GitHub Copilot entwickelt sich zu einem autonomen Agenten mit asynchronem Code-Test

Microsofts erfolgreiches KI-Programmiertool GitHub Copilot möchte sich von der bloßen Unterstützung von Menschen bei der Vervollständigung von Code lösen und ermöglicht es Benutzern ab heute, asynchrone Codetests einzurichten.

Durch diesen Schritt arbeitet GitHub Copilot autonomer für Entwickler und bleibt so wettbewerbsfähig, da der Markt für KI-Codierungsassistenten immer voller KI-gestützter Tools ist, darunter auch der am Freitag veröffentlichte Software-Engineering-Agent Codex, der mit der Microsoft-Investition OpenAI konkurriert .

GitHub Copilot Agent, erstmals im Februar als Project Padawan angekündigt, prüft, testet und iteriert Code. Nach dem Aufruf kann Copilot Agent im Repository navigieren, Dateien bearbeiten, Befehle ausführen und Pull Requests öffnen.

Mario Rodriguez, Chief Product Officer bei GitHub, erklärte gegenüber VentureBeat, dass GitHub Copilot Agent Entwicklern die Möglichkeit geben könne, sich auf andere Aufgaben zu konzentrieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass der von ihnen zuvor geschriebene Code funktioniert.

„Ich konnte ein Problem bearbeiten. Früher musste ich dafür in meine IDE zurückkehren, das Repo klonen, das Problem öffnen und versuchen, es zu lösen, und so weiter“, sagte Rodriguez. „Jetzt kann ich es einfach Copilot zuweisen, und es ist direkt dort, zusammen mit meinen anderen Kollegen.“

Er fügte hinzu, dass der Copilot-Agent in GitHub eingebettet sei und dem Stil des Benutzers folge, und dass der menschliche Entwickler ihn überwachen könne, da der Agent seine Denk- und Validierungsschritte protokolliere.

Entwickler können das Problem dem Agenten zuweisen, genau wie sie es bei menschlichen Kollegen tun würden. Der Agent antwortet dann mit dem Augen-Emoji, um anzuzeigen, dass er mit der Problemlösung beginnt. Der Agent tippt GitHub Actions an, um eine virtuelle Maschine zu starten, und klont anschließend das Repository. Er legt seinen Workflow fest, analysiert die Codebasis mithilfe der RAG-Codesuche von GitHub und aktualisiert den Pull Request kontinuierlich. Sobald dies erledigt ist, markiert der Agent den Benutzer zur Überprüfung.

Der Agent berücksichtigt den Kontext aus vorherigen Pull Request-Diskussionen und befolgt alle benutzerdefinierten Repo-Anweisungen.

GitHub war einer der ersten Anbieter, der Programmierassistenten einführte, um Entwicklern die Codegenerierung zu erleichtern. Im Laufe der Zeit kamen immer mehr Programmierassistenten hinzu, und die Codegenerierung und -überprüfung ist zu einem selbstverständlichen Service von KI-Plattformen geworden.

GitHub Copilot muss jetzt nicht nur mit den Codierungsfähigkeiten von ChatGPT, Gemini und Claude konkurrieren, sondern auch mit Code Assist von Google und Codex von OpenAI.

Da KI-generierter Code jedoch zunehmend akzeptiert wird, insbesondere durch das Wachstum von Vibe-Coding, müssen sich Programmierdienste wie GitHub Copilot über die reine Code-Vervollständigung hinaus weiterentwickeln. Durch die stärkere Agentenfunktionalität von Copilot wird die Programmierhilfe autonomer. Der Mensch gibt Copilot bei den meisten Schritten keine Anweisungen mehr, sondern lässt ihn seine Arbeit selbst erledigen. Gleichzeitig konzentriert sich der Entwickler auf andere Dinge.

„Früher gab es die Code-Vervollständigung, die ständig verfügbar war, und die Produktivität stieg nicht so stark, weil man jeden einzelnen Tastendruck betätigte“, sagte Rodriguez. „Es ist ein agentenbasiertes Erlebnis; es läuft völlig asynchron ab. Man konnte eine Aufgabe erledigen, während Copilot fünf andere ausführte, und genau darin liegt der Mehrwert.“

Rodriguez sagte, dies eröffne mehr asynchrone Möglichkeiten für GitHub.

Eine weitere Neuerung bei GitHub ist die Unterstützung für MCP, sodass der Copilot-Agent mit allen Projekten, die er überprüft, kommunizieren und zusätzliche Daten abrufen kann.

MCP oder Model Context Protocol , die schnell wachsende agentenbasierte Interoperabilitätsplattform von Anthropic , standardisiert mehr als nur die agentenbasierte Kommunikation, sondern bietet auch Interoperabilität bei der Datenübertragung.

Wenn der Agent erkennt, dass wichtige Kontextinformationen oder Daten fehlen, beispielsweise ein beschädigtes Foto im Code, kann der Agent den MCP-Server aufrufen, um die Informationen vom MCP-Server der Datenquelle abzurufen.

Rodriguez sagte, dass GitHub Copilot Agent, wie sein früherer Name Padawan, Entwicklern beibringt und sie unterstützt, um ihnen Freiraum für die Arbeit an ihren Ideen zu geben, ohne sich so sehr auf die Wartung des Codes konzentrieren zu müssen.

„Wenn man glaubt, dass Software derzeit alles auf der Welt antreibt und dass die nächste große Erfindung von Software angetrieben wird, dann sollte man diesen Entwicklern die besten Tools der Welt zur Verfügung stellen. Copilot kann an den anderen Projekten arbeiten, und ich kann mich dann dem Projekt widmen, das meine Kreativität als Mensch und als Kreativen erfordert“, sagte er.