VS Code Copilot Custom Agent を試してみた：コーダーから「指揮官」への変革
GitHub Copilot の Custom Agent (Copilot Extensions) を実際のプロジェクトで4日間ほど使い倒してみました。単なるチャットボットとは一線を画すその実力と、運用上の注意点（特にトークン消費量）について共有します。
1. VS Code における Custom Agent とは？
Custom Agent は、VS Code の Copilot Chat 内で特定の役割を果たす「専門家」のような拡張機能です。
汎用的な AI ではなく、特定のドメイン（内部 API、ドキュメント、インフラ構成など）に特化した知識を持ち、外部ツールや API と連携してタスクを実行する能力を持っています。
2. Prompt、Instruction、Agent の違い
これまでも AI を制御する手法はありましたが、その構造は大きく異なります。
| 特徴 | Command Prompt | Custom Instruction | Custom Agent |
|---|---|---|---|
| 本質 | その場限りの命令（点） | AI に与える共通のルール（線） | 独立した能力を持つ「協力者」（面） |
| コンテキスト | その質問内のみ | 全ての会話に適用 | 外部ドキュメントやツールにアクセス可能 |
| 役割 | 即時的な回答 | 振る舞いや回答スタイルの固定 | 一連のワークフローの実行 |
3. 4日間の実戦投入で分かったリアルな体験
実際に使ってみて、開発スタイルが根本から変わる感覚がありました。
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精度の桁が違う:
汎用的なプロンプトで工夫するよりも、Agent を通した方が圧倒的に高品質なアウトプットが得られます。専門領域に特化しているため、曖昧な回答やハルシネーション（嘘）が劇的に減りました。 -
エンジニアは「オーケストレーター（指揮官）」へ:
最大の変化はここです。自分でロジックを一行ずつ書く時間は減り、タスクを分解して適切な Agent に振り分け、出力結果を厳格にレビューして次の Agent へ渡すという「ディレクション業務」がメインになりました。 -
「明確なプロセス」と「分岐」に強い:
手順が明確で、条件によって分岐が発生するようなタスクでは、Agent は驚異的なパフォーマンスを発揮します。フローさえ組めてしまえば、あとは Agent が正確にこなしてくれます。 -
【要注意】トークン消費が激しすぎる:
これが一番の衝撃でした。Agent はコンテキストを深く理解するために、裏側で大量のクエリを発行します。
実績値: たった4日間の使用で、GitHub Enterprise プランの使用制限（Limit）の 50% を使い果たしました。