступ к самым недавно поддерживаемым провайдерам Terraform.\n\nДополнительные сведения см. в разделе [Соединяйте агенты с внешними инструментами](/ru/copilot/how-tos/use-copilot-agents/cloud-agent/extend-cloud-agent-with-mcp).\n\n## Дальнейшие действия\n\nКогда вы удовлетворены пилотным проектом, вы можете:\n\n* Включите Copilot облачный агент больше организаций или репозиториев.\n* Определите больше сценариев Copilot облачный агент использования и обучайте разработчиков соответственно.\n* Продолжайте собирать отзывы и измерять результаты.\n\nЧтобы оценить влияние нового инструмента, мы рекомендуем оценить влияние инструмента на подчиненные цели вашей организации. Для систематического подхода к продвижению и измерению улучшений в инженерных системах см. GitHub[книгу Engineering System Success](https://resources.github.com/engineering-system-success-playbook/) Playbook."}