Agentes personalizados en Visual Studio y VS Code: guía completa

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Los agentes impulsados ​​por IA están transformando la forma en que los desarrolladores trabajan dentro de Visual Studio y VS Code, yendo mucho más allá de un único asistente genérico para convertirse en un rico ecosistema de ayudantes especializados y personalizables. En lugar de limitarse a responder preguntas en una ventana de chat, estos agentes pueden planificar el trabajo, editar el código de su solución, ejecutar herramientas e incluso coordinarse con servicios en la nube o bases de conocimiento externas para implementar funcionalidades reales de principio a fin.

Al combinar agentes integrados, modos de ejecución local y en la nube, y perfiles de agente totalmente personalizados definidos en sus repositorios, obtiene un marco flexible que se adapta a los flujos de trabajo de su equipo en lugar de obligarlo a trabajar de una sola manera. Desde la depuración y la creación de perfiles hasta las pruebas automatizadas, la modernización, la documentación y la revisión de código vinculadas a sus estándares internos, los agentes personalizados en Visual Studio y VS Code le ofrecen una forma de codificar y escalar sus mejores prácticas directamente en el IDE.

Agentes predefinidos en Visual Studio: herramientas especializadas para flujos de trabajo comunes.

Visual Studio incluye un conjunto seleccionado de agentes preestablecidos que están profundamente integrados en el IDE, cada uno centrado en una parte específica del ciclo de vida del desarrollo. Estos agentes van mucho más allá de un modelo de chat general, ya que pueden acceder a pilas de llamadas, diagnósticos, trazas de perfiladores, gráficos de proyectos e infraestructura de prueba directamente desde su solución.

El agente depurador está diseñado para el análisis sistemático de errores, aprovechando el contexto de ejecución en lugar de simplemente repetir el mensaje de error. Puede inspeccionar las pilas de llamadas, las variables locales y la salida de diagnóstico para analizar los fallos paso a paso, a menudo siguiendo el error a través de varios archivos o capas hasta que encuentra la verdadera causa raíz en lugar del síntoma visible.

El agente Profiler está estrechamente conectado a la pila de creación de perfiles de Visual Studio, de modo que los consejos de rendimiento se basan en las rutas de código reales y los puntos críticos. En lugar de ofrecer consejos de optimización genéricos, examina las sesiones del analizador de rendimiento, destaca los cuellos de botella reales y propone optimizaciones específicas que se ajustan a la arquitectura del proyecto y al conjunto de tecnologías utilizadas.

El agente de pruebas (disponible al cargar una solución) se centra en generar y mejorar las pruebas unitarias que se ajusten a los marcos y convenciones de su proyecto. En lugar de generar pruebas repetitivas que tu sistema de integración continua (CI) detectará inmediatamente, aprende de tus patrones existentes y utiliza ese contexto para crear pruebas realistas y fáciles de mantener que se integran en tus flujos de trabajo.

El agente Modernize (para proyectos .NET y C++) está diseñado para guiar las actualizaciones de frameworks y dependencias en todo el gráfico de su solución. Puede detectar cambios incompatibles, proponer código de migración y adaptarse a tus patrones de codificación para que la modernización se sienta como una refactorización asistida en lugar de una reescritura manual y arriesgada.

Puedes acceder a estos agentes preestablecidos a través del selector de agentes en el panel de chat o utilizando la sintaxis '@' directamente dentro del chat. Cambiar entre ellas permite aplicar una "persona" diferente al mismo código fuente; por ejemplo, pasar de una conversación centrada en la depuración a una orientada a las pruebas o al rendimiento sin perder el contexto.

De preconfigurado a personalizado: crea tus propios agentes sobre la plataforma.

Los agentes predefinidos cubren los flujos de trabajo más comunes, pero el verdadero potencial reside en definir agentes personalizados que se adapten a la forma en que trabaja realmente tu equipo. Visual Studio y GitHub Copilot comparten una base común para los agentes: modelos que tienen en cuenta el espacio de trabajo, que entienden tu código, que pueden llamar a las herramientas del IDE mediante indicaciones y a los que se les puede asignar un rol, un modelo y un conjunto de herramientas específicos.

