Mengapa Tim Beralih ke GitHub Copilot Agentic AI dengan Cepat

Poin Penting

Apakah GitHub Copilot Menyediakan Agentic AI?

Ya. GitHub Copilot dilengkapi dengan agen pemrograman otonom yang dapat menangani tugas multi-langkah tanpa memerlukan arahan manusia secara terus-menerus.

Agen ini berfungsi sebagai mitra pemrograman yang mandiri. Ia membaca kode sumber, mengusulkan perbaikan, menjalankan tes, dan terus mengulang hingga tugas selesai. Berbeda dengan alat penyelesaian kode tradisional yang menunggu perintah, agen ini mengambil inisiatif berdasarkan tugas yang diberikan.

GitHub meluncurkan pratinjau agen pada Februari 2025, lalu merilisnya ke semua pengguna pada April. Perusahaan ini mengintegrasikan fitur ini langsung ke platformnya, memungkinkan tim untuk menugaskan masalah ke Copilot dengan cara yang sama seperti mereka menugaskan pekerjaan ke pengembang lain.

Tim kini dapat mengirimkan tiket ke antrean agen dan melihatnya menghasilkan kode siap produksi dengan menganalisis konteks repositori dan pola yang sudah ada.

Bagaimana Sebenarnya Cara Kerjanya?

Agen ini langsung bertindak begitu seorang pengembang menugaskan masalah GitHub ke Copilot.

Prosesnya dimulai dengan menyiapkan lingkungan pengembangan yang aman melalui GitHub Actions, lalu menganalisis repositori Anda menggunakan Code Search untuk memahami basis kode yang ada. Dari sana, GitHub Copilot secara otomatis menghasilkan saran perbaikan kode.

Proses ini berlangsung dalam beberapa langkah – menjalankan tes, memeriksa kesalahan, dan mengulang perubahan hingga tugas selesai. Setiap iterasi memperbaiki kode berdasarkan hasil tes dan pola repositori.

Ketika puas dengan hasil kerjanya, agen akan mengemas semuanya menjadi permintaan pull draft.

Agen ini menggunakan teknik retrieval-augmented generation untuk menemukan file dan fungsi yang relevan di seluruh repositori. Artinya, perubahan kode sebenarnya sesuai dengan pola yang sudah ada, bukan memperkenalkan gaya baru yang acak.

Model visi menambahkan lapisan lain di sini, memungkinkan agen membaca tangkapan layar yang tertanam dalam masalah untuk memahami mockup antarmuka pengguna atau menerjemahkan pesan kesalahan.

Empat komponen inti menggerakkan alur kerja ini:

Selama alur kerja ini, agen beroperasi dalam batasan repositori yang ada, hanya mendorong perubahan ke cabang baru sehingga perlindungan cabang tetap berlaku.

Setiap permintaan pull masih memerlukan persetujuan manusia sebelum memicu pipeline CI/CD, sehingga keputusan akhir produksi tetap di tangan Anda. Pengamanan ini penting karena sistem otonom memerlukan pengawasan.

Bagaimana Ini Berjalan dalam Praktiknya?

Bayangkan seorang pengembang menghadapi bug kritis yang tersembunyi dalam basis kode berukuran 50.000 baris.

Alih-alih menghabiskan berjam-jam melacak panggilan fungsi, mereka menyerahkan masalah tersebut kepada agen Copilot dan menyaksikan bagaimana alat ini dengan cepat menganalisis kode, mengidentifikasi logika yang bermasalah, mengusulkan perubahan yang diperlukan, dan membuat draf pull request dalam hitungan menit.

Seorang pengguna Reddit melaporkan berhasil membuat aplikasi web yang sepenuhnya berfungsi dengan satu perintah menggunakan mode agen.

Perjalanan yang terintegrasi ini menunjukkan bagaimana agen ini mengubah tugas rutin menjadi alur kerja yang efisien. Di mana debugging manual mungkin memakan waktu sepanjang sore, agen ini menyajikan solusi yang dapat diuji dalam waktu kurang dari sepuluh menit.

Penghematan waktu ini berlipat ganda pada ratusan masalah per kuartal. Keuntungan ini menempatkan penawaran GitHub secara berbeda dari pesaing yang hanya fokus pada penyelesaian kode.

Integrasi & Kesesuaian Ekosistem

Copilot terintegrasi dengan alat pengembangan yang sudah digunakan oleh tim. Ia berjalan secara native di GitHub, VS Code, dan JetBrains, dan dapat melampaui lingkungan tersebut melalui Model Context Protocol untuk mengakses basis data atau memanggil API internal saat sedang bekerja.

Aspek platformnya juga penting, karena agen ini mengakses lebih dari 25.000 templat Action di GitHub, sehingga dapat memanfaatkan langkah CI/CD apa pun yang sudah ada di pasar.

