Tại sao các nhóm đang chuyển sang sử dụng GitHub Copilot Agentic AI một cách nhanh chóng?

Điểm khóa

GitHub Copilot có cung cấp Agentic AI không?

Có. GitHub Copilot bao gồm một trợ lý lập trình tự động hoàn toàn có thể xử lý các công việc nhiều bước mà không cần sự hướng dẫn liên tục của con người.

Agent hoạt động như một đối tác lập trình tự chủ. Nó phân tích mã nguồn, đề xuất các bản sửa lỗi, chạy các bài kiểm tra và tiếp tục lặp lại cho đến khi hoàn thành công việc. Khác với các công cụ hoàn thành mã truyền thống phải chờ đợi lệnh, agent này chủ động thực hiện công việc dựa trên nhiệm vụ được giao.

GitHub đã ra mắt bản xem trước của Copilot vào tháng 2 năm 2025, sau đó triển khai cho tất cả người dùng vào tháng 4. Công ty đã tích hợp tính năng này trực tiếp vào nền tảng của mình, cho phép các nhóm giao các vấn đề cho Copilot theo cách tương tự như khi giao công việc cho một nhà phát triển khác.

Các nhóm giờ đây có thể gửi yêu cầu vào hàng đợi của agent và theo dõi quá trình nó tạo ra mã nguồn sẵn sàng cho sản xuất bằng cách phân tích bối cảnh kho lưu trữ và các mẫu mã hiện có.

Nó thực sự hoạt động như thế nào?

Agent sẽ ngay lập tức bắt đầu hoạt động ngay khi nhà phát triển gán một vấn đề GitHub cho Copilot.

Nó bắt đầu bằng cách tạo ra một môi trường phát triển bảo mật thông qua GitHub Actions, sau đó phân tích kho lưu trữ của bạn bằng Code Search để hiểu cơ sở mã hiện có. Từ đó, nó tự động đề xuất các chỉnh sửa mã.

Quy trình diễn ra qua nhiều bước – chạy thử nghiệm, kiểm tra lỗi và lặp lại các thay đổi cho đến khi công việc hoàn thành. Mỗi lần lặp lại sẽ tinh chỉnh mã nguồn dựa trên kết quả thử nghiệm và các mẫu trong kho lưu trữ.

Khi hài lòng với công việc của mình, agent sẽ gói gọn mọi thứ vào một yêu cầu hợp nhất (pull request) bản nháp.

Trợ lý sử dụng công nghệ sinh thành được tăng cường bằng truy xuất (retrieval-augmented generation) để tìm kiếm các tệp và hàm liên quan trong toàn bộ kho lưu trữ. Điều đó có nghĩa là các thay đổi mã nguồn thực sự phù hợp với các mẫu hiện có thay vì giới thiệu các phong cách mới ngẫu nhiên.

Các mô hình thị giác thêm một lớp chức năng ở đây, cho phép agent đọc các ảnh chụp màn hình được nhúng trong các vấn đề để hiểu các bản thiết kế giao diện người dùng (UI mockups) hoặc giải mã các thông báo lỗi.

Bốn thành phần chính thúc đẩy quy trình làm việc này:

Trong suốt quy trình làm việc này, agent hoạt động trong phạm vi các quy tắc bảo vệ kho lưu trữ hiện có, chỉ đẩy các thay đổi lên các nhánh mới để các quy tắc bảo vệ nhánh vẫn được áp dụng.

Mỗi yêu cầu hợp nhất (pull request) vẫn cần sự phê duyệt của con người trước khi kích hoạt các đường ống CI/CD, giúp bạn giữ quyền quyết định cuối cùng về sản xuất. Sự bảo vệ này rất quan trọng vì các hệ thống tự động cần sự giám sát.

Điều này trông như thế nào trong thực tế?

Hãy tưởng tượng một nhà phát triển đang đối mặt với một lỗi nghiêm trọng ẩn sâu trong một cơ sở mã nguồn có 50.000 dòng.

Thay vì mất hàng giờ để theo dõi các cuộc gọi hàm, họ giao vấn đề cho agent của Copilot và theo dõi công cụ này phân tích mã nguồn một cách nhanh chóng, xác định logic lỗi, đề xuất các thay đổi cần thiết và tạo bản nháp yêu cầu hợp nhất chỉ trong vài phút.

Một người dùng Reddit đã báo cáo việc tạo ra một ứng dụng web có hàm hoàn chỉnh chỉ với một lệnh duy nhất bằng chế độ agent.

Hành trình tối ưu hóa này minh họa cách AI Agent biến các công việc lặp đi lặp lại thành quy trình làm việc hiệu quả. Trong khi việc gỡ lỗi thủ công có thể mất cả buổi chiều, AI Agent cung cấp giải pháp có thể kiểm thử trong vòng chưa đầy mười phút.

Thời gian tiết kiệm được tích lũy qua hàng trăm vấn đề mỗi quý. Những lợi ích này giúp GitHub Copilot có vị trí khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh chỉ tập trung vào việc hoàn thành mã nguồn.

Tích hợp & Tương thích với hệ sinh thái

Copilot’s agent tích hợp vào các công cụ phát triển mà các nhóm đã sử dụng. Nó hoạt động nguyên bản trên GitHub, VS Code và JetBrains, và có thể mở rộng ngoài các môi trường đó thông qua Model Context Protocol để truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc gọi các API nội bộ trong quá trình thực hiện công việc.

Phía nền tảng cũng rất quan trọng, vì agent này tận dụng hơn 25.000 mẫu Action của GitHub, nó có thể khai thác bất kỳ bước CI/CD nào đã có sẵn trên thị trường.

