작업을 여러 에이전트에 위임하면 복잡한 작업을 더 빠르게 진행할 수 있습니다. 각 에이전트는 작업의 정의된 부분에 집중할 수 있으며 사용자 또는 다른 에이전트는 전체 결과를 조정합니다.
에이전트가 작업을 조정하는 방법
다중 에이전트 작업에는 일반적으로 전체 목표를 추적하는 오케스트레이터가 있습니다. 오케스트레이터는 일반적으로 하위 에이전트에 작업을 위임하는 주 에이전트입니다.
조정된 워크플로에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.
- 목표를 더 작은 작업으로 분할합니다.
- 작업 간의 종속성 식별
- 필요한 컨텍스트 및 도구를 사용하여 각 작업을 서브에이전트에게 할당합니다.
- 독립적인 작업을 병렬로 실행합니다.
- 결과를 검토하고 결합합니다.
여러 에이전트를 사용하는 경우
위임은 다음과 같은 경우에 가장 효과적입니다:
- 크거나 복잡한 작업: 요청에 여러 파일 리팩터링, 종속성 업데이트 또는 모듈 간 테스트 실행과 같은 여러 독립적인 단계가 포함된 경우
- 병렬 처리 가능한 작업: 작업을 서로 종속되지 않는 하위 작업으로 분할할 수 있는 경우
- 자동화된 워크플로: 대규모 작업의 가능한 가장 빠른 완료를 원하는 경우(예: 자동 조종 모드를 사용하여 자율적으로 작업할 수 있도록 하는 Copilot 경우)
/fleet 명령을 사용하여 작업을 위임하고 병렬화하기
GitHub Copilot app 또는 /fleet에서 GitHub Copilot CLI 명령을 사용하면, 주 Copilot 에이전트는 프롬프트를 분석하고 이를 더 작은 하위 작업으로 나눌 수 있는지 여부를 결정합니다. 하위 작업의 특성과 그 종속성을 바탕으로, 이러한 작업이 하위 에이전트에 의해 효율적으로 수행될 수 있는지를 평가합니다.
하위 작업의 일부 또는 전부를 하위 작업에 할당하기로 결정한 경우 오케스트레이터 역할을 하여 하위 작업 간의 워크플로 및 종속성을 관리합니다.
가능한 경우 오케스트레이터 에이전트는 스바겐트를 병렬로 실행하여 전체 작업을 더 빨리 완료할 수 있도록 합니다.
각 서브에이전트에는 자체 컨텍스트 창이 있으므로 주 세션의 모든 컨텍스트를 전달하지 않고도 할당된 작업에 집중할 수 있습니다.
델리게이션 작업 계획
복잡한 작업의 경우 위임 전에 계획을 수립하면 목표를 명확히 하고, 관리 가능한 하위 작업으로 나누고, 하위 작업들 간의 종속성을 표시할 수 있습니다.
Copilot CLI 및 /plan에서 슬래시 GitHub Copilot app 명령은 해당 분석을 구체화하는 데 도움이 될 수 있으며, 플릿 모드는 적절한 하위 작업을 에이전트에 위임하여 독립적인 작업을 병렬로 실행할 수 있습니다.
/fleet 슬래시 명령 사용을 참조하세요.
/fleet 명령을 사용할 때 고려 사항
여러 에이전트를 사용하면 다음과 같은 이점이 제공됩니다.
- 더 빠른 완료: 독립적인 작업은 동시에 진행될 수 있습니다.
- 포커스가 있는 컨텍스트: 각 에이전트는 관련 컨텍스트만 사용하여 제한된 작업에 집중할 수 있습니다.
- 특수화: 특정 작업에 적합한 사용자 지정 에이전트 또는 모델에 작업을 할당할 수 있습니다.
이점 외에도 고려해야 할 몇 가지 측면이 있습니다.
- 사용량 증가: 각 에이전트는 AI 모델과 독립적으로 상호 작용하므로 작업을 서브에이전트가 실행하는 더 작은 작업으로 분할하면 작업이 주 에이전트에서 처리된 경우보다 더 많은 LLM 상호 작용이 발생할 수 있습니다. 따라서 프롬프트에서
/fleet를 사용하면 GitHub AI Credits가 더 많이 소모될 수 있습니다. - 작업 구성: 병렬 작업은 작업이 독립적이고 경계가 명확하며 결과 조정 비용이 절약되는 시간보다 낮을 때 가장 큰 가치를 제공합니다. 요청이 본질적으로 순차적인 경우
/fleet사용은 어떤 혜택도 제공하지 않을 수 있습니다.
다음 단계
/fleet 실행, 작업에 특수한 서브에이전트 할당, 서브에이전트 작업 관리 및 명령줄에서 직접 플릿 모드 시작에 대한 자세한 내용은 /fleet 명령을 사용하여 작업 완료 속도 향상을 참조하세요.