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。

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。