微软近期宣布，旗下的Copilot Studio Visual Studio Code 扩展套件已结束公开测试 ，发布正式版本（General Availability）。

企业级AI 代理（AI Agents）的开发流程将从单纯的低代码（Low-code）界面，全面转向支持专业程序代码（Pro-code）开发与版本控制的标准化软件工程模式。

源代码优先的开发体验

过去Copilot Studio 主要提供图形化的低代码（Low-code）设计环境，方便业务人员快速上手。然而随着企业对于AI 代理的逻辑需求日益复杂，单纯的拖拉界面已难以满足专业开发者的需求。

此次推出的VS Code 扩展套件，允许开发者采用程序源代码优先（Code-first）的策略。开发者可以直接在VS Code 中编写与编辑Copilot Studio 的YAML 配置文件，并享有IntelliSense 带来的语法高亮、自动完成与验证功能。这让开发者能在熟悉的编辑器环境中，精确地控制AI 代理的对话逻辑与行为参数，且无需在浏览器与编辑器之间频繁切换。

引入Git 版本控制与多人协作

此次更新最受开发者与IT 部门关注的功能，在于对Git 版本控制的完整支持。

在过去的低代码环境中，多人同时编辑同一个项目时，容易造成覆盖冲突，且难以追溯变更历史。而新的扩展套件，则整合了标准的Git 工作流，开发者可以进行分支（Branching）、提交（Committing）与合并（Merging）等操作。

当多人协作发生冲突时，VS Code 强大的差异比对（Diffing）功能可以协助团队快速厘清并解决冲突点。这意味着AI 代理的开发正式纳入了企业标准的CI/CD（持续整合/持续部署）流程，大幅提升了软件开发项目的可稽核性与稳定性。

提升开发环境的专业性

微软此次更新的意图当然是想透过VS Code 这个渠道，继续提升编程开发环境的专业性，并减少与减少与低代码开发间的鸿沟，建立自己的护城河。

不论是稍早针对Power Pages 推出的网站源代码同步功能，或是此次Copilot Studio 的扩展套件，微软努力维系开发者环境的建构，设法提供一个统一的开发体验。这让初级开发者可以利用图形界面快速建立原型，而资深工程师则能随时透过VS Code 介入进行深度的逻辑定制化与效能调校。

这种双轨并行的模式，可以帮助不少公司能更灵活地调度开发资源，加速AI 应用落地的速度。

AI开发走向工程化与规范化

随着Copilot Studio 扩展套件的正式版发布，AI 代理的构建已不再只是实验性质的项目，而是逐渐走向严谨的软件工程学科。

借由引入Git 版本控制与YAML 源代码编辑，微软确保了AI 应用在扩展过程中能维持高品质与可维护性。对于企业与开发团队而言，现在正是重新检视内部AI 开发流程，并将其与现有DevOps 体系进行整合的上好时机。

作者：CyberQ