Najważniejsze informacje (klucz)
- GitHub Copilot Agent wykonuje wieloetapowe zadania bez konieczności ciągłego udziału człowieka.
- Agent generuje bezpieczne wersje robocze PR-ów, korzystając z kontekstu repozytorium i wyników testów.
- Programiści dokonują raportu o szybszym kodowaniu i większej satysfakcji dzięki trybowi agenta.
- Copilot integruje się z istniejącymi narzędziami i egzekwuje zasady bezpieczeństwa.
Czy GitHub Copilot oferuje sztuczną inteligencję agentową?
Tak. GitHub Copilot zawiera w pełni autonomiczny agent kodowania, który wykonuje wieloetapowe zadania bez konieczności ciągłego kierowania przez człowieka.
Agent działa jako samodzielny partner programistyczny. Czyta bazy kodu, proponuje poprawki, przeprowadza testy i powtarza te czynności, aż do zakończenia zadania. W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi do uzupełniania kodu, które czekają na podpowiedzi, ten agent podejmuje inicjatywę w oparciu o przydzielone zadania.
GitHub wprowadził wersję zapoznawczą agenta w lutym 2025 r., a następnie udostępnił ją wszystkim użytkownikom w kwietniu. Firma wbudowała tę funkcję bezpośrednio w swoją platformę, umożliwiając zespołom przypisywanie problemów do Copilot w taki sam sposób, jak przypisują zadania innym programistom.
Teams mogą teraz umieścić zgłoszenie w kolejce agenta i obserwować, jak generuje on gotowy do produkcji kod, analizując kontekst repozytorium i istniejące wzorce.
Jak to właściwie działa?
Agent przystępuje do działania w momencie, gdy programista przypisuje problem GitHub do Copilot.
Najpierw tworzy bezpieczne środowisko programistyczne za pomocą GitHub Actions, a następnie przegląda repozytorium za pomocą Code Search, aby zrozumieć istniejącą bazę kodu. Następnie samodzielnie generuje propozycje zmian w kodzie.
Proces przebiega w kilku krokach – uruchamianie testów, sprawdzanie błędów i iterowanie zmian, aż do zakończenia zadania. Każda iteracja udoskonala kod w oparciu o wyniki testów i wzorce repozytorium.
Gdy agent jest zadowolony ze swojej pracy, pakuje wszystko do projektu pull request.
Agent wykorzystuje generowanie wspomagane wyszukiwaniem, aby znaleźć odpowiednie pliki i funkcje w całym repozytorium. Oznacza to, że zmiany w kodzie faktycznie odpowiadają istniejącym wzorcom, zamiast wprowadzać losowe nowe style.
Modele wizualne dodają tutaj kolejną warstwę, umożliwiając agentowi odczytanie zrzutów ekranu osadzonych w problemach, aby zrozumieć makiety interfejsu użytkownika lub rozszyfrować komunikaty o błędach.
Cztery podstawowe elementy napędzają ten cykl pracy:
- Przypisanie problemu rozpoczyna całą operację.
- Bezpieczne środowisko programistyczne, udostępniane za pośrednictwem GitHub Actions, chroni wszystkie zmiany w kodzie.
- Pobieranie kontekstu kodu pozwala zrozumieć, co trzeba zmienić, żeby poprawki były dokładne.
- Wreszcie, data powstania szkiców PR przedstawia rozwiązania generowane przez AI do weryfikacji przez człowieka.
W ramach tego cyklu pracy agent działa w ramach istniejących zabezpieczeń repozytorium, wprowadzając zmiany tylko do nowych gałęzi, dzięki czemu zabezpieczenia gałęzi pozostają aktywne.
Każdy pull request nadal wymaga zatwierdzenia przez człowieka przed uruchomieniem potoków CI/CD, dzięki czemu ostateczne decyzje dotyczące produkcji pozostają w Twoich rękach. To zabezpieczenie ma znaczenie, ponieważ autonomiczne systemy wymagają nadzoru.
Jak to wygląda w praktyce?
Wyobraź sobie programistę, który napotyka krytyczny błąd ukryty w bazie kodu zawierającej 50 000 linii.
Zamiast spędzać godziny na śledzeniu wywołań funkcji, przypisują problem agentowi Copilot i obserwują, jak narzędzie szybko analizuje kod, identyfikuje błędną logikę, proponuje niezbędne zmiany i tworzy projekt pull request w ciągu kilku minut.
Jeden z użytkowników Reddit dokonał raportowania, tworząc w pełni funkcjonalną aplikację internetową za pomocą jednej komendy w trybie agenta.
Ta usprawniona procedura pokazuje, w jaki sposób agent przekształca rutynowe zadania w wydajne cykle pracy. Podczas gdy ręczne debugowanie może zająć całe popołudnie, agent dostarcza sprawdzalne rozwiązanie w mniej niż dziesięć minut.
Oszczędność czasu sumuje się w setkach problemów na kwartał. Dzięki tym korzyściom pozycja oferty GitHub jest różna od konkurencji, która koncentruje się wyłącznie na zakończonych problemach.