Los agentes personalizados se definen como perfiles de Markdown (normalmente con un .agent.md sufijo) almacenado bajo un agents carpeta en tu repositorio o perfil. En los proyectos alojados en GitHub, esto generalmente significa .github/agents/your-agent.agent.md, pero a nivel de organización o empresa puede utilizar un nivel superior agents directorio sin el .github/ prefijo para que el mismo agente pueda reutilizarse en varios repositorios.

Dentro de cada perfil de agente, se declara un bloque de encabezado YAML que especifica su identidad, capacidades, herramientas y configuración MCP opcional. Las propiedades típicas incluyen un entorno amigable para las personas. name, un corto description resumiendo lo que hace el agente, la lista de tools Puede llamar, opcional mcp-servers entradas, una preferida model, un opcional target (por ejemplo vscode or github-copilot), y luego el mensaje de instrucciones principal que define cómo debe comportarse el agente.

La sección de mensajes en el área Markdown debajo del YAML se comporta como una solicitud de sistema de formato largo para ese agente. Se utiliza para describir el tono, las prioridades, los estándares de codificación, las listas de verificación de revisión, las expectativas de las pruebas o cualquier otra regla que se desee que el agente siga de forma consistente, hasta un generoso límite de caracteres (alrededor de 30,000 caracteres) que permite codificar comportamientos bastante complejos.

Las reglas para nombrar archivos son estrictas para mantener la robustez y la portabilidad. El nombre del archivo (antes .agent.md) debe ser único y descriptivo y solo puede contener caracteres como letras (a-z, A-Z), dígitos (0-9), puntos, guiones y guiones bajos, lo que ayuda a evitar problemas entre herramientas y plataformas.

MCP y conocimiento externo: conectando a los agentes con el cerebro de su empresa.

Los agentes personalizados realmente empiezan a destacar cuando se conectan a fuentes de conocimiento externas a través del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). En lugar de limitar un agente a lo que hay dentro de tu repositorio, MCP le permite comunicarse con sistemas de documentación internos, bibliotecas de diseño, API o bases de datos como herramientas de primera clase.

Dentro del perfil del agente puede configurar mcp-servers entradas para que solo ese agente pueda llamar a herramientas MCP específicas. Por ejemplo, un agente de aplicación de diseño podría tener una conexión con un servidor MCP respaldado por Figma, mientras que un agente de cumplimiento podría comunicarse con una base de datos de políticas; esas herramientas no afectarán a otros agentes a menos que las habilite explícitamente.

Los equipos ya están utilizando estas capacidades para crear flujos de trabajo especializados y adaptados a sus organizaciones. Un patrón común es un agente de revisión de código que evalúa las solicitudes de extracción no solo en función de las mejores prácticas genéricas, sino también en función de la guía de estilo interna o los registros de decisiones de arquitectura, disponibles a través de MCP.

Otro escenario común es la aplicación del sistema de diseño, donde un agente está conectado a los recursos de diseño y a las bibliotecas de componentes. Ese agente puede llamar a herramientas respaldadas por archivos de Figma o registros de componentes de la interfaz de usuario para detectar desviaciones visuales o estructurales antes de que lleguen a producción, lo que ayuda a los desarrolladores a retomar los patrones aprobados.

Los agentes de planificación también están ganando terreno, centrándose exclusivamente en el descubrimiento y la definición del alcance del trabajo antes de escribir cualquier código. Estos agentes recopilan requisitos, formulan preguntas aclaratorias, exploran casos excepcionales y, a continuación, elaboran planes de implementación estructurados que se pueden entregar a un humano o a un agente de codificación más orientado a la acción para su ejecución.

Si buscas ejemplos ya preparados, el repositorio “awesome-copilot”, mantenido por la comunidad, ofrece una colección cada vez mayor de configuraciones de agentes. Puedes clonarlos como puntos de partida, pero aún así debes comprobar que los nombres de las herramientas existan realmente en tu entorno de Visual Studio o VS Code, ya que los identificadores de las herramientas difieren entre GitHub.com, VS Code, los IDE de JetBrains y otras plataformas.

Cómo se comportan los agentes autónomos en diferentes herramientas y entornos.

