GitHub는 최근 GitHub Copilot Custom Agents 기능을 공개했다.
이제 하나의 범용 AI가 아니라, 역할이 분리된 여러 에이전트를 프로젝트에 둘 수 있다.
@docs-agent → 문서 전용@test-agent → 테스트 전용@lint-agent → 스타일/포맷 전용핵심은 단순하다.
AI를 똑똑하게 만들려 하지 말고,
무엇을 하면 안 되는지 명확히 적어라.
GitHub는 실제로 2,500개 이상의 공개 저장소에 있는 agents.md 파일을 분석했고,
그 결과 “되는 파일”과 “망하는 파일”의 차이가 분명하게 갈렸다.
이 글은 그 핵심만 정리한 실전 가이드다.
agents.md는 무엇인가agents.md는 단순한 프롬프트 파일이 아니다.
AI 에이전트의 운영 매뉴얼이다.
여기에 정의되는 것:
❌ “You are a helpful coding assistant”
✅ “You are a test engineer who writes tests and never modifies source code”
이 차이가 곧 에이전트 품질 차이다.
agents.md의 공통점성공한 agents.md는 설명보다 실행 가능한 커맨드를 앞에 둔다.
npm test
npm run build
pytest -v
AI는 추상 설명보다 반복 호출 가능한 명령을 기준으로 행동한다.
3문단 설명보다 한 개의 실제 코드 예제가 더 효과적이다.
AI는 규칙을 “이해”하는 게 아니라 패턴을 모방한다.
가장 많이 등장했고, 가장 효과적인 패턴은 3단계 경계다.
✅ Always do
⚠️ Ask first
🚫 Never do
예:
src/ 수정 금지좋은 에이전트는 자유로운 에이전트가 아니라
잘 묶여 있는 에이전트다.
❌ React 프로젝트
✅ React 18 + TypeScript + Vite + Tailwind CSS
버전과 핵심 의존성을 명시하지 않으면
AI는 다른 프로젝트 문맥을 섞어버린다.
agents.md가 공통으로 다루는 6가지GitHub 분석 기준, 이 6가지를 다루면 “잘 쓴 파일” 영역에 들어간다.
| 에이전트 | 역할 |
|---|---|
| docs-agent | 문서 생성 |
| test-agent | 테스트 작성 |
| lint-agent | 스타일/포맷 |
| api-agent | API 엔드포인트 |
| dev-deploy-agent | 개발 환경 배포 |
| (확장) | 보안, 성능, 로그 분석 |
공통 원칙:
이 문서의 결론은 명확하다.
Copilot 에이전트 품질은
모델 성능이 아니라agents.md설계 수준에서 갈린다.
잘 되는 agents.md는 한 번에 완성되지 않는다.
실패 → 수정 → 구체화를 반복하면서 진화한다.
AI 에이전트는 “대체자”가 아니다.
잘 정의된 자동화된 팀원이다.
가장 먼저 할 일은 단 하나다.
“이 에이전트는
무엇을 절대 하면 안 되는가?”
그 질문에 답하는 순간,
Copilot은 비로소 쓸 만해진다.