GitHub, la plataforma colaborativa por excelencia, ha presentado en el BUILD 2025 su última gran novedad: un agente de codificación autónomo para GitHub Copilot. Aunque todavía en fase cuasi-experimental, marca un hito importante, y aspira a redefinir la manera en la que interactuamos con la inteligencia artificial en nuestros flujos de trabajo diarios como programadores.
A diferencia de GitHub Copilot, que ayuda a los desarrolladores en tiempo real, el nuevo agente trabaja de forma independiente, escaneando bases de código, identificando problemas proactivamente y enviando correcciones sugeridas como solicitudes de extracción. Esto representa un cambio de la asistencia al desarrollador a un modelo de mantenimiento de código más autónomo.
Este nuevo paradigma de trabajo implica que, en lugar de simplemente responder a preguntas o completar líneas de código, ahora podemos asignarle problemas complejos al agente, permitiéndole iterar y proponer soluciones directamente, y trabajando de manera asíncrona e independiente, fuera del editor de código.
El propósito principal de este agente de codificación es automatizar tareas de mantenimiento de código y mejorar a escala la calidad de las bases de código de las empresas. Al delegar al agente la identificación y corrección de bugs, la adición de nuevas funcionalidades, la refactorización de código o la mejora de la documentación en tareas de baja a media complejidad, los desarrolladores humanos pueden liberar su tiempo y energía para enfocarse en desafíos de mayor valor, como el diseño de la app y la resolución de problemas creativos.
¿Cómo trabaja el Agente de GitHub Copilot?: del bug al Pull Request
A diferencia del GitHub Copilot tradicional, que asiste al desarrollador en tiempo real con sugerencias de código y contesta preguntas, este nuevo agente funciona de manera autónoma y asíncrona, integrado directamente en GitHub y accesible desde entornos como Visual Studio Code.
El proceso es muy intuitivo y se alinea con el flujo de trabajo ya familiar para muchos equipos:
- Inicio de la Tarea: el agente comienza su labor cuando se le asigna una incidencia de GitHub a Copilot, o cuando se le ordena desde el chat en Visual Studio Code. Esta asignación convierte un problema detectado o una tarea pendiente en un encargo para la IA.
- Análisis y Propuesta de Solución: una vez activado, el agente procede a escanear toda la base de código, identificando los problemas relevantes. Su capacidad para entender el significado y la estructura del código, más allá de una simple coincidencia de texto, lo cual le permite formular una solución potencial.
- Generación de Pull Request (PR): una vez que el agente ha llegado a una solución, su siguiente paso es crear un borrador de PR que incluye los cambios de código propuestos, acompañados de un mensaje descriptivo que detalla la justificación de la modificación. Puedes seguir su progreso en cada paso a través de los registros de sesión del agente.
- Revisión y Aprobación Humana: es crucial destacar que los pull requests generados por el agente requieren la aprobación humana antes de que se ejecuten los flujos de trabajo de Integración Continua/Entrega Continua (CI/CD), por supuesto. Puedes revisar el PR, proporcionar feedback al agente e incluso solicitarle que itere sobre los cambios propuestos para modificarlos, asegurando así un control de calidad y alineación con las políticas de tu equipo.
Este agente está demostrando su eficacia en una variedad de tareas de baja a media complejidad. Sus capacidades abarcan desde la corrección de errores (bugs) y la adición de nuevas funcionalidades, hasta la extensión de pruebas, la refactorización de código y la mejora de la documentación.
Este enfoque automatizado en tareas rutinarias permite que los desarrolladores nos centremos en labores de mayor complejidad y valor estratégico.
De momento, el agente de GitHub Copilot está disponible en preview para los usuarios de Copilot Pro+ y Copilot Enterprise , las capas "caras" del producto.
Más allá de la IA generativa: CodeQL
El funcionamiento autónomo y la capacidad de "razonar" sobre el código que posee el nuevo agente de codificación de GitHub Copilot no se basan únicamente en la inteligencia artificial generativa o un modelo grande lenguaje (LLM). Detrás de esta innovación, se encuentra una tecnología de análisis profundo que permite a la IA comprender la lógica y la estructura del software: CodeQL.
CodeQL es un motor de análisis de código semántico desarrollado por GitHub. Su principal fortaleza radica en la habilidad de consultar el código fuente como si fuera una base de datos. Es Open Source y lo puedes usar por tu cuenta para hacer consultas sobre tu código:
$ # Clonar el proyecto
$ git clone https://github.com/empresa/repo
$ # Crear una base de datos CodeQL
$ codeql database create ./repo_db -s ./repo \
-j 0 -l java --command "mvn -B -DskipTests \
-DskipAssembly"
import TaintTracking::Global<UnsafeDeserializationConfig>
from PathNode source, PathNode sink
where flowPath(source, sink)
select sink.getNode().(UnsafeDeserializationSink).getMethodAccess(), source, sink,
"Unsafe deserialization of $@.", source.getNode(), "user input"
Al incluir CodeQL en el nuevo agente autónomo de GitHUb Copilot, en lugar de realizar búsquedas de texto superficiales o patrones básicos, el agente puede examinar las relaciones intrínsecas entre las diferentes partes del código, el flujo de datos y cómo las funciones interactúan entre sí.
Este nivel de comprensión es vital para la detección proactiva de vulnerabilidades y la identificación de "malos patrones" o problemas de calidad a gran escala dentro de una base de código.
Al llevar CodeQL integrado, el agente de Copilot tiene una enorme capacidad para entender el significado y la estructura del código, yendo más allá de la mera localización o procesado básico de texto. Esta "comprensión profunda" le permite identificar y formular soluciones para problemas complejos, desde errores sutiles hasta vulnerabilidades de seguridad que podrían propagarse a través del proyecto.
Posible impacto futuro del agente de GitHub Copilot
La integración de esta capacidad de agente autónomo en GitHub Copilot no es solo una mejora tecnológica: representa un cambio muy importante en la forma de plantearse el desarrollo de software, ya que redefine de nuevo la relación entre los desarrolladores y la IA, pasando de una herramienta de asistencia a un auténtico colega de programación.
El impacto más directo y beneficioso para los equipos de desarrollo es la liberación de tiempo y energía. Al delegar al agente tareas de baja a media complejidad, los desarrolladores pueden concentrarse en cosas que aporten mayor valor.
Aunque este agente es todavía un prototipo en desarrollo temprano, según GitHub las pruebas internas ya han demostrado su eficacia en bases de código conocidas y bien probadas de antemano. GitHub lo considera una inversión a largo plazo para transformar el mantenimiento de software.