Takımlar Neden GitHub Copilot Agentic AI'ya Hızla Geçiş Yapıyor?

Anahtar Noktalar

GitHub Copilot Agentic AI sunuyor mu?

Evet. GitHub Copilot, sürekli insan yönlendirmesi gerektirmeden çok adımlı görevleri halleden, tamamen otonom bir kod ajanı içerir.

Ajan, kendi kendini yöneten bir kodlama ortağı olarak çalışır. Kod tabanlarını okur, düzeltmeler önerir, testler yapar ve görev tamamlandıktan sonra yinelemeye devam eder. Komut istemlerini bekleyen geleneksel kod tamamlama araçlarının aksine, bu ajan atanan işe göre inisiyatif alır.

GitHub, Şubat 2025'te ajan önizlemesini piyasaya sürdü ve Nisan ayına kadar tüm kullanıcılara sundu. Şirket, bu özelliği doğrudan platformuna entegre ederek, takımların Copilot'a başka bir geliştiriciye iş atadıkları gibi sorunları atamalarına olanak tanıdı.

Takım artık ajanın kuyruğuna bir bilet bırakabilir ve ajanın depo bağlamını ve mevcut kalıpları analiz ederek üretime hazır kod oluşturmasını izleyebilir.

Nasıl İşe Yarar?

Geliştirici, GitHub sorununu Copilot'a atadığı anda ajan harekete geçer.

GitHub Actions aracılığıyla güvenlik bir geliştirme ortamı oluşturarak başlar, ardından Code Search'ü kullanarak deponuzu okur ve mevcut kod tabanını anlar. Bundan sonra, önerilen kod düzenlemelerini otomatik olarak oluşturur.

Süreç, testlerin çalıştırılması, hataların kontrol edilmesi ve görev tamamlanana kadar değişikliklerin yinelenmesi gibi birçok adımda gerçekleşir. Her yineleme, test sonuçlarına ve depo modellerine göre kodunu iyileştirir.

İşinden memnun kaldığında, ajan her şeyi bir taslak çekme isteği içine paketler.

Ajan, depo genelinde ilgili dosyaları ve fonksiyonları bulmak için geri getirme destekli üretimi kullanır. Bu, kod değişikliklerinin rastgele yeni stiller getirmek yerine mevcut kalıplarla eşleşmesi anlamına gelir.

Görme modelleri burada başka bir katman ekleyerek, ajanın sorunlara gömülü ekran görüntülerini okuyarak UI maketlerini anlamasına veya hata mesajlarını deşifre etmesine olanak tanır.

Bu ş Akışını dört temel bileşen yönlendirir:

Bu ş Akışı boyunca, ajan mevcut depo koruma önlemleri dahilinde çalışır ve değişiklikleri yalnızca yeni dallara aktarır, böylece dal korumaları uygulanmaya devam eder.

Her çekme talebi, CI/CD ardışık düzenlerini tetikleyici olarak kullanmadan önce yine de insan onayı gerektirir, böylece nihai üretim kararları sizin elinizde kalır. Otonom sistemlerin denetime ihtiyaç duyması nedeniyle bu güvenlik önlemi önemlidir.

Pratikte bu nasıl görünüyor?

50.000 satırlık bir kod tabanında gizlenmiş kritik bir hatayla karşı karşıya kalan bir geliştiriciyi düşünün.

Saatlerce fonksiyon çağrılarını takip etmek yerine, sorunu Copilot'un ajanı atarlar ve aracın kodunu hızla analiz etmesini, hatalı mantığı belirlemesini, gerekli değişiklikleri önermesini ve dakikalar içinde bir taslak çekme isteği oluşturmasını izlerler.

Bir Reddit kullanıcısı, ajan modunu kullanarak tek bir komutla tamamen fonksiyonel bir web uygulaması oluşturduğunu bildirdi.

Bu kolaylaştırılmış süreç, ajanın rutin görevleri nasıl verimli ş Akışlarına dönüştürdüğünü göstermektedir. Manuel hata ayıklama tüm öğleden sonrayı alırken, ajan on dakikadan kısa bir sürede test edilebilir bir çözüm sunar.

Zaman tasarrufu, her çeyrekte yüzlerce sorununda birikiyor. Bu kazanımlar, GitHub'ın sunduğu hizmeti, yalnızca kod tamamlamaya odaklanan rakiplerinden farklı pozisyona getiriyor.

Entegrasyon ve Ekosistem Uyumu

Copilot'un ajanı, takımlarınızın halihazırda kullandığı geliştirme araçlarına entegre olur. GitHub, VS Code ve JetBrains'te yerel olarak çalışır ve Model Context Protocol aracılığıyla bu ortamların ötesine geçerek görev sırasında veritabanlarını sorgulayabilir veya dahili API'leri çağırabilir.

Platform tarafı da önemlidir, çünkü ajan GitHub'un 25.000'den fazla Eylem şablonunu kullanır ve pazarda bulunan herhangi bir CI/CD adımından yararlanabilir.

Yerinde dağıtım gerektiren kuruluşlar, Codespaces veya kendi barındırdığı koşucular aracılığıyla çalıştırabilir.

