GitHub представил значительное обновление своего интеллектуального инструмента для программирования — GitHub Copilot. Теперь он далеко превосходит простое автодополнение кода, приобретя возможности асинхронного тестирования. Это нововведение, впервые представленное в феврале под названием Project Padawan, превращает Copilot в более автономного помощника разработчика, что особенно важно в условиях усиливающейся конкуренции на рынке ИИ-инструментов для кодинга, включая предложения от OpenAI.
Новая функция, названная GitHub Copilot Agent, может автоматически проверять, тестировать и улучшать код. При вызове Copilot Agent способен перемещаться по репозиторию, редактировать файлы, запускать команды и создавать pull-реквесты. Как отметил Марио Родригес, главный директор по продуктам GitHub, это освобождает разработчиков от рутинных задач, позволяя сосредоточиться на более креативной части работы. Например, вместо того чтобы вручную клонировать репозиторий и решать проблему, разработчик может поручить это Copilot Agent. Агент берет на себя задачу, запускает виртуальную машину через GitHub Actions, клонирует репозиторий, анализирует код и непрерывно обновляет pull-реквест. По завершении своей работы агент уведомляет пользователя о необходимости проверки.
При этом Agent учитывает контекст предыдущих обсуждений pull-реквестов и придерживается всех пользовательских инструкций репозитория. По словам Родригеса, Copilot Agent органично интегрируется в GitHub и адаптируется под стиль разработчика, а все этапы работы агента, включая логику принятия решений и валидацию, тщательно документируются для контроля.
Развитие GitHub Copilot связано с эволюцией рынка. Если раньше основной акцент был на ускорении написания кода, то теперь от ИИ-платформ ожидаются более комплексные решения, включая автоматизированное тестирование и ревью. Теперь GitHub Copilot должен конкурировать не только с возможностями ChatGPT, Gemini и Claude, но и с Google Code Assist и Codex от OpenAI. Переход к более автономному агенту позволяет Copilot выйти за рамки автодополнения, обеспечивая асинхронную обработку задач и повышая эффективность разработчиков.
Ещё одним важным новшеством является поддержка MCP (Model Context Protocol) от Anthropic. Этот протокол обеспечивает межплатформенную совместимость, позволяя Copilot Agent получать дополнительную информацию из различных источников данных, если это требуется для выполнения задачи. Например, если Agent обнаружит недостаток контекста (например, отсутствует изображение в коде), он сможет запросить недостающие данные через MCP-сервер.
Обновлённый GitHub Copilot Agent, по словам Родригеса, предназначен для того, чтобы помочь разработчикам освободить время для креативной работы, поручив ИИ рутинные задачи по поддержке и тестированию кода. Это позволяет сосредотачиваться на творческом аспекте разработки программного обеспечения, что особенно важно в условиях увеличивающейся роли ПО в современном мире.
Источник: iXBT
