ทำไมทีมถึงเปลี่ยนมาใช้ GitHub Copilot Agentic AI อย่างรวดเร็ว

ประเด็นสำคัญ

GitHub Copilot มีปัญญาประดิษฐ์แบบตัวแทนหรือไม่?

ใช่ GitHub Copilot ประกอบด้วยตัวแทนการเขียนโค้ดอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ที่สามารถจัดการกับงานหลายขั้นตอนได้โดยไม่ต้องมีการควบคุมจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

ตัวแทนทำงานเป็นคู่หูการเขียนโค้ดที่ทำงานด้วยตนเอง มันอ่านผ่านฐานโค้ด เสนอการแก้ไข รันการทดสอบ และทำการปรับปรุงซ้ำจนกว่าจะเสร็จสิ้นงาน ไม่เหมือนกับเครื่องมือการเติมโค้ดแบบดั้งเดิมที่รอคำสั่ง ตัวแทนนี้จะริเริ่มตามงานที่ได้รับมอบหมาย

GitHubได้เปิดตัวฟีเจอร์ตัวแทนตัวอย่างในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 และจากนั้นได้ขยายให้ผู้ใช้ทุกคนภายในเดือนเมษายน บริษัทได้สร้างความสามารถนี้ไว้ในแพลตฟอร์มโดยตรง ทำให้ทีมสามารถมอบหมายปัญหาให้กับ Copilot ได้เช่นเดียวกับที่พวกเขาจะมอบหมายงานให้กับนักพัฒนาคนอื่น

ทีมสามารถส่งตั๋วเข้าไปในคิวของตัวแทนได้แล้ว และดูมันสร้างโค้ดที่พร้อมใช้งานในระบบผลิตได้โดยการวิเคราะห์บริบทของคลังข้อมูลและรูปแบบที่มีอยู่

มันทำงานอย่างไรจริงๆ?

ตัวแทนจะเริ่มดำเนินการทันทีที่นักพัฒนาได้มอบหมายปัญหาใน GitHub ให้กับ Copilot

เริ่มต้นด้วยการสร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ปลอดภัยผ่าน GitHub Actions จากนั้นอ่านผ่านคลังข้อมูลของคุณโดยใช้ Code Search เพื่อทำความเข้าใจกับโค้ดที่มีอยู่ จากจุดนั้น ระบบจะสร้างข้อเสนอการแก้ไขโค้ดโดยอัตโนมัติ

กระบวนการนี้ดำเนินไปหลายขั้นตอน ได้แก่ การทดสอบ การตรวจสอบข้อผิดพลาด และการปรับปรุงตามการเปลี่ยนแปลงจนกว่างานจะเสร็จสมบูรณ์ แต่ละรอบของการปรับปรุงจะปรับปรุงโค้ดตามผลการทดสอบและรูปแบบของที่เก็บโค้ด

เมื่อพอใจกับงานที่ทำแล้ว ตัวแทนจะรวบรวมทุกอย่างเป็นร่างคำขอดึง (pull request)

ตัวแทนใช้การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาเพื่อค้นหาไฟล์และฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องในคลังข้อมูล ซึ่งหมายความว่า การเปลี่ยนแปลงโค้ดจะตรงกับรูปแบบที่มีอยู่จริง แทนที่จะนำสไตล์ใหม่แบบสุ่มเข้ามา

โมเดลวิสัยทัศน์เพิ่มอีกชั้นหนึ่งที่นี่ ทำให้ตัวแทนสามารถอ่านภาพหน้าจอที่ฝังอยู่ในปัญหาเพื่อเข้าใจแบบจำลอง UI หรือถอดรหัสข้อความแสดงข้อผิดพลาดได้

สี่องค์ประกอบหลักขับเคลื่อนกระบวนการทำงานนี้:

ตลอดกระบวนการทำงานนี้ ตัวแทนจะดำเนินการภายในขอบเขตของที่เก็บข้อมูลที่มีอยู่ โดยจะส่งการเปลี่ยนแปลงไปยังเฉพาะสาขาใหม่เท่านั้น เพื่อให้การป้องกันสาขาต่างๆ ยังคงมีผลบังคับใช้

ทุกคำขอการดึงยังคงต้องการการอนุมัติจากมนุษย์ก่อนที่จะกระตุ้นให้ระบบ CI/CD ทำงาน ซึ่งทำให้การตัดสินใจในขั้นตอนสุดท้ายของการผลิตอยู่ในมือของคุณ การคุ้มครองนี้มีความสำคัญเพราะระบบอัตโนมัติต้องการการตรวจสอบ

สิ่งนี้จะมีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ?

