Podczas konferencji Microsoft Build 2025 w Seattle, GitHub zaprezentował przełomowego agenta kodowania AI, który pełni rolę autonomicznego programisty w zespołach tworzących oprogramowanie.
Nowy agent GitHub Copilot stanowi istotny krok naprzód w rozwoju programowania wspomaganego przez sztuczną inteligencję. Agent jest bezpośrednio zintegrowany z GitHubem i aktywuje się, gdy deweloperzy przypisują zgłoszenia do Copilota lub wywołują go z poziomu VS Code. Następnie uruchamia bezpieczne środowisko deweloperskie oparte na GitHub Actions, przesyłając zmiany do roboczego pull requesta, który można śledzić w dziennikach sesji.
Przebieg pracy agenta przypomina działania ludzkiego programisty, automatyzując powtarzalne zadania. Po uruchomieniu maszyny wirtualnej przez GitHub Actions, agent przesyła postępy jako robocze pull requesty i rejestruje swoje decyzje w dziennikach sesji. Po zakończeniu pracy oznacza pierwotnego użytkownika do przeglądu. Deweloperzy mogą zostawiać komentarze, na które agent automatycznie odpowiada, wprowadzając dodatkowe zmiany.
Według CEO GitHuba, Thomasa Dohmke, agent został zaprojektowany do wydajnej pracy w "dobrze przetestowanych bazach kodu" i szczególnie dobrze radzi sobie z rutynową konserwacją, taką jak naprawa błędów, rozbudowa funkcji czy refaktoryzacja kodu. Dzięki wykorzystaniu najnowocześniejszych modeli, agent świetnie sprawdza się przy zadaniach o niskiej i średniej złożoności — od dodawania funkcji i naprawiania błędów, przez rozszerzanie testów, refaktoryzację, aż po ulepszanie dokumentacji. Pozwala to programistom przekazywać czasochłonne, rutynowe zadania i skupić się na bardziej interesujących aspektach pracy.
Agent Copilot jest już dostępny dla subskrybentów Copilot Pro+ oraz Copilot Enterprise. Użytkownicy Enterprise muszą uzyskać zgodę administratora, aby włączyć nową politykę agenta Copilot. Korzystanie z agenta zużywa minuty GitHub Actions oraz żądania premium Copilot, które są częścią wybranych planów subskrypcyjnych.
Technologia weryfikuje swoje zmiany za pomocą testów i linterów przed przesłaniem ich do repozytorium. Po zakończeniu pracy agent oznacza użytkownika do przeglądu. Programiści mogą poprosić o poprawki w komentarzach do pull requesta lub pobrać gałąź lokalnie i kontynuować pracę w swoim IDE z pomocą Copilota. Agent szczególnie dobrze radzi sobie z zadaniami o niskiej i średniej złożoności w dobrze przetestowanych bazach kodu.