はじめてのカスタムエージェント【GitHub Copilot Agent Mode編】

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1. 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. 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. 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】
4. カスタムエージェントとは
5. 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
6. 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. 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. 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. 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
10. 実例：開発者用 / PM用 2種類を作る
11. 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. 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. 13 ファイル配置イメージ
14. 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. 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. 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
17. カスタムエージェントは必要ですか？
18. 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」