Topluluk Yorumları ve İlk Kullanıcıların Düşünceleri

Reddit ve Hacker News'teki geliştiricilerin tepkileri, gerçek bir heyecanla pragmatik bir ihtiyatın karışımını yansıtıyor.

Bir mühendis, ajan modunu "kesinlikle inanılmaz" olarak tanımlayarak, tek bir komutla fonksiyonel bir web uygulaması oluşturduklarını paylaştı. Başka bir yorumcu, Copilot'u bir sohbet robotu gibi kullanmayı bırakıp özerk bir şekilde çalışmasına izin verdikten sonra verimliliklerinin 5 katından 30 katına çıktığını bildirdi.

Ancak, bu coşku karmaşık işlerde sınırlarına ulaşıyor.

Birkaç kullanıcı, görevler daha küçük parçalara bölünmediğinde ajanın zorlandığını bildiriyor ve bir geliştirici, sıkı bir kapsam belirleme olmadan "LLM'lerin işleri yanlış anladığını ve halüsinasyon gördüğünü" uyarıyor.

GitHub'un mühendislik takımı bu raporları yakından izliyor ve terminal donmaları ve linter entegrasyon sorunları gibi konularda geri bildirim toplamak için Reddit konular oluşturuyor.

Geliştiricilerin paylaşımında yer alan alıntılar her iki tarafı da yansıtıyor. Birisi "Agent Mode, uygulamaları oluşturmak için kesinlikle inanılmaz" not ederken, bir diğeri "tam otonomi ile verimlilik 5 katından 30 katına çıktı" diyor. Ancak uyarıcı görüşler de aynı sıklıkta ortaya çıkıyor: "Karmaşık görevler hala dikkatli insan gözetimi ve hata ayıklama gerektiriyor."

Bu tartışmalardan ortaya çıkan sonuç, öğrenmeyle dengelenen bir heyecan. Özel yapılandırmalar ve yapılandırılmış komut istemleri ile denemeler yapan geliştiriciler, sihir bekleyenlere göre tutarlı bir şekilde daha iyi sonuçlar elde ettiklerini bildiriyor. Bu model, en iyi uygulamaların hala formda olduğunu ve GitHub'ın bu özelliği geliştirirken gerçekçi beklentiler oluşturduğunu gösteriyor.

Yol Haritası ve Ekosistem Outlook

GitHub, tek ajan yardımından çoklu ajan koordinasyonuna geçiyor. Universe 2025'te duyurulan Agent HQ, Anthropic, OpenAI, Google ve Cognition'dan üçüncü taraf ajanları doğrudan Copilot aboneliklerine getirecek, böylece takımlar ön uç işlerini bir AI motoruna, uyumluluk kontrollerini ise başka bir motoruna yönlendirebilecek.

Mission Control, paralel olarak çalışan birden fazla ajanı yönetmek için birleşik bir gösterge paneli olarak 2026'nın başlarında kullanıma sunulacak. GitHub web, VS Code, mobil ve CLI'da gerçek zamanlı izleme olanağı sunacak ve ayrıca her bir AI ajanını bir takım üyesi gibi ele alan ajan taahhütleri ve kimlik kimlik bilgileri için dal kuralları gibi yeni yönetişim özellikleri sağlayacak.

Anthropic ürün sorumlusu, bu ortaklık hakkında "Geliştirmenin geleceğinin böyle işleyeceğini düşünüyoruz: ajanlar ve geliştiriciler, zaten güvendiğiniz altyapı üzerinde birlikte çalışacaklar" dedi.

Yol haritasını tamamlayan iki özellik daha var. Plan Modu, kodlama başlamadan önce etkileşimli soru-cevap oturumu gerçekleştirerek çözümleri adım adım haritalayacak. Özel ajan desteği, takımların yapılandırma dosyaları aracılığıyla özel AI kişilikleri tanımlamasına olanak tanıyacak. Örneğin, belirli ön uç kütüphaneleri ve tasarım modelleri üzerinde eğitilmiş bir UI Ajanı gibi.

Bu eklemeler, Copilot'u tek bir yardımcıdan AI destekli geliştirme platformuna dönüştürerek, tüm bunların maliyetiyle ilgili pratik sorular ortaya çıkarmaktadır.

GitHub Copilot Agentic AI'nın maliyeti nedir?

GitHub Copilot İş, kullanıcı başına aylık 19 ABD doları, kurumsal ise 39 ABD dolarıdır. Bireysel geliştiriciler, aylık 10 ABD doları olan Copilot Pro'yu veya yoğun kullanım için 39 ABD doları olan yeni Pro+ seviyesini seçebilirler.

Ajan, premium istek sistemi ile çalışır. İş katmanı, kullanıcı başına aylık 300 premium istek içerir, Kurumsal sağlayıcı ise 1.000 istek içerir ve aşımlar istek başına yaklaşık 4 senttir. Ajan, bir sorunu her çözdüğünde, bu kotadan bir premium istek kullanır.

Standart kod tamamlamalar sınırsız kalır, bu nedenle yalnızca ajan çağırma, GPT-4 sohbet veya görsel sorgular gibi gelişmiş özellikler kotanızdan düşer.