A nivel conceptual, un "agente" es un asistente de IA que puede ejecutar de forma autónoma una tarea de codificación en lugar de simplemente sugerir fragmentos de código en línea. Usted proporciona un objetivo de alto nivel ("corregir las pruebas que fallan", "implementar esta función"), y el agente lo divide en pasos, edita archivos, ejecuta comandos e itera cuando algo falla, a menudo finalizando con una confirmación o una solicitud de extracción.

VS Code expone este comportamiento de agente de múltiples maneras, desde el chat interactivo en el editor hasta la automatización en segundo plano a través de la CLI de Copilot. Puedes permitir que los agentes se ejecuten localmente en tu máquina, en entornos remotos en la nube o a través de proveedores externos como Anthropic u OpenAI, decidiendo en cada caso cuánta autonomía tienen y qué herramientas pueden utilizar.

Todas tus sesiones en curso aparecen en una lista de sesiones unificada dentro de la vista de chat, independientemente de dónde se esté ejecutando el agente. Esto facilita el seguimiento de múltiples tareas de larga duración, la alternancia entre ellas y el mantenimiento de un historial de actividad coherente.

Los agentes funcionan en función de dos dimensiones principales: dónde se ejecutan (localmente o en la nube) y cómo interactúas con ellos (totalmente interactivos o en gran medida autónomos). Los agentes locales utilizan el bucle de agentes de VS Code para trabajar directamente en el editor con acceso completo al espacio de trabajo; los agentes de la CLI de Copilot se ejecutan en segundo plano en el equipo y pueden usar árboles de trabajo de Git; los agentes en la nube se ejecutan en la infraestructura de GitHub y se integran estrechamente con las solicitudes de extracción para la colaboración.

También hay soporte para agentes de “terceros” que dependen de SDK de proveedores como Anthropic u OpenAI, y en Evolución de las API e IA agencial. Estas herramientas pueden ejecutarse localmente o en tu propia nube, lo que te brinda un mayor control sobre los límites de los datos, al tiempo que te beneficias de los mismos patrones de gestión de sesiones y chat que en VS Code.

Los agentes funcionan en función de dos dimensiones principales: dónde se ejecutan (localmente o en la nube) y cómo interactúas con ellos (totalmente interactivos o en gran medida autónomos). Los agentes locales utilizan el bucle de agentes de VS Code para trabajar directamente en el editor con acceso completo al espacio de trabajo; los agentes de la CLI de Copilot se ejecutan en segundo plano en el equipo y pueden usar árboles de trabajo de Git; los agentes en la nube se ejecutan en la infraestructura de GitHub y se integran estrechamente con las solicitudes de extracción para la colaboración.

Elegir el rol de agente y el nivel de permisos adecuados

Si el tipo de agente define dónde se realiza el trabajo, la personalidad del agente define cómo se lleva a cabo ese trabajo. Un agente de revisión de código está configurado para comentar sobre la calidad y el estilo, pero no para modificar archivos, mientras que un agente de implementación está autorizado a editar código, ejecutar comandos y llamar a muchas herramientas según lo considere oportuno.

VS Code proporciona tres perfiles de agente integrados como base: Agente, Plan y Pregunta. La principal función del Agente se centra en la implementación integral, la orquestación de herramientas y los cambios en varios archivos; Plan crea planes estructurados paso a paso sin editar el código; Pregunta responde preguntas sobre tu código o temas tecnológicos y puede sugerirte bloques de código para que los apliques manualmente.

Puedes alternar entre estos perfiles en cualquier momento a través del menú desplegable de agentes en la vista de chat, y para flujos más especializados, puedes definir agentes personalizados con sus propios roles y conjuntos de herramientas. Esto facilita mantener, por ejemplo, un agente de revisión conservador separado de un agente de refactorización agresivo, cada uno configurado para su propio propósito.

Dado que los agentes pueden llamar a herramientas y ejecutar comandos de shell de forma autónoma, VS Code añade una capa de permisos para controlar el grado de libertad que tienen en cada sesión. Mediante el selector de permisos, puede decidir si cada invocación de una herramienta requiere su aprobación explícita, si solo las llamadas de riesgo necesitan confirmación o si se permite que el agente funcione en un modo de "piloto automático" casi totalmente automatizado.

