A GitHub Copilot kódoló ügynöke mostantól környezeteket állíthat be, teszteket futtathat és lekérési kéréseket nyithat meg
Nagy idézet: A GitHub Copilot többet vállal a kódírás körüli munkából, nem csak maga a kód. Ügynöke most már beállíthat környezeteket, módosíthat egy adattárat, teszteket futtathat, és lekérési kérelmet nyithat meg a fejlesztő számára. David Fowler, a Microsoft kiváló mérnöke, aki az Aspire-on végzett munkákat vezeti, egyenesen ezt mondta az X-ről szóló bejegyzésében: „A kód beírásának teljesen vége.”
Fowler nem azt sugallta, hogy a szoftvermérnökök szükségtelenné válnak. De mivel a mesterséges intelligencia rutinosabb kódolási munkát végez, előfordulhat, hogy a fejlesztők kevesebb időt töltenek az egyes sorok megírásával, és több időt fordítanak a rendszertervezésre, a követelményekre, a függőségekre, valamint a szoftver biztonságának és rendeltetésszerű működésének biztosításához szükséges felülvizsgálatra.
A másodpilóta kódoló ügynöke része ennek a változásnak. A GitHub Windows fejlesztői környezeteket adott hozzá az ügynökhöz, lehetővé téve a Windows-alapú projektek létrehozását és tesztelését, a linterek futtatását és a buildek sikerességének ellenőrzését. Az ügynök ezután visszaküldheti munkáját egy emberi fejlesztőnek ellenőrzésre egy lehívási kéréssel.
A GitHub ügynöki munkameneteket is hozott a Windows Linux alrendszerébe, ami hasznos azoknak a csapatoknak, amelyek Windows és Linux eszközláncokon keresztül építenek szoftvereket, különösen akkor, ha az alkalmazásokat Windowson fejlesztik, de Linux-alapú környezetekben tesztelik vagy telepítik.
– David Fowler (@davidfowl) 2026. szeptember 3
A Microsoft hasonló változtatásokat hajt végre az Aspire-ben, az elosztott alkalmazások létrehozására szolgáló, kódelső eszközláncában. Az Aspire lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy egyetlen alkalmazásmodellben írják le az alkalmazáselemeket, például a szolgáltatásokat, a konténereket és az adatbázisokat, így az AI-ügynökök több kontextust biztosítanak, mint amennyit egyetlen forrásfájlból vagy csevegési promptból kapna.
Az Aspire 13.1 mélyebb támogatást vezetett be az AI kódolási asszisztensek számára. Az Aspire 13.2 hozzáadott egy ügynökbarát parancssori felületet és támogatja a Model Context Protocolt, amely lehetővé teszi az AI-eszközöknek a vezérelt hozzáférést a fejlesztési erőforrásokhoz és kontextushoz.
A Microsoft Aspire csapata áprilisban azt mondta, hogy az AI-ügynökök jók lehetnek a kód generálásában, de a kód előállítása más, mint egy működő alkalmazás szállítása. Az Aspire célja ennek a hiányosságnak egy részét megszüntetni azáltal, hogy lehetővé teszi az ügynök számára, hogy elindítsa a szolgáltatásokat, megvizsgálja a naplókat és a telemetriát, azonosítsa a hibákat, indítsa újra az összetevőket, és újra teszteljen. Elméletileg ez lehetőséget ad az ügynöknek arra, hogy közvetlenül kivizsgálja az alkalmazáshibákat, ahelyett, hogy a fejlesztőre hagyatkozna, hogy a hibakimenetet egy csevegőablakba másolja.
A Microsoft a biztonsági oldalon is mesterséges intelligenciát használ. MDASH-rendszere egy ügynöki sebezhetőség-ellenőrző, amelyet a Windowson, Azure-on és identitásrendszereken dolgozó mérnöki csapatok használnak. A Microsoft Windows biztonsági csapata szerint az MDASH „lehetővé tette biztonsági csapatunknak, hogy a Windows léptékében a sebezhetőségek keresését végezze, a korábban lehetségesnél sokkal mélyebb elemzéssel.”
A cég tájékoztatása szerint a munka olyan összetevőket tartalmaz, mint a Windows kernel, a Hyper-V és a hálózati verem. Ezek nagy és biztonsági szempontból érzékeny kódbázisok, ahol az automatizált elemzés segíthet a kutatóknak több kód vizsgálatában és a problémák gyorsabb kivizsgálásában.
A kép részét képezik a Microsoft natív Windows fejlesztői eszközei is. A cég a WinUI 3-at ajánlja az új natív Windows-alkalmazásokhoz, és a keretrendszer immár nyílt forráskódú. Az elérhetőbb forráskód és dokumentáció megkönnyítheti az AI-eszközök számára a közös projektstruktúrák és a támogatott API-k megértését.
A Microsoft egy útmutatót is közzétett a Copilot használatához WinUI-alkalmazások készítéséhez. Tartalmazza a kódkiegészítést, a fájlkörnyezetet és a projektspecifikus utasításokat, amelyek azt mutatják, hogy a vállalat elvárja, hogy az AI segítség a rendszeres Windows-fejlesztési munka részévé váljon.
A szeptember 4-én bejelentett Zenith projekt hardveres szöget ad hozzá. A Microsoft lecsupaszított Windows 11-beállításként írta le a fejlesztők számára, amelynek alapkövetelménye 64 GB egységes memória és 250 GB/s memória sávszélesség. A kezdeti hangsúly az AMD Ryzen AI Halo chipeken van.
A hardver a több mint 30 milliárd paraméterrel rendelkező helyi mesterséges intelligencia modellek támogatására szolgál. A modellek helyi futtatása csökkentheti a felhőkövetkeztetési költségeket, és a fejlesztők jobban irányíthatják a védett kódok és adatok kezelését.
Mindez megmagyarázza, miért kevésbé elsöprő Fowler megjegyzése, mint amilyennek elsőre tűnik. Nem azt jósolta, hogy a fejlesztők eltűnnek; ehelyett a posztja tükrözte, hogyan változik a munkájuk. A mesterséges intelligencia több mintakódolást és rutinjavítást vehet át, de a fejlesztők továbbra is eldöntik, hogy mit építenek, áttekintik, hogy az eszközök mit produkálnak, és megbizonyosodnak arról, hogy a szoftver biztonságos, megbízható és készen áll a való világban való futtatásra.