Organisasi yang membutuhkan deployment on-premises dapat menjalankannya melalui Codespaces atau runner yang dihosting sendiri.

Bincang Komunitas & Tanggapan Pengguna Awal

Reaksi pengembang di Reddit dan Hacker News menggambarkan antusiasme yang tulus dipadukan dengan kehati-hatian yang pragmatis.

Seorang insinyur menggambarkan mode agen sebagai "sangat luar biasa," menceritakan bagaimana mereka membangun aplikasi web fungsional dengan satu perintah saja. Seorang komentator lain melaporkan peningkatan produktivitas yang melonjak dari 5x menjadi 30x setelah mereka berhenti memperlakukan Copilot seperti chatbot dan membiarkannya berjalan secara otonom.

Namun, antusiasme tersebut menemui batas pada pekerjaan yang kompleks.

Beberapa pengguna melaporkan bahwa agen kesulitan saat tugas tidak dibagi menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, dengan seorang pengembang memperingatkan bahwa “LLMs sering salah dan menghasilkan halusinasi” tanpa batasan yang ketat.

Tim teknik GitHub memantau laporan-laporan ini dengan cermat, bahkan membuat thread Reddit khusus untuk mengumpulkan umpan balik tentang masalah seperti terminal yang macet dan masalah integrasi linter.

Kutipan yang dibagikan oleh pengembang mencerminkan kedua sisi. “Mode Agen benar-benar luar biasa untuk membangun aplikasi,” tulis salah satu pengembang, sementara yang lain mencatat, “peningkatan produktivitas meningkat dari 5x menjadi 30x dengan otonomi penuh.” Namun, peringatan juga sering muncul: “Tugas-tugas kompleks masih memerlukan pengawasan dan debugging manusia yang cermat.”

Yang muncul dari diskusi ini adalah antusiasme yang diimbangi dengan pembelajaran. Pengembang yang bereksperimen dengan konfigurasi kustom dan prompt terstruktur secara konsisten melaporkan hasil yang lebih baik daripada mereka yang mengharapkan keajaiban. Pola ini menunjukkan bahwa praktik terbaik masih dalam proses pembentukan, yang menetapkan ekspektasi realistis saat GitHub terus mengembangkan fitur ini.

Peta Jalan & Prospek Ekosistem

GitHub beralih dari bantuan agen tunggal ke orkestrasi multi-agen. Agent HQ, yang diumumkan di Universe 2025, akan membawa agen pihak ketiga dari Anthropic, OpenAI, Google, dan Cognition langsung ke langganan Copilot, sehingga tim dapat mengalihkan pekerjaan frontend ke satu mesin AI dan pemeriksaan kepatuhan ke mesin lain.

Mission Control akan diluncurkan pada awal 2026 sebagai dashboard terpadu untuk mengelola beberapa agen yang berjalan secara paralel. Fitur ini akan menyediakan pemantauan real-time di GitHub web, VS Code, mobile, dan CLI, serta fitur tata kelola baru seperti aturan cabang untuk commit agen dan kredensial identitas yang memperlakukan setiap agen AI seperti anggota tim.

“Beginilah cara kami memandang masa depan pengembangan: agen dan pengembang bekerja sama, di atas infrastruktur yang sudah Anda percayai,” kata seorang pejabat produk Anthropic tentang kemitraan ini.

Dua fitur lain melengkapi roadmap. Mode Perencanaan akan melakukan sesi tanya jawab interaktif sebelum pemrograman dimulai untuk merencanakan solusi langkah demi langkah. Dukungan agen kustom akan memungkinkan tim mendefinisikan persona AI khusus melalui berkas konfigurasi, seperti Agen Antarmuka Pengguna yang dilatih pada perpustakaan frontend dan pola desain tertentu.

Penambahan ini mengubah Copilot dari asisten tunggal menjadi platform untuk pengembangan yang didukung AI, yang menimbulkan pertanyaan praktis tentang berapa biaya semua ini.

Berapa Biaya GitHub Copilot Agentic AI?

GitHub Copilot Business dibanderol $19 per pengguna per bulan, sementara Enterprise seharga $39. Pengembang individu dapat memilih Copilot Pro seharga $10 per bulan atau tier Pro+ baru seharga $39 untuk penggunaan intensif.

Agen ini beroperasi berdasarkan sistem permintaan premium. Paket Bisnis mencakup 300 permintaan premium per pengguna per bulan, paket Enterprise menyediakan 1.000, dan kelebihan permintaan dikenakan biaya sekitar 4 sen per permintaan. Setiap kali agen menangani suatu masalah, ia akan menghabiskan satu permintaan premium dari kuota tersebut.

Pengkodean standar tetap tidak terbatas, jadi hanya fitur lanjutan seperti pemanggilan agen, obrolan GPT-4, atau kueri visi yang dihitung dalam kuota Anda.