El modo de aprobación predeterminado suele considerar como preaprobadas las herramientas de solo lectura y obviamente seguras, mientras que solicita autorización para acciones que podrían modificar archivos o ejecutar comandos. Bypass Approvals maximiza la velocidad al aprobar automáticamente todo; Autopilot (actualmente en versión preliminar) va más allá al aprobar tanto las herramientas como las respuestas automáticas a las solicitudes de aclaración, de modo que el agente puede trabajar hasta que considere que la tarea está terminada.

Transferencia de trabajo entre agentes y asignación de tareas.

Una de las funciones más potentes de los agentes en VS Code es la capacidad de transferir una sesión de un agente a otro. Esto permite flujos de trabajo como usar un agente Plan local para definir una función compleja, luego entregar ese plan a un agente CLI de Copilot para crear un prototipo localmente y, finalmente, enviar el resultado a un agente en la nube que abre una solicitud de extracción en GitHub.

Al cambiar el tipo de agente en el menú desplegable de sesión, VS Code crea una nueva sesión que hereda todo el historial y el contexto del chat. La conversación del agente original se archiva para su consulta, mientras que el nuevo agente continúa desde el mismo punto de partida, pero con un rol o entorno de ejecución diferente.

Desde la CLI de Copilot, puede delegar explícitamente el trabajo a un agente basado en la nube utilizando el /delegate comando en el chat. Puedes añadir instrucciones adicionales para ajustar en qué debe centrarse el agente receptor, lo cual resulta útil al pasar del trabajo exploratorio a los cambios listos para la producción.

La profunda integración con los problemas y las solicitudes de extracción de GitHub permite asignar tareas de codificación a los agentes sin salir del flujo de trabajo habitual. Al asignar un problema a copilot Si mencionas al agente de codificación de Copilot en un comentario, puedes solicitar cambios o revisiones de código que respeten el perfil configurado del agente.

En los IDE que admiten la extensión GitHub Pull Requests, incluso puedes pedir a los agentes que implementen TODO Comentarios directamente del editor. Esto convierte eficazmente los marcadores TODO dispersos en una cola de tareas estructuradas que un agente de codificación puede recoger, implementar y enviar como confirmaciones o solicitudes de extracción.

Creación y configuración de agentes personalizados en GitHub e IDEs

La configuración de un agente personalizado generalmente comienza en GitHub.com o en su IDE, donde crea un nuevo perfil de agente en el lugar apropiado. agents directorio. En GitHub.com hay una pestaña dedicada a "agentes" en el área de Copilot que te permite crear un perfil de plantilla en un repositorio y una rama elegidos.

Cuando creas un nuevo agente desde la pestaña de agentes de GitHub, la plataforma genera un archivo de plantilla, normalmente llamado my-agent.agent.md, en el repositorio .github/agents carpeta. Para agentes de nivel organizacional o empresarial, se elimina el .github/ parte de la ruta y coloque el archivo en un nivel superior agents En su lugar, utilice un directorio para que pueda usarse en varios proyectos.

El siguiente paso es cambiar el nombre del archivo por uno significativo y único, respetando el conjunto de caracteres permitido. Un nombre de archivo claro facilita enormemente que los compañeros de equipo comprendan el propósito de un agente y lo seleccionen correctamente en las listas desplegables de GitHub.com o en las interfaces de chat del IDE.

Una vez que el archivo esté en su lugar, edite el encabezado YAML para configurar el nombre del agente, la descripción, las herramientas y, opcionalmente, el modelo y la configuración del servidor MCP. La descripción es obligatoria y debe indicar brevemente para qué está optimizado el agente: revisiones de rendimiento, refuerzo de la seguridad de la API, generación de pruebas, validación específica del dominio, etc.

Tras confirmar y fusionar el perfil del agente en la rama predeterminada, el nuevo agente aparece en el menú desplegable de agentes dondequiera que esté disponible la experiencia de agente de codificación de Copilot. Esto incluye GitHub.com, la interfaz de línea de comandos de Copilot y los entornos de desarrollo integrados (IDE) compatibles, de modo que una única definición de agente puede generar un comportamiento coherente en todas esas plataformas.

Trabajar con agentes personalizados en VS Code

VS Code facilita enormemente la creación y modificación de agentes personalizados directamente desde la vista de chat. En la parte inferior del panel de chat hay un menú desplegable de agentes que incluye una opción para configurar agentes personalizados, así como un acceso directo para crear uno nuevo.

