Foundations of Agentic AI & the GitHub Copilot SDK

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Foundations of Agentic AI & the GitHub Copilot SDK

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Instructeur : GitHub

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Ce que vous apprendrez

  • Evaluate tasks for agentic automation versus traditional prompt-response approaches.

  • Configure and initialize a GitHub Copilot SDK development environment.

  • Build single-task agents using the SDK's built-in agentic loop.

  • Analyze the SDK's JSON-RPC runtime architecture to diagnose issues.

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Il y a 6 modules dans ce cours

Explore the architectural differences between traditional prompt-response AI systems and agentic AI systems that plan, use tools, and autonomously execute multi-step workflows. You'll learn to evaluate real-world tasks for agentic automation by analyzing the complexity of decisions, external capability requirements, and workflow structure.

Inclus

5 vidéos3 lectures3 devoirs

Set up a complete GitHub Copilot SDK development environment from scratch. You'll install and configure the Copilot CLI, authenticate with GitHub, and initialize SDK clients, with hands-on practice in Python and Node.js/TypeScript, plus a reference guide covering all six supported languages (.NET, Go, Java, Node.js/TypeScript, Python, Rust).

Inclus

4 vidéos4 lectures5 devoirs

Build your first Copilot SDK (Software Development Kit) workflow around a single analysis task. You will create an SDK session, send a scoped task prompt, ask for a structured response that includes an analysis plan, and parse the result in your application. The emphasis is on designing prompts and application guardrails that make SDK-powered workflows predictable, reviewable, and safe to reuse.

Inclus

5 vidéos5 lectures3 devoirs

Analyze the internal architecture of the Copilot SDK to understand how your application code communicates with the Copilot CLI (Command-Line Interface) server via JSON-RPC. You'll learn to trace messages through the communication stack, diagnose common runtime issues, and interpret error states, skills essential for debugging agent applications in development and production.

Inclus

4 vidéos4 lectures3 devoirs

Explore how generative AI tools can augment the agent design process itself, from generating evaluation frameworks and architecture diagrams to drafting system prompts and reviewing agent configurations. You'll learn to use AI as a design collaborator while critically evaluating its outputs.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

Produce a professional feasibility assessment that evaluates multiple enterprise tasks for agentic automation, then validate your top recommendation by building a proof-of-concept agent that demonstrates the agentic loop, meaning iterative planning, tool usage, and execution, in action. This project integrates task evaluation, SDK (Software Development Kit) environment setup, agent-building patterns, and runtime-architecture analysis into one professional project deliverable.

Inclus

3 lectures1 devoir

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