GitHub Copilot se torna agente autônomo com AI em testes de código
São Paulo — InkDesign News — A evolução da inteligência artificial (IA) tem impulsionado avanços significativos em ferramentas de programação, como o GitHub Copilot, que agora incorpora novas funcionalidades baseadas em aprendizado profundo (deep learning) e modelos de grande linguagem (LLM).
Tecnologia e abordagem
O GitHub Copilot, um assistente de codificação baseado em IA, introduziu o Copilot Agent, que permite testes de código assíncronos. Essa nova abordagem visa não apenas ajudar os desenvolvedores a completar tarefas, mas também a gerenciar tarefas de forma mais autônoma. O Copilot Agent pode navegar em repositórios, editar arquivos, executar comandos e abrir pull requests, tudo isso em um ambiente controlado, seguindo o estilo de programação do usuário. Mario Rodriguez, diretor de produto da GitHub, afirma que essa ferramenta “aberta aos desenvolvedores permitirá que eles se concentrem em tarefas mais criativas” ( “I could go into an issue… et cetera, et cetera.”).
Aplicação e desempenho
Ao utilizar o GitHub Actions, o Copilot Agent cria um ambiente virtual, clonando repositórios e decidindo seu fluxo de trabalho. Ele analisa o código utilizando a busca de código RAG da GitHub e atualiza continuamente o pull request. A capacidade de resposta do agente é reforçada pelo uso do Model Context Protocol (MCP), que permite a comunicação e transferência de dados para fornecer um contexto mais rico para a resolução de problemas. Ao fazer isso, o sistema prioriza a eficiência e reduz o tempo gasto em tarefas repetitivas.
Impacto e mercado
A competição no espaço de assistentes de programação está acirrada, com alternativas como OpenAI Codex e Google Code Assist ganhando tração. A evolução do GitHub Copilot representa uma necessidade crítica por um suporte mais autônomo na codificação, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em inovação. “Antes, tínhamos uma simples conclusão de código; agora, é uma experiência agential.” ( “So before you had code completion… that’s really the value at the end.”).
Os próximos passos incluem a implementação contínua de capacidades assíncronas e melhorias na interoperabilidade, que abrirão novas oportunidades de eficiência e criatividade para desenvolvedores.
Fonte: (VentureBeat – AI)