Các tổ chức cần triển khai tại chỗ có thể chạy nó thông qua Codespaces hoặc các máy chủ tự quản lý.

Phản hồi từ cộng đồng và ý kiến của người dùng sớm

Phản hồi của các nhà phát triển trên Reddit và Hacker News cho thấy sự hào hứng thực sự xen lẫn với sự thận trọng thực tế.

Một kỹ sư mô tả chế độ agent là “hoàn toàn tuyệt vời”, chia sẻ cách họ xây dựng một ứng dụng web có hàm chỉ với một lệnh duy nhất. Một bình luận khác cho biết năng suất tăng từ 5 lần lên 30 lần sau khi họ ngừng coi Copilot như một chatbot và để nó hoạt động tự động.

Tuy nhiên, sự hào hứng đó gặp giới hạn khi đối mặt với công việc phức tạp.

Nhiều người dùng báo cáo rằng agent gặp khó khăn khi các công việc không được chia thành các phần nhỏ hơn, với một nhà phát triển cảnh báo rằng “Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể đưa ra kết quả sai và bị ảo giác” nếu không có phạm vi xác định rõ ràng.

Đội ngũ kỹ thuật của GitHub đang theo dõi chặt chẽ các báo cáo này, tổ chức các chủ đề trên Reddit để thu thập phản hồi về các vấn đề như treo terminal và vấn đề tích hợp linter.

Những chia sẻ của các nhà phát triển phản ánh cả hai mặt. “Chế độ Agent thực sự tuyệt vời cho việc tạo khung ứng dụng,” một người viết, trong khi người khác ghi chú “năng suất làm việc tăng từ 5 lần lên 30 lần với khả năng tự động hoàn toàn.” Tuy nhiên, quan điểm cảnh báo cũng xuất hiện thường xuyên: “Các công việc phức tạp vẫn yêu cầu sự giám sát và gỡ lỗi cẩn thận của con người.”

Điều nổi bật từ các cuộc thảo luận này là sự hào hứng được cân bằng bởi quá trình học hỏi. Các nhà phát triển thử nghiệm với các cấu hình tùy chỉnh và lời nhắc có cấu trúc thường báo cáo kết quả tốt hơn so với những người mong đợi phép màu. Mô hình này cho thấy các thực hành tốt nhất vẫn đang hình thành, điều này đặt ra kỳ vọng thực tế khi GitHub tiếp tục phát triển tính năng này.

Lộ trình & Triển vọng Hệ sinh thái

GitHub đang chuyển từ hỗ trợ bằng một agent duy nhất sang điều phối nhiều agent. Agent HQ, được công bố tại Universe 2025, sẽ đưa các agent của bên thứ ba từ Anthropic, OpenAI, Google và Cognition trực tiếp vào các gói đăng ký Copilot, giúp các nhóm có thể phân công công việc frontend cho một engine AI và kiểm tra tuân thủ cho một engine khác.

Mission Control sẽ ra mắt vào đầu năm 2026 như một bảng điều khiển thống nhất để quản lý nhiều agent chạy song song. Nó sẽ cung cấp giám sát thời gian thực trên GitHub web, VS Code, thiết bị di động và CLI, cùng với các tính năng quản trị mới như quy tắc nhánh cho các commit của agent và thông tin xác thực danh tính, coi mỗi agent AI như một thành viên trong nhóm.

“Đây là cách chúng tôi hình dung về tương lai của phát triển phần mềm: các agent và nhà phát triển hợp tác cùng nhau, trên nền tảng hạ tầng mà bạn đã tin tưởng,” một quan chức sản phẩm của Anthropic đã chia sẻ về hợp tác này.

Hai tính năng khác hoàn thiện lộ trình phát triển. Chế độ Kế hoạch (Plan Mode) sẽ thực hiện phiên hỏi đáp tương tác trước khi bắt đầu mã để lập bản đồ giải pháp từng bước. Hỗ trợ đại lý tùy chỉnh (Custom agent support) cho phép các nhóm định nghĩa các nhân vật AI chuyên biệt thông qua tệp cấu hình, ví dụ như một đại lý giao diện người dùng (UI Agent) được đào tạo trên các thư viện frontend và mẫu thiết kế cụ thể.

Những tính năng mới này chuyển đổi Copilot từ một trợ lý đơn lẻ thành một nền tảng phát triển được hỗ trợ bởi AI, điều này đặt ra những câu hỏi thực tế về chi phí của tất cả những điều này.

GitHub Copilot Agentic AI có giá bao nhiêu?

GitHub Copilot Kinh doanh có giá $19 mỗi người dùng mỗi tháng, trong khi gói doanh nghiệp có giá $39. Các nhà phát triển cá nhân có thể chọn Copilot Pro với giá $10 mỗi tháng hoặc gói Pro+ mới với giá $39 cho việc sử dụng nặng.

Chính bản thân agent hoạt động trên hệ thống yêu cầu cao cấp. Gói Kinh doanh bao gồm 300 yêu cầu cao cấp mỗi tháng cho mỗi người dùng, gói Enterprise nhà cung cấp 1.000 yêu cầu, và các yêu cầu vượt quá sẽ tính phí khoảng 4 xu mỗi yêu cầu. Mỗi lần agent giải quyết một vấn đề, nó sẽ tiêu tốn một yêu cầu cao cấp từ hạn mức đó.

Các tính năng hoàn thành mã tiêu chuẩn vẫn không giới hạn, vì vậy chỉ các tính năng nâng cao như gọi agent, trò chuyện GPT-4 hoặc truy vấn hình ảnh mới tính vào hạn mức của bạn.