Puntos clave
- GitHub Copilot Agent realiza tareas de varios pasos sin necesidad de intervención humana constante.
- Agent genera borradores de PR de seguridad utilizando el contexto del repositorio y los resultados de las pruebas.
- Los desarrolladores informan de una codificación más rápida y una mayor satisfacción al utilizar el modo agente.
- Copilot se integra con las herramientas existentes y aplica las políticas de seguridad.
¿GitHub Copilot ofrece Agentic AI?
Sí. GitHub Copilot incluye un agente de código totalmente autónomo que se encarga de tareas de varios pasos sin necesidad de una supervisión humana constante.
El agente funciona como un compañero de codificación autónomo. Lee los códigos base, propone soluciones, realiza pruebas y sigue iterando hasta completar la tarea. A diferencia de las herramientas tradicionales de finalización de código, que esperan a recibir indicaciones, este agente toma la iniciativa basándose en el trabajo asignado.
GitHub lanzó la vista previa del agente en febrero de 2025 y, en abril, lo puso a disposición de todos los usuarios. La empresa incorporó esta función directamente en su plataforma, lo que permite a los equipos asignar problemas a Copilot de la misma manera que asignarían trabajo a otro desarrollador.
Ahora los equipos pueden enviar un ticket a la cola del agente y ver cómo genera código listo para la producción mediante el análisis del contexto del repositorio y los patrones existentes.
¿Cómo funciona realmente el trabajo?
El agente entra en acción en el momento en que un desarrollador asigna un problema de GitHub a Copilot.
Comienza creando un entorno de desarrollo seguro a través de GitHub Actions y, a continuación, lee tu repositorio utilizando Code Search para comprender la base de código existente. A partir de ahí, genera de forma autónoma propuestas de edición del código.
El proceso se desarrolla en varios pasos: ejecución de pruebas, comprobación de errores e iteración de los cambios hasta que la tarea se completa. Cada iteración refina el código basándose en los resultados de las pruebas y los patrones del repositorio.
Cuando está satisfecho con su trabajo, el agente empaqueta todo en una solicitud de extracción preliminar.
El agente utiliza la generación aumentada por recuperación para encontrar archivos y funciones relevantes en todo el repositorio. Eso significa que los cambios en el código se ajustan a los patrones existentes, en lugar de introducir nuevos estilos aleatorios.
Los modelos de visión añaden otra capa aquí, permitiendo al agente leer capturas de pantalla incrustadas en los problemas para comprender las maquetas de la interfaz de usuario o descifrar los mensajes de error.
Cuatro componentes básicos impulsan este flujo de trabajo:
- La asignación de problemas pone en marcha toda la operación.
- Un entorno de desarrollo con seguridad, proporcionado a través de GitHub Actions, protege todos los cambios en el código.
- La recuperación del contexto del código proporciona la comprensión necesaria para realizar ediciones precisas.
- Por último, la creación de borradores de PR presenta soluciones generadas por IA para su revisión humana.
A lo largo de este flujo de trabajo, el agente opera dentro de las barreras de protección del repositorio existente, enviando los cambios solo a las nuevas ramas para que se mantengan las protecciones de las ramas.
Cada solicitud de validación sigue requiriendo la aprobación humana antes de actuar como desencadenante de los procesos de CI/CD, lo que le permite mantener el control sobre las decisiones finales de producción. Esta medida de seguridad es importante, ya que los sistemas autónomos necesitan supervisión.
¿Cómo funciona en la práctica?
Imagina a un desarrollador enfrentándose a un error crítico oculto en un código base de 50 000 líneas.
En lugar de pasar horas rastreando llamadas a funciones, asignan el problema al agente de Copilot y observan cómo la herramienta analiza rápidamente el código, identifica la lógica defectuosa, propone los cambios necesarios y crea un borrador de solicitud de validación en cuestión de minutos.
Un usuario de Reddit informó de que había creado una aplicación web con una función totalmente funcional con un solo comando utilizando el modo agente.
Este proceso optimizado ejemplifica cómo el agente transforma las tareas rutinarias en flujos de trabajo eficientes. Mientras que la depuración manual puede llevar toda una tarde, el agente ofrece una solución comprobable en menos de diez minutos.
El ahorro de tiempo se acumula en cientos de problemas por trimestre. Estas ventajas posicionan la oferta de GitHub de forma diferente a la de sus competidores, que se centran únicamente en completar el código.
Integración y adecuación al ecosistema
El agente de Copilot se integra en las herramientas de desarrollo que los equipos ya utilizan. Se ejecuta de forma nativa en GitHub, VS Code y JetBrains, y puede ir más allá de esos entornos a través del Protocolo de contexto de modelo para realizar una consulta en bases de datos o llamar a API internas en mitad de una tarea.
| Plataforma | Tipo de integración |
|---|---|
| GitHub | Nativo, a través de GitHub Actions. |
| VS Código | Integrado en la interfaz de usuario de Copilot para chatear. |
| JetBrains | Próximo soporte a través de complementos |
| Slack | Actualizaciones del agente a través del conector integrado. |
La plataforma también es importante, ya que el agente aprovecha las más de 25 000 plantillas de acciones de GitHub y puede utilizar cualquier paso de CI/CD que ya esté en el mercado.
