GitHub ha sfruttato il suo evento Universe 2026 per delineare la visione di un sistema end-to-end per la distribuzione del software, pensato per gli sviluppatori che lavorano insieme agli agenti AI. L’azienda ha affermato che l’attenzione si sta spostando dalla produzione di codice al completamento del lavoro software, incluse funzionalità, correzioni di bug e interventi di sicurezza.
GitHub ha descritto lo sviluppo software come un processo continuo, anziché una sequenza lineare di pianificazione, programmazione, test e distribuzione. Gli sviluppatori definirebbero la direzione e resterebbero responsabili di ciò che viene rilasciato, mentre gli agenti potrebbero implementare e verificare le modifiche. GitHub ha dichiarato che il sistema è pensato per aumentare la velocità, usare il contesto condiviso per apprendere dal lavoro e aiutare a individuare problemi di sicurezza e bug prima del rilascio.
Tra i prodotti annunciati c’è l’app GitHub Copilot, che collega agenti e strumenti tra diversi progetti. GitHub ha dichiarato che gli utenti possono indirizzare il lavoro tramite l’app e usarla per attività che vanno oltre la programmazione, tra cui la stesura di specifiche, la discussione di progetti e l’analisi della telemetria.
Copilot Fusion è progettato per selezionare e coordinare uno o più modelli di AI in base alle esigenze di un’attività, come ragionamento, generazione di codice, debug e uso di strumenti. GitHub ha citato i risultati dell’Artificial Analysis Coding Agent Index, in cui Fusion Max ha ottenuto un punteggio entro due punti da Opus 5.5 Max, costando la metà e impiegando il 40% di tempo in meno per attività.
Copilot projects, disponibili in modo nativo nell’app Copilot dal giorno dell’annuncio, consentono agli utenti di eseguire in parallelo il lavoro degli agenti su più repository, in sessioni gestite. GitHub ha inoltre introdotto la continuità delle sessioni, che consente agli utenti di avviare e seguire la stessa sessione cloud dell’agente nell’app GitHub, in VS Code, nell’interfaccia a riga di comando e sul web.
Le automazioni Copilot possono essere eseguite nel cloud manualmente, secondo una pianificazione o in risposta a un evento. GitHub ha dichiarato che possono coordinare agenti per attività come il triage delle issue e la revisione del codice e che ora possono usare i risultati ottenuti per suggerire miglioramenti da sottoporre alla revisione e all’approvazione degli utenti.
Per la revisione del codice, GitHub ha introdotto Copilot code review Max, un’opzione di revisione più approfondita per le modifiche che richiedono un controllo aggiuntivo. L’azienda ha dichiarato che Max ha registrato il punteggio F1 più alto su ReviewBench per i problemi di gravità elevata; Lite e Balanced restano disponibili per revisioni quotidiane più rapide.
I clienti GitHub Enterprise possono usare le funzionalità Copilot, tra cui l’app, la revisione del codice e le automazioni, senza un abbonamento Copilot separato, pagando invece i crediti AI utilizzati. L’opzione è disponibile tramite GitHub Sales; l’accesso self-service è previsto in un secondo momento. I clienti Copilot Business ed Enterprise già esistenti possono mantenere i propri piani o passare alla nuova opzione quando lo desiderano.
GitHub ha inoltre illustrato il lavoro sull’infrastruttura necessario a sostenere le esigenze in evoluzione dello sviluppo assistito da agenti. L’azienda ha dichiarato di aver aggiunto finora quest’anno quattro milioni di core CPU, 160 petabyte di storage ad alta velocità e una capacità di rete di 50 terabit al secondo. GitHub sta migrando verso una distribuzione multi-regione su Azure e prevede di completare il lavoro all’inizio del prossimo anno.
L’azienda sta anche modificando la propria architettura Git, seguendo piani volti a semplificare le primitive, separare lo storage dal calcolo e ridurre al minimo il coordinamento. GitHub ha dichiarato che questo lavoro rientra in iniziative più ampie, riguardanti il gateway AI e l’agent harness, per migliorare la capacità e l’affidabilità della piattaforma.
Fonti: GitHub Blog.