จินตนาการถึงนักพัฒนาที่กำลังเผชิญกับบั๊กสำคัญที่ซ่อนอยู่ในโค้ดเบสยาว 50,000 บรรทัด

แทนที่จะใช้เวลาหลายชั่วโมงในการติดตามการเรียกใช้งานฟังก์ชัน พวกเขาจะมอบหมายปัญหานี้ให้กับตัวแทนของ Copilot และเฝ้าดูเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดอย่างรวดเร็ว ระบุตรรกะที่ผิดพลาด เสนอการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็น และสร้างร่างคำขอดึงภายในไม่กี่นาที

ผู้ใช้ Redditรายหนึ่งรายงานว่าได้สร้างเว็บแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้อย่างสมบูรณ์ด้วยคำสั่งเดียวโดยใช้โหมดเอเจนต์

การเดินทางที่ราบรื่นนี้แสดงให้เห็นว่าตัวแทนสามารถเปลี่ยนงานประจำให้กลายเป็นกระบวนการทำงานที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร การแก้ไขข้อผิดพลาดด้วยตนเองอาจใช้เวลาทั้งบ่าย แต่ตัวแทนสามารถส่งมอบโซลูชันที่สามารถทดสอบได้ภายในเวลาไม่ถึงสิบนาที

การประหยัดเวลาจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเมื่อมีปัญหาหลายร้อยรายการในแต่ละไตรมาส การประหยัดเวลาเหล่านี้ทำให้ข้อเสนอของ GitHub แตกต่างจากคู่แข่งที่มุ่งเน้นเฉพาะการเขียนโค้ดให้เสร็จสมบูรณ์เท่านั้น

การผสานรวมและความเหมาะสมของระบบนิเวศ

Copilot สามารถติดตั้งลงในเครื่องมือพัฒนาที่ทีมใช้งานอยู่แล้วได้โดยตรง โดยทำงานบน GitHub, VS Code และ JetBrains ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ อีกทั้งยังสามารถขยายการใช้งานไปยังสภาพแวดล้อมอื่น ๆ ผ่าน Model Context Protocol เพื่อสืบค้นฐานข้อมูลหรือเรียกใช้ API ภายในองค์กรระหว่างการทำงานได้อีกด้วย

ด้านแพลตฟอร์มของเรื่องนี้ก็มีความสำคัญเช่นกัน เนื่องจากตัวแทนสามารถเข้าถึงเทมเพลต Action กว่า 25,000 รายการของ GitHub ได้ จึงสามารถใช้ขั้นตอน CI/CD ที่มีอยู่ในตลาดได้ทั้งหมด

องค์กรที่ต้องการการติดตั้งภายในองค์กรสามารถใช้งานได้ผ่าน Codespaces หรือตัวรันที่โฮสต์เอง

กระแสตอบรับจากชุมชนและความคิดเห็นของผู้ใช้กลุ่มแรก

ปฏิกิริยาของนักพัฒนาบน Reddit และ Hacker News สะท้อนให้เห็นถึงความตื่นเต้นอย่างแท้จริงผสมผสานกับความระมัดระวังอย่างมีเหตุผล

วิศวกรคนหนึ่งอธิบายโหมดเอเจนต์ว่า "น่าทึ่งอย่างแท้จริง" พร้อมแบ่งปันประสบการณ์ว่าพวกเขาสร้างเว็บแอปที่ใช้งานได้จริงด้วยคำสั่งเพียงคำสั่งเดียวอีกความเห็นหนึ่งรายงานว่าประสิทธิภาพการทำงานเพิ่มขึ้นจาก 5 เท่าเป็น 30 เท่าทันทีที่หยุดใช้ Copilot เหมือนแชทบอทและปล่อยให้มันทำงานอย่างอิสระ

อย่างไรก็ตาม ความกระตือรือร้นนั้นถึงขีดจำกัดเมื่อต้องทำงานที่ซับซ้อน

ผู้ใช้หลายคนรายงานว่าตัวแทนมีปัญหาเมื่อไม่แบ่งงานออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ โดยมีนักพัฒนาคนหนึ่งเตือนว่า "LLMs มักจะเข้าใจผิดและสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง" หากไม่มีการกำหนดขอบเขตที่ชัดเจน

ทีมวิศวกรรมของ GitHub ติดตามรายงานเหล่านี้อย่างใกล้ชิด โดยมีการจัดกระทู้ใน Reddit โดยเฉพาะเพื่อรวบรวมข้อเสนอแนะเกี่ยวกับปัญหาต่าง ๆ เช่น การค้างของเทอร์มินัลและปัญหาการผสานรวมกับ linter

คำพูดที่นักพัฒนาแชร์นั้นสะท้อนทั้งสองด้าน "โหมดตัวแทนนั้นยอดเยี่ยมมากสำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานของแอป" คนหนึ่งเขียน ในขณะที่อีกคนสังเกตว่า "ประสิทธิภาพการทำงานเพิ่มขึ้นจาก 5 เท่าเป็น 30 เท่าเมื่อมีความเป็นอิสระเต็มที่" แต่ความคิดเห็นที่เตือนก็ปรากฏให้เห็นบ่อยพอๆ กัน: "งานที่ซับซ้อนยังคงต้องการการดูแลและแก้ไขข้อผิดพลาดอย่างระมัดระวังจากมนุษย์"

