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github/declarative-agents

Microsoft 365 Copilot 선언형 에이전트를 위한 완전한 개발 키트로, 세 가지 포괄적인 워크플로(기본, 고급, 검증), TypeSpec 지원, Microsoft 365 Agents Toolkit 통합을 제공합니다.

declarative-agents란 무엇인가요?

이 스킬은 Microsoft 365 Copilot 환경 내에서 선언형 에이전트(declarative agents)를 개발, 구성 및 검증하기 위한 완전한 도구 키트입니다. 개발자가 기본, 고급, 검증의 세 가지 워크플로를 통해 에이전트를 신속하게 생성하고 사용자 정의할 수 있도록 지원합니다. 기본 워크플로는 퀵스타트 템플릿을 제공하여 빠른 프로토타이핑을 가능하게 하고, 고급 워크플로는 TypeSpec 기반의 상세한 구성과 외부 API 통합을 지원합니다. 검증 워크플로는 필수 패키지 설치, 설정 확인, CI/CD 파이프라인 통합을 자동화하여 안정적인 배포를 보장합니다. Microsoft 365 Agents Toolkit과의 긴밀한 통합을 통해 VSCode, Visual Studio, 그리고 CLI 환경에서 일관된 개발 경험을 제공하며, JSON 매니페스트와 TypeSpec 구성 파일을 모두 지원합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/declarative-agents

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declarative-agents은(는) 무엇을 하나요?

Microsoft 365 Copilot 선언형 에이전트를 위한 완전한 개발 키트로, 세 가지 포괄적인 워크플로(기본, 고급, 검증), TypeSpec 지원, Microsoft 365 Agents Toolkit 통합을 제공합니다.

개요

이 저장소는 Microsoft 365 Copilot용 선언형 에이전트를 구축하기 위한 도구와 워크플로를 제공합니다. 선언형 에이전트는 특정 지침과 지식 원본을 사용하여 사용자 쿼리를 처리하는 사용자 정의 Copilot 경험입니다.

워크플로

기본 워크플로

빠른 시작 템플릿을 사용하여 기본 선언형 에이전트를 생성합니다. 이 워크플로는 다음을 포함합니다:

  • 표준 에이전트 구성을 위한 퀵스타트 템플릿
  • 기본 지식 원본 설정
  • 간단한 매니페스트 생성

고급 워크플로

고급 사용자 정의 및 구성을 위한 TypeSpec 기반 워크플로:

  • TypeSpec을 사용한 상세한 에이전트 구성
  • 외부 API 통합
  • 사용자 정의 지침 및 동작
  • Microsoft 365 Agents Toolkit과의 통합

검증 워크플로

에이전트 구성 및 배포 검증:

  • 필요한 패키지 설치 확인
  • 설정 및 구성 검증
  • CI/CD 파이프라인 통합

지원 플랫폼

  • VSCode: Microsoft 365 Agents Toolkit 확장을 통한 완전한 IDE 지원
  • Visual Studio: .NET 기반 개발을 위한 통합 도구
  • CLI: 명령줄 도구를 사용한 자동화된 워크플로

시작하기

필수 조건

  • Node.js 18 이상
  • Microsoft 365 개발자 테넌트
  • Azure 구독 (선택 사항)

빠른 시작

# 저장소 복제
git clone https://github.com/microsoft/declarative-agents.git
cd declarative-agents

# 의존성 설치
npm install

# 기본 워크플로 실행
npm run create:basic -- --name my-agent

구성

매니페스트 파일

선언형 에이전트는 에이전트 동작, 지식 원본 및 작업을 정의하는 JSON 매니페스트를 사용합니다.

예시 매니페스트:

{
  "$schema": "https://developer.microsoft.com/json-schemas/copilot/declarative-agent/v1.0/schema.json",
  "version": "1.0",
  "name": "My Agent",
  "description": "사용자 쿼리를 처리하는 사용자 정의 에이전트",
  "instructions": "유용한 응답을 제공합니다.",
  "capabilities": [
    {
      "name": "WebSearch",
      "enabled": true
    }
  ]
}

TypeSpec 구성

고급 사용자를 위해 TypeSpec을 사용하여 에이전트 구성을 정의할 수 있습니다:

model AgentConfig {
  name: string;
  description: string;
  instructions: string;
  knowledge?: KnowledgeSource[];
  actions?: Action[];
}

model KnowledgeSource {
  type: "file" | "web" | "sharepoint";
  location: string;
}

Microsoft 365 Agents Toolkit 통합

이 툴킷은 VSCode 및 Visual Studio와 원활하게 통합되어 다음을 제공합니다:

  • 프로젝트 생성 마법사
  • 구성 편집기
  • 디버깅 지원
  • 배포 자동화

배포

선언형 에이전트는 다음과 같은 방법으로 배포할 수 있습니다:

  • Microsoft Teams 관리 센터
  • PowerShell을 통한 자동화된 배포
  • CI/CD 파이프라인 (Azure DevOps, GitHub Actions)

참고 자료

기여하기

이 프로젝트에 기여하려면 기여 가이드라인을 참조하세요.

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 제공됩니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

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