Cuando decides crear un nuevo agente personalizado en VS Code, tú decides dónde debe residir su perfil: en el espacio de trabajo actual o en tu perfil de usuario. Un agente a nivel de espacio de trabajo está limitado al alcance de ese proyecto. .github/agents una carpeta, mientras que un agente de perfil de usuario reside en su configuración personal y está disponible en todos los espacios de trabajo que abra.

A continuación, se especifica un nombre de archivo para el nuevo perfil de agente; esta será también la etiqueta predeterminada que aparecerá en el menú desplegable de agentes. VS Code abre el recién creado .agent.md Archivo para que puedas completar las instrucciones YAML y Markdown con descripciones, herramientas y cualquier indicación de comportamiento que necesites.

El editor ofrece un botón "Configurar herramientas..." que abre un cuadro de diálogo especializado que muestra todas las herramientas disponibles para los agentes en su entorno. Esto incluye herramientas integradas, herramientas proporcionadas por MCP y herramientas provenientes de extensiones instaladas; usted selecciona las que desea y VS Code escribe las entradas correspondientes en el perfil del agente.

Para controlar en qué modelo de IA se basa el agente, puede agregar un model: propiedad en el YAML y luego use la función de autocompletar para elegir entre el conjunto de modelos admitidos. Esto facilita, por ejemplo, dar acceso a un agente de refactorización de alto rendimiento a un modelo más potente, mientras que un agente de preguntas y respuestas ligero se mantiene en un modelo más pequeño y económico.

Actualizar un agente existente es igual de sencillo: en el menú desplegable de agentes, seleccione "Configurar agentes personalizados..." y, a continuación, elija el perfil que desea modificar. VS Code abre el subyacente .agent.md archivo, y después de editarlo y guardarlo, los cambios surtirán efecto dondequiera que se utilice ese perfil.

Agentes personalizados en los IDE de JetBrains, Eclipse y Xcode.

El mismo formato de perfil de agente funciona en varios de los principales entornos de desarrollo integrados (IDE), no solo en VS Code. Los IDE de JetBrains (como IntelliJ IDEA, WebStorm o Rider), Eclipse y Xcode se integran con los agentes de GitHub Copilot y pueden crear y editar .agent.md archivos de una manera familiar.

En los entornos de desarrollo integrados (IDE) de JetBrains, se comienza abriendo la ventana de chat de GitHub Copilot y utilizando el menú desplegable de agentes en la parte inferior para configurar los agentes. Al elegir el ámbito del espacio de trabajo, se crea un nuevo archivo de perfil dentro .github/agents en tu proyecto, y el IDE lo abre para que puedas configurar la descripción, las herramientas y las instrucciones.

En el editor de JetBrains, un botón titulado "Configurar herramientas..." permite explorar las herramientas disponibles, incluidas las basadas en MCP, y agregarlas al agente con un solo clic. También puede especificar el model Esta propiedad se selecciona nuevamente mediante una lista de autocompletado de modelos de IA compatibles.

En Eclipse, el flujo de trabajo es similar: se abre la vista de Copilot Chat, se utiliza el menú desplegable de agentes para seleccionar "Configurar agentes..." y, a continuación, se crea un nuevo perfil mediante la acción "Agregar...". El editor abre una nueva .agent.md archivar bajo .github/agentsdonde puede definir la descripción, las herramientas, los servidores MCP y las indicaciones de comportamiento, además de ajustar los modelos y otras propiedades según sea necesario.

La integración de Xcode también se basa en el menú desplegable de agentes de la vista de chat, con una opción específica para "Crear un agente". Después de nombrar el perfil, Xcode genera el .agent.md archivar bajo .github/agents y proporciona un botón de "Personalizar agente" en el editor que permite elegir el modelo de IA, seleccionar herramientas (incluidas las herramientas MCP) y configurar las transferencias entre agentes personalizados.

En JetBrains, Eclipse y Xcode, la actualización de un perfil existente siempre sigue el mismo procedimiento: abrir la configuración de agentes, seleccionar el agente y editar el archivo Markdown subyacente. Esos cambios se integran posteriormente en el ecosistema Copilot de GitHub, de modo que el mismo agente personalizado se mantiene constante independientemente del IDE que se utilice.

