Perché i team stanno passando rapidamente a GitHub Copilot Agentic IA

Punti chiave

GitHub Copilot offre l'IA Agentic?

Sì. GitHub Copilot include un agente di codice completamente autonomo che gestisce attività in più passaggi senza bisogno di una guida umana costante.

L'agente funziona come un partner di codifica autonomo. Legge i codici, propone correzioni, esegue test e continua a iterare fino a quando l'attività è completata. A differenza dei tradizionali strumenti di completamento del codice che attendono i prompt, questo agente prende l'iniziativa in base al lavoro assegnato.

GitHub ha lanciato l'anteprima dell'agente nel febbraio 2025, per poi renderla disponibile a tutti gli utenti entro aprile. L'azienda ha integrato questa funzionalità direttamente nella propria piattaforma, consentendo ai team di assegnare i problemi a Copilot proprio come farebbero con un altro sviluppatore.

I team possono ora inserire un ticket nella coda dell'agente e osservarlo mentre genera codice pronto per la produzione analizzando il contesto del repository e i modelli esistenti.

Come funziona effettivamente il lavoro?

L'agente entra in azione nel momento in cui uno sviluppatore assegna un problema GitHub a Copilot.

Inizia creando un ambiente di sviluppo sicuro tramite GitHub Actions, quindi legge il tuo repository utilizzando Code Search per comprendere il codice esistente. Da lì, genera autonomamente le proposte di modifiche al codice.

Il processo si svolge in più passaggi: esecuzione di test, verifica degli errori e iterazione delle modifiche fino a quando l'attività è completata. Ogni iterazione perfeziona il codice in base ai risultati dei test e ai modelli del repository.

Quando è soddisfatto del suo lavoro, l'agente racchiude tutto in una bozza di richiesta pull.

L'agente utilizza la generazione potenziata dal recupero per trovare file e funzioni rilevanti nell'intero repository. Ciò significa che le modifiche al codice corrispondono effettivamente ai modelli esistenti invece di introdurre nuovi stili casuali.

I modelli di visione aggiungono un ulteriore livello, consentendo all'agente di leggere gli screenshot incorporati nei problemi per comprendere i mockup dell'interfaccia utente o decifrare i messaggi di errore.

Quattro componenti fondamentali guidano questo flusso di lavoro:

Durante tutto questo flusso di lavoro, l'agente opera all'interno dei limiti esistenti del repository, inviando le modifiche solo ai nuovi rami in modo che le protezioni dei rami rimangano attive.

Ogni richiesta pull richiede comunque l'approvazione umana prima di trigger le pipeline CI/CD, lasciando nelle tue mani le decisioni finali sulla produzione. Questa salvaguardia è importante perché i sistemi autonomi necessitano di supervisione.

Come funziona nella pratica?

Immagina uno sviluppatore che deve affrontare un bug critico nascosto in un codice di 50.000 righe.

Invece di passare ore a tracciare le chiamate di funzione, assegnano il problema all'agente di Copilot e osservano come lo strumento analizza rapidamente il codice, identifica la logica difettosa, propone le modifiche necessarie e crea una bozza di richiesta pull in pochi minuti.

Un utente di Reddit ha riferito di aver creato un'applicazione web con una funzione completamente funzionante con un solo comando utilizzando la modalità agente.

Questo percorso semplificato esemplifica come l'agente trasformi le attività di routine in flussi di lavoro efficienti. Laddove il debug manuale potrebbe richiedere un intero pomeriggio, l'agente fornisce una soluzione testabile in meno di dieci minuti.

Il risparmio di tempo si accumula su centinaia di problemi ogni trimestre. Questi vantaggi danno a GitHub una posizione diversa rispetto ai concorrenti che si concentrano esclusivamente sul completamento del codice.

Integrazione e compatibilità con l'ecosistema

L'agente di Copilot si integra negli strumenti di sviluppo già utilizzati dai team. Funziona in modo nativo su GitHub, VS Code e JetBrains e può andare oltre questi ambienti attraverso il Model Context Protocol per query database o chiamare API interne durante l'esecuzione delle attività.

Anche il lato piattaforma è importante, perché l'agente attinge ai oltre 25.000 modelli di azione di GitHub e può sfruttare qualsiasi passaggio CI/CD già presente sul mercato.

Le organizzazioni che necessitano di un'implementazione on-premise possono eseguirlo tramite Codespaces o runner self-hosted.