Las organizaciones que necesitan una implementación local pueden ejecutarlo a través de Codespaces o de ejecutores autohospedados.
Comentarios de la comunidad y opiniones de los primeros usuarios
Las reacciones de los desarrolladores en Reddit y Hacker News reflejan una mezcla de entusiasmo genuino y cautela pragmática.
Un ingeniero describió el modo agente como «absolutamente increíble» y uso compartido cómo crearon una aplicación web funcional con un solo comando. Otro comentarista informó de un aumento de la productividad que pasó de 5 a 30 veces más una vez que dejaron de tratar a Copilot como un chatbot y le permitieron funcionar de forma autónoma.
Sin embargo, ese entusiasmo tiene sus límites en trabajos complejos.
Varios usuarios elaboran informes de que el agente tiene dificultades cuando las tareas no se dividen en partes más pequeñas, y un desarrollador da la advertencia de que «los LLM se equivocan y alucinan» sin un alcance bien definido.
El equipo de ingeniería de GitHub realiza un seguimiento exhaustivo de estos informes y aloja hilos de Reddit específicamente para recopilar comentarios sobre problemas como bloqueos de terminales y problemas de integración de linter.
Las citas que comparten los desarrolladores reflejan ambos puntos de vista. «El modo agente es absolutamente increíble para crear apps, aplicación», escribe uno, mientras que otro nota que «la productividad se multiplicó por 5 o por 30 con total autonomía». Pero las advertencias son igual de frecuentes: «Las tareas complejas siguen requiriendo una supervisión y una depuración cuidadosas por parte de los humanos».
Lo que se desprende de estos debates es un entusiasmo moderado por el aprendizaje. Los desarrolladores que experimentan con configuraciones personalizadas y indicaciones estructuradas obtienen sistemáticamente mejores resultados que aquellos que esperan resultados milagrosos. Este patrón sugiere que las buenas prácticas aún se están formulando, lo que establece expectativas realistas a medida que GitHub impulsa esta función.
Hoja de ruta y perspectivas del ecosistema
GitHub está pasando de la asistencia de un solo agente a la coordinación de múltiples agentes. Agent HQ, anunciado en Universe 2025, incorporará agentes externos de Anthropic, OpenAI, Google y Cognition directamente en las suscripciones a Copilot, de modo que los equipos puedan dirigir el trabajo de frontend a un motor de IA y las comprobaciones de cumplimiento a otro.
Mission Control llegará a principios de 2026 como un panel unificado para gestionar múltiples agentes que se ejecutan en paralelo. Proporcionará supervisión en tiempo real en GitHub web, VS Code, dispositivos móviles y CLI, además de nuevas funciones de gobernanza, como reglas de rama para las confirmaciones de los agentes y credenciales de identidad que tratan a cada agente de IA como un miembro del equipo.
«Así es como creemos que funcionará el futuro del desarrollo: agentes y desarrolladores trabajando juntos, en la infraestructura en la que ya confías», afirmó un responsable de producto de Anthropic sobre la colaboración.
Otras dos funciones completan la hoja de ruta. El modo Plan llevará a cabo preguntas y respuestas interactivas antes de comenzar la codificación para correlacionar soluciones paso a paso. La compatibilidad de agentes personalizados permitirá a los equipos definir personajes de IA especializados a través de archivos de configuración, como un agente de interfaz de usuario formado en bibliotecas frontend y patrones de diseño específicos.
Estas incorporaciones convierten a Copilot de un simple asistente en una plataforma para el desarrollo impulsado por /IA, lo que plantea cuestiones prácticas sobre cuánto cuesta todo esto.
¿Cuánto cuesta GitHub Copilot Agentic IA?
GitHub Copilot Business cuesta 19 $ al mes por usuario, mientras que Enterprise cuesta 39 $. Los desarrolladores individuales pueden elegir Copilot Pro por 10 $ al mes o el nuevo nivel Pro+ por 39 $ para un uso intensivo.
El agente en sí funciona con un sistema de solicitudes premium. El nivel Empresa incluye 300 solicitudes premium por usuario al mes, el nivel Enterprise ofrece 1000 y los excedentes cuestan unos 4 céntimos por solicitud. Cada vez que el agente aborda un problema, consume una solicitud premium de esa asignación.
Las completaciones de código estándar siguen siendo ilimitadas, por lo que solo las funciones avanzadas, como las invocaciones de agentes, el chat GPT-4 o las consultas de visión, cuentan para tu cuota.