На конференции разработчиков Build 2025 в Сиэтле GitHub представил революционного AI-агента для программирования, который может выступать в роли автономного разработчика в составе команд.
Новый агент GitHub Copilot знаменует собой важный шаг в развитии инструментов с поддержкой искусственного интеллекта. Интегрированный непосредственно в GitHub, агент активируется, когда разработчики назначают задачи (issues) Copilot или инициируют его через VS Code. Далее он разворачивает защищённую среду разработки на базе GitHub Actions и отправляет коммиты в виде чернового pull request, ход выполнения можно отслеживать по логам сессии.
Рабочий процесс агента повторяет действия обычного разработчика, автоматизируя рутинные задачи. После запуска виртуальной машины через GitHub Actions он отправляет обновления в виде черновых pull request'ов и фиксирует свои решения в логах сессии. По завершении работы агент отмечает исходного пользователя для ревью. Разработчики могут оставлять комментарии, на которые агент автоматически реагирует, внося дополнительные изменения.
По словам генерального директора GitHub Томаса Домке, агент оптимизирован для работы с "хорошо протестированными кодовыми базами" и особенно эффективен при выполнении рутинных задач по поддержке — таких как исправление ошибок, расширение функциональности и рефакторинг кода. Используя современные модели ИИ, агент отлично справляется с задачами низкой и средней сложности: от добавления новых функций и исправления багов до расширения тестов, рефакторинга и улучшения документации. Это позволяет разработчикам передавать трудоёмкие, но однообразные задачи, сосредотачиваясь на более интересной работе.
Агент Copilot уже доступен подписчикам Copilot Pro+ и Copilot Enterprise. Для корпоративных пользователей потребуется одобрение администратора для активации новой политики Copilot Coding Agent. Использование агента расходует минуты GitHub Actions и премиальные запросы Copilot, включённые в подписку.
Перед отправкой изменений технология проверяет свою работу с помощью тестов и линтеров. После завершения агент отмечает пользователя для ревью. Разработчики могут запрашивать доработки через комментарии в pull request или продолжить работу с веткой локально в своём IDE с помощью Copilot. Агент особенно эффективен при выполнении задач низкой и средней сложности в хорошо протестированных кодовых базах.