Buzz della community e opinioni degli utenti early

Le reazioni degli sviluppatori su Reddit e Hacker News dipingono un quadro di genuino entusiasmo misto a pragmatica cautela.

Un ingegnere ha descritto la modalità agente come "assolutamente incredibile", con condivisione di come hanno creato un'app web funzionale con un solo comando. Un altro commentatore ha riferito di un aumento della produttività da 5 a 30 volte superiore una volta smesso di trattare Copilot come un chatbot e lasciato che funzionasse in modo autonomo.

Tuttavia, tale entusiasmo incontra dei limiti nei lavori complessi.

Diversi utenti segnalano che l'agente ha difficoltà quando le attività non sono suddivise in parti più piccole, con uno sviluppatore che fornisce un avviso che "gli LLM sbagliano e hanno allucinazioni" senza un ambito ben definito.

Il team di ingegneri di GitHub monitora da vicino questi rapporti, ospitando thread Reddit specifici per raccogliere feedback su problemi quali blocchi del terminale e problemi di integrazione del linter.

Le citazioni di condivisione degli sviluppatori riflettono entrambi i punti di vista. "La modalità Agente è assolutamente incredibile per la creazione di app", scrive uno, mentre un altro nota che "la produttività è aumentata da 5 a 30 volte con la piena autonomia". Ma altrettanto spesso emerge anche un atteggiamento cauto: "Le attività complesse richiedono ancora un'attenta supervisione umana e il debug".

Ciò che emerge da queste discussioni è un entusiasmo temperato dall'apprendimento. Gli sviluppatori che sperimentano configurazioni personalizzate e prompt strutturati riportano costantemente risultati migliori rispetto a quelli che si aspettano risultati miracolosi. Questo modello suggerisce che le best practice sono ancora in fase di definizione, il che crea aspettative realistiche mentre GitHub porta avanti questa funzionalità.

Roadmap e prospettive dell'ecosistema

GitHub sta passando dall'assistenza con un unico agente all'orchestrazione multi-agente. Agent HQ, annunciato a Universe 2025, integrerà agenti di terze parti provenienti da Anthropic, OpenAI, Google e Cognition direttamente negli abbonamenti Copilot, in modo che i team possano indirizzare il lavoro di frontend a un motore IA e i controlli di conformità a un altro.

Mission Control arriverà all'inizio del 2026 come dashboard unificata per la gestione di più agenti in esecuzione in parallelo. Fornirà monitoraggio in tempo reale su GitHub web, VS Code, mobile e CLI, oltre a nuove funzionalità di governance come regole di ramo per i commit degli agenti e credenziali di identità che trattano ogni agente IA come un membro del team.

"Ecco come pensiamo che funzionerà il futuro dello sviluppo: agenti e sviluppatori che lavorano insieme, sull'infrastruttura di cui già ti fidi", ha dichiarato un responsabile di prodotto di Anthropic in merito alla partnership.

Altre due funzionalità completano la roadmap. La modalità Plan Mode condurrà domande e risposte interattive prima dell'inizio della codifica per mappare le soluzioni passo dopo passo. Il supporto degli agenti personalizzati consentirà ai team di definire personaggi IA specializzati attraverso file di configurazione, come un agente UI addestrato su librerie frontend e modelli di progettazione specifici.

Queste aggiunte trasformano Copilot da un semplice assistente a una piattaforma per lo sviluppo basato sull'IA, il che solleva questioni pratiche sui costi di tutto questo.

Quanto costa GitHub Copilot Agentic IA?

GitHub Copilot Business costa 19 $ al mese per utente, mentre l'azienda costa 39 $. I singoli sviluppatori possono scegliere Copilot Pro a 10 $ al mese o il nuovo livello Pro+ a 39 $ per un utilizzo intensivo.

L'agente stesso opera su un sistema di richieste premium. Il livello Business include 300 richieste premium al mese per utente, il livello Enterprise ne fornisce 1.000 e le richieste in eccesso costano circa 4 centesimi ciascuna. Ogni volta che l'agente affronta un problema, consuma una richiesta premium da tale quota.

I completamenti di codice standard rimangono illimitati, quindi solo le funzionalità avanzate come le invocazioni degli agenti, la funzione GPT-4 per chat o le query di visione vengono conteggiate nella tua quota.