Diseño de perfiles de agentes potentes: identidad, herramientas y comportamiento.

Para obtener un verdadero valor de los agentes personalizados, es fundamental diseñar bien sus perfiles, empezando por una identidad clara y capacidades específicas. un bien elaborado name y description Hacer evidente la intención del agente y ayudar al modelo subyacente a priorizar el comportamiento correcto.

El tools La lista es tu principal herramienta para controlar lo que un agente puede hacer realmente. Puede otorgar a un agente acceso a todas las herramientas de su entorno simplemente omitiendo la propiedad, o puede ser muy preciso y habilitar solo un subconjunto de capacidades; por ejemplo "read", "edit", "search" y un puñado de herramientas MCP específicas del dominio.

Opcional mcp-servers Las entradas permiten configurar servidores adicionales que solo son visibles para ese perfil de agente en particular. Esto resulta útil cuando un agente necesita acceso privilegiado a sistemas internos (como documentos de diseño confidenciales o bases de datos de cumplimiento normativo), pero no se desea que todos los agentes puedan consultar los mismos recursos.

Cuando uses el agente en VS Code, JetBrains IDE, Eclipse o Xcode, también puedes especificar uno dedicado. model propiedad para que cada agente pueda utilizar el modelo que mejor se adapte a su trabajo. Algunos equipos utilizan modelos de razonamiento complejos para los agentes de planificación y revisión arquitectónica, mientras que proporcionan a los agentes de preguntas y respuestas modelos más económicos para controlar los costes.

La opción target Esta propiedad resulta útil cuando se desea que un agente aparezca únicamente en determinados entornos. Configurando target: vscode or target: github-copilotPuedes crear perfiles dedicados a flujos de trabajo basados ​​en IDE o flujos basados ​​en GitHub.com, mientras que si omites la propiedad, el agente seguirá estando disponible en todas partes.

Finalmente, el cuerpo del archivo Markdown contiene las instrucciones reales o la "voz" del agente, y es aquí donde se codifican los estándares y las expectativas. Podrías especificar reglas de cobertura para las pruebas unitarias, limitaciones tecnológicas, pautas de tono para la documentación o listas de verificación de revisión detalladas; cuanto más rico y claro sea este contenido, más consistente será el comportamiento del agente en las distintas sesiones.

Uso de agentes personalizados en GitHub.com, CLI e IDE.

Una vez definido un agente personalizado, no está limitado a usarlo en un solo lugar: viaja con su código dondequiera que se ejecute el agente de codificación de Copilot. En GitHub.com puedes seleccionar tu agente personalizado desde el panel o la pestaña de agentes cuando le pidas a Copilot que realice una tarea en un problema o una solicitud de extracción.

Al asignar incidencias de GitHub, puede elegir un agente personalizado específico en lugar del agente de codificación genérico si la tarea se beneficia de la configuración especializada de dicho agente. Por ejemplo, se podría asignar un perfil de agente centrado en la seguridad para revisar los cambios en un módulo de autenticación, mientras que un agente de optimización del rendimiento se encarga de las rutas críticas en un servicio de backend.

Desde la CLI de GitHub Copilot, puede optar por un agente personalizado en particular usando un comando de barra diagonal como /agent o haciendo referencia al agente en un parámetro de la línea de comandos o en un mensaje. De esta forma, los flujos de trabajo de tu terminal se mantendrán alineados con los mismos perfiles de usuario que utilizas en el navegador o en el IDE.

Siempre que un agente de codificación de Copilot abre una solicitud de extracción en tu nombre, GitHub registra qué agente personalizado se utilizó para completar el trabajo. Esto resulta útil para la auditoría y para comprender si una configuración específica del agente tiende a producir ciertos estilos de cambios o patrones de comportamiento.

Los mismos perfiles de agente se pueden usar directamente dentro de los IDE compatibles a través de sus paneles de chat, de modo que se puede alternar entre agentes centrados en la planificación, la edición, la investigación o el cumplimiento normativo, según la tarea en cuestión. Aunque algunas propiedades YAML pueden comportarse de forma ligeramente diferente entre GitHub.com y los entornos IDE, el perfil general sigue siendo portable y coherente.