Integracja i dopasowanie do ekosystemu
Agent Copilot integruje się z narzędziami programistycznymi, z których już korzystają zespoły. Działa natywnie w GitHub, VS Code i JetBrains, a dzięki protokołowi Model Context Protocol może wykraczać poza te środowiska, aby podczas wykonywania zadań wysyłać zapytania do baz danych lub wywoływać wewnętrzne interfejsy API.
| Platforma | Typ integracji |
|---|---|
| GitHub | Natywne, poprzez GitHub Actions |
| VS Code | Zintegrowane z interfejsem użytkownika Copilot Chat |
| JetBrains | Nadchodzące wsparcie poprzez wtyczki |
| Slack | Agent aktualizuje się za pośrednictwem wbudowanego złącza. |
Ważna jest również strona platformy, ponieważ agent korzysta z ponad 25 000 szablonów akcji GitHub i może wykorzystać każdy krok CI/CD dostępny już na rynku.
Organizacje, które potrzebują wdrożenia lokalnego, mogą uruchamiać go za pośrednictwem Codespaces lub samodzielnie hostowanych runnerów.
Opinie społeczności i wczesne opinie użytkowników
Reakcje programistów na Reddicie i Hacker News pokazują prawdziwe podekscytowanie zmieszane z pragmatyczną ostrożnością.
Jeden z inżynierów opisał tryb agenta jako „absolutnie niesamowity”, udostępniając, jak zbudowali funkcjonalną aplikację internetową za pomocą jednej komendy. Inny komentator poinformował o wzroście wydajności z 5-krotnego do 30-krotnego, gdy przestali traktować Copilot jak chatbota i pozwolili mu działać autonomicznie.
Jednak entuzjazm ten ma swoje limity w przypadku złożonych zadań.
Kilku użytkowników zgłaszają raportowanie, że agent ma trudności, gdy zadania nie są podzielone na mniejsze części, a jeden z programistów daje ostrzeżenie, że „LLM popełniają błędy i mają halucynacje” bez ścisłego określenia zakresu.
Zespół inżynierów GitHub uważnie śledzi te zgłoszenia, prowadząc wątki na Reddicie specjalnie w celu zbierania opinii na temat takich problemów, jak zawieszanie się terminala i problemy z integracją linterów.
Cytaty udostępniane przez programistów oddają obie strony medalu. „Tryb agenta jest absolutnie niesamowity do tworzenia szkieletu aplikacji” – pisze jeden z nich, podczas gdy inny zaznacza, że „wydajność wzrosła od 5 do 30 razy dzięki pełnej autonomii”. Jednak równie często pojawiają się głosy ostrzegawcze: „Złożone zadania nadal wymagają starannego nadzoru i debugowania przez człowieka”.
Z dyskusji tych wyłania się entuzjazm temperowany przez naukę. Programiści, którzy eksperymentują z niestandardowymi konfiguracjami i ustrukturyzowanymi podpowiedziami, konsekwentnie dokonują raportowania lepszych wyników niż ci, którzy oczekują cudów. Ten wzorzec sugeruje, że najlepsze praktyki wciąż się kształtują, co pozwala na realistyczne oczekiwania w miarę rozwoju tej funkcji przez GitHub.
Plan działania i perspektywy ekosystemu
GitHub przechodzi od pomocy jednego agenta do koordynacji wielu agentów. Agent HQ, ogłoszony podczas Universe 2025, wprowadzi agentów zewnętrznych z Anthropic, OpenAI, Google i Cognition bezpośrednio do subskrypcji Copilot, dzięki czemu zespoły będą mogły przekierować prace frontendowe do jednego silnika AI, a kontrole zgodności do innego.
Mission Control pojawi się na początku 2026 roku jako ujednolicony pulpit nawigacyjny do zarządzania wieloma agentami działającymi równolegle. Zapewni monitorowanie w czasie rzeczywistym w sieci GitHub, VS Code, urządzeniach mobilnych i CLI, a także nowe funkcje zarządzania, takie jak reguły branch dla commit agentów i poświadczenia tożsamości, które traktują każdego agenta AI jak członka zespołu.
„Tak według nas będzie wyglądała przyszłość programowania: agenci i programiści będą wspólnie tworzyć oprogramowanie w oparciu o infrastrukturę, której już ufasz” – powiedział o partnerstwie dyrektor ds. produktów w firmie Anthropic.
Dwie inne funkcje uzupełniają plan działania. Tryb planowania przeprowadzi interaktywną sesję pytań i odpowiedzi przed rozpoczęciem kodowania, aby krok po kroku opracować rozwiązania. Niestandardowe wsparcie agenta pozwoli zespołom zdefiniować wyspecjalizowane osobowości AI poprzez pliki konfiguracyjne, takie jak agent UI przeszkolony w zakresie konkretnych bibliotek frontendowych i wzorców projektowych.
Te dodatki zmieniają Copilot z pojedynczego asystenta w platformę do programowania opartą na AI, co rodzi praktyczne pytania dotyczące kosztów takiego rozwiązania.
Ile kosztuje GitHub Copilot Agentic AI?
GitHub Copilot Business kosztuje 19 USD miesięcznie za użytkownika, a Enterprise 39 USD. Indywidualni programiści mogą wybrać Copilot Pro za 10 USD miesięcznie lub nowy poziom Pro+ za 39 USD w przypadku intensywnego użytkowania.
Sam agent działa w oparciu o system wniosków premium. Poziom biznesowy obejmuje 300 wniosków premium na użytkownika miesięcznie, poziom Enterprise zapewnia 1000 wniosków, a nadwyżki kosztują około 4 centów za wniosek. Za każdym razem, gdy agent zajmuje się problemem, zużywa jeden wniosek premium z tego limitu.
Standardowe zakończone kodu pozostają nieograniczone, więc tylko zaawansowane funkcje, takie jak wywołania agenta, czat GPT-4 lub zapytania wizualne, są wliczane do limitu.