สิ่งที่ปรากฏจากการอภิปรายเหล่านี้คือความตื่นเต้นที่ผสมผสานกับการเรียนรู้ นักพัฒนาที่ทดลองใช้การกำหนดค่าแบบกำหนดเองและคำแนะนำที่มีโครงสร้างรายงานผลลัพธ์ที่ดีกว่าผู้ที่คาดหวังผลลัพธ์แบบมหัศจรรย์อยู่เสมอ รูปแบบนี้บ่งชี้ว่าแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดยังคงอยู่ในระหว่างการพัฒนา ซึ่งช่วยกำหนดความคาดหวังที่เป็นจริงในขณะที่ GitHub กำลังผลักดันฟีเจอร์นี้ไปข้างหน้า

แผนที่ทาง & มุมมองระบบนิเวศ

GitHub กำลังเปลี่ยนจากการช่วยเหลือแบบตัวแทนเดียวไปสู่การประสานงานแบบหลายตัวแทน Agent HQซึ่งประกาศในงาน Universe 2025 จะนำตัวแทนจากบุคคลที่สามอย่างAnthropic,OpenAI, Google และ Cognition มาสู่การสมัครสมาชิก Copilot โดยตรง เพื่อให้ทีมสามารถส่งงานด้านหน้าไปยังเครื่องมือ AI หนึ่งและตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดไปยังอีกเครื่องมือหนึ่งได้

Mission Control จะเปิดตัวในช่วงต้นปี 2026 ในฐานะแดชบอร์ดแบบรวมศูนย์สำหรับการจัดการเอเจนต์หลายตัวที่ทำงานพร้อมกัน มันจะให้การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ครอบคลุมทั้ง GitHub เว็บบราวเซอร์, VS Code, มือถือ และ CLI รวมถึงฟีเจอร์การกำกับดูแลใหม่ เช่น กฎของสาขาสำหรับการคอมมิตของเอเจนต์ และข้อมูลประจำตัวที่ปฏิบัติต่อเอเจนต์ AI แต่ละตัวเหมือนสมาชิกในทีม

"นี่คือวิธีที่เราคิดว่าอนาคตของการพัฒนาจะดำเนินไป: ตัวแทนและผู้พัฒนาสร้างร่วมกัน บนโครงสร้างพื้นฐานที่คุณไว้วางใจอยู่แล้ว" เจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Anthropic กล่าวเกี่ยวกับความร่วมมือครั้งนี้

คุณสมบัติเพิ่มเติมอีกสองอย่างจะช่วยให้แผนงานสมบูรณ์ยิ่งขึ้น โหมดวางแผนจะดำเนินการถาม-ตอบแบบโต้ตอบก่อนเริ่มการเขียนโค้ดเพื่อวางแผนการแก้ปัญหาเป็นขั้นตอน ๆ การสนับสนุนตัวแทนแบบกำหนดเองจะช่วยให้ทีมสามารถกำหนดบุคลิกของ AI ที่เฉพาะเจาะจงผ่านไฟล์การกำหนดค่า เช่น ตัวแทน UI ที่ได้รับการฝึกฝนบนไลบรารี frontend และรูปแบบการออกแบบเฉพาะ

การเพิ่มเติมเหล่านี้ทำให้ Copilot เปลี่ยนจากผู้ช่วยเพียงคนเดียวเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งทำให้เกิดคำถามเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายทั้งหมดนี้

GitHub Copilot Agentic AI มีค่าใช้จ่ายเท่าไร?

GitHub Copilot Business มีค่าใช้จ่าย $19 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน ในขณะที่ Enterprise มีค่าใช้จ่าย $39. นักพัฒนาบุคคลสามารถเลือกใช้ Copilot Pro ที่ $10 ต่อเดือน หรือระดับใหม่ Pro+ ที่ $39 สำหรับการใช้งานหนัก

ระบบตัวแทนทำงานบนระบบคำขอพรีเมียม. ระดับธุรกิจมีคำขอพรีเมียม 300 ครั้งต่อผู้ใช้ต่อเดือน, ระดับองค์กรมี 1,000 ครั้ง, และค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมอยู่ที่ประมาณ 4 เซนต์ต่อคำขอ. ทุกครั้งที่ตัวแทนแก้ไขปัญหา, จะใช้คำขอพรีเมียม 1 ครั้งจากโควตาดังกล่าว.

การเติมโค้ดมาตรฐานยังคงไม่จำกัด ดังนั้นเฉพาะฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การเรียกใช้เอเจนต์, แชท GPT-4 หรือการสอบถามด้วยภาพเท่านั้นที่จะถูกนับรวมในโควตาของคุณ