Agentes locales en VS Code: sesiones interactivas con contexto completo del espacio de trabajo.

Los agentes locales de VS Code se ejecutan en tu propio equipo, en tu espacio de trabajo actual, y te ofrecen conversaciones altamente interactivas y de baja latencia. Tienen acceso de primera clase a sus archivos, extensiones, herramientas MCP y al conjunto completo de modelos que haya configurado, incluidos los modelos con clave propia (BYOK).

Estas sesiones locales son perfectas para tareas que requieren una comunicación fluida e inmediata o una integración profunda con el estado actual de desarrollo. Esto incluye la lluvia de ideas y la planificación, la depuración de rastreos de pila, la respuesta a errores de linter, la inspección de los resultados de las pruebas unitarias y cualquier flujo de trabajo que involucre herramientas aportadas por extensiones.

Cada chat con un agente local utiliza uno de los agentes integrados (Agente, Plan o Pregunta), a menos que elijas un perfil personalizado, y puedes alternar entre ellos según cambien tus necesidades. Por ejemplo, podrías empezar con Ask para comprender parte del código fuente, luego pasar a Plan para diseñar una función y, finalmente, pasar a Agent para implementarla.

Iniciar una sesión con un agente local es tan sencillo como seleccionar "Agente" en el selector de agentes de chat y describir un objetivo general. Puedes decir cosas como "Implementar un sistema de autenticación de usuarios con OAuth2 y JWT" o "Configurar CI/CD para este proyecto", y el agente planificará el trabajo, ejecutará herramientas y propondrá modificaciones en toda la solución.

Mientras el agente trabaja, VS Code utiliza superposiciones en el editor para mostrar las ediciones sugeridas y facilita la navegación, la revisión y la aceptación o el rechazo de las mismas. También puede ajustar el conjunto de herramientas que el agente puede utilizar mediante el selector de herramientas, ampliando o restringiendo sus capacidades según lo necesite.

El perfil de usuario Ask es especialmente adecuado cuando se desea obtener información y orientación sin realizar cambios automáticos en los archivos. Ask puede analizar en profundidad tu código fuente, responder preguntas técnicas y devolver bloques de código que puedes aplicar manualmente mediante la acción "Aplicar en el editor", lo que te permite tener el control total.

Mientras tanto, el perfil de Plan se especializa en elaborar planes de implementación estructurados antes de que se toque cualquier código. Estos planes se pueden entregar a otro agente o simplemente utilizarse como una lista de verificación para su propio trabajo, asegurándose de haber considerado las dependencias, los modelos de datos y los casos límite antes de comenzar la implementación.

Aunque anteriormente existía un "modo de edición" para realizar cambios en varios archivos, dicho modo ha quedado obsoleto en favor del perfil de Agente, que ofrece más funcionalidades. Aún puedes volver a habilitar el modo de edición mediante la configuración específica de VS Code, pero para la mayoría de los casos, la persona de Agente es la opción recomendada para refactorizaciones de varios archivos y el desarrollo de nuevas funcionalidades.

Durante toda la sesión, puedes enviar mensajes de seguimiento incluso mientras se está procesando una solicitud. Puedes programar ajustes para más adelante, cambiar de dirección a mitad de vuelo o interrumpir y dirigir al agente según te convenga, lo que hace que todo el proceso se parezca menos a un trabajo por lotes y más a una sesión de programación colaborativa en pareja.

Todas estas funcionalidades se integran en el ecosistema de agentes más amplio: puede ver resúmenes, administrar sesiones, agregar herramientas, conectar servidores MCP y definir agentes o ganchos personalizados para aplicar políticas y automatizar eventos del ciclo de vida. Cuando inviertes en buenos perfiles de agentes y flujos de trabajo, los mismos componentes básicos dan sus frutos en el chat, la interfaz de línea de comandos (CLI), los entornos de desarrollo integrados (IDE) y el propio GitHub.

Al combinar todos estos elementos, los agentes personalizados en Visual Studio y VS Code convierten tu entorno de codificación en un conjunto de colaboradores reutilizables y centrados en roles específicos que comprenden tu pila tecnológica, tus herramientas y tus estándares, lo que ayuda a los equipos a avanzar más rápido manteniendo la calidad y la coherencia bajo control.