O GitHub anunciou uma série de ferramentas e atualizações para ampliar o uso de agentes de inteligência artificial (IA) no desenvolvimento de software durante o GitHub Universe 2026, realizado nos dias 28 e 29 de outubro, em São Francisco, nos EUA.
Uma das principais novidades foi o novo aplicativo do GitHub Copilot, concebido como um ambiente centralizado para que desenvolvedores acompanhem e coordenem diferentes agentes trabalhando simultaneamente. A proposta é permitir que o profissional delegue tarefas, acompanhe a execução de cada uma delas e supervisione o desenvolvimento de projetos até a entrega de um código pronto para revisão. A plataforma também oferece recursos para dividir objetivos maiores em atividades menores, distribuídas entre agentes que podem trabalhar em diferentes repositórios.
Em entrevista ao TecMundo durante o evento, Pierce Boggan, principal gerente de produto do GitHub, explicou que a mudança acompanha uma evolução no uso dessas ferramentas. No início, os desenvolvedores recorriam aos agentes para tarefas pontuais, como completar trechos de código. Com o avanço da tecnologia, passaram a delegar trabalhos mais longos e a executar várias tarefas ao mesmo tempo. Essa mudança, segundo ele, trouxe novos desafios para os computadores dos próprios usuários.
“Mesmo com uma máquina muito boa, ela começa a ficar lenta quando você está executando dez ou 15 agentes”, afirmou Boggan, ao explicar que a produção e os testes de código consomem recursos do computador. Como resposta, o GitHub tem ampliado o uso de ambientes de execução na nuvem. Nesse modelo, parte do processamento acontece remotamente, enquanto o desenvolvedor acompanha as atividades e pode manter diferentes tarefas em andamento.
Boggan também descreveu uma mudança na organização do trabalho. Em vez de acompanhar apenas uma tarefa ou um agente por vez, o profissional passa a supervisionar várias sessões simultâneas. “Agora precisamos de uma forma de organizar as sessões dos agentes”, explicou. A proposta do aplicativo do Copilot é justamente oferecer uma visão centralizada dessas atividades, permitindo acompanhar o andamento dos trabalhos e intervir quando uma decisão exigir participação humana.
Outra novidade é o Copilot Fusion, sistema que seleciona e combina diferentes modelos de IA conforme a necessidade de cada atividade. A proposta é reduzir a necessidade de o desenvolvedor escolher manualmente qual modelo utilizar, permitindo que a plataforma direcione tarefas para sistemas com características diferentes. Boggan destacou que a flexibilidade é importante porque as equipes têm necessidades distintas. “Você não quer ficar preso a um único provedor, a um conjunto específico de modelos ou ferramentas”, afirmou.
O evento também apresentou o Computer Use, recurso que permite aos agentes interpretar informações exibidas na tela e interagir com interfaces de aplicativos em computadores com Windows e macOS, mediante autorização do usuário.
O GitHub anunciou ainda recursos para permitir que uma mesma sessão de trabalho seja iniciada em um dispositivo e continuada em outro, como celular, navegador, terminal ou ambiente de desenvolvimento.
A chamada Session Continuity preserva o contexto e o histórico das atividades, enquanto as automações permitem programar agentes para executar tarefas recorrentes, como triagem de problemas e revisão de repositórios. Outro recurso apresentado foi o Copilot Memory, voltado à retenção de informações sobre padrões de desenvolvimento e preferências das equipes, além da possibilidade de sugerir melhorias nas instruções utilizadas pelos agentes.
Segurança e o novo papel dos desenvolvedores
A ampliação da autonomia dos agentes também aumenta a preocupação com a qualidade e a segurança dos códigos produzidos. Para isso, o GitHub apresentou o Copilot Code Review Max, ferramenta de revisão automatizada voltada à identificação de falhas mais complexas e vulnerabilidades antes que as alterações sejam incorporadas aos projetos.
A companhia também anunciou o AI-detected Secret Push Protection, para identificar e bloquear o envio de informações sensíveis, como credenciais e senhas, e o AI Scan, que amplia a análise de segurança para linguagens e arquivos que não eram contemplados pelas ferramentas tradicionais da plataforma.
A transformação também deve alterar as habilidades exigidas dos profissionais de tecnologia. Para Martin Woodward, vice-presidente de Developer Relations do GitHub, criatividade, capacidade de julgamento e pensamento sistêmico serão importantes em um cenário no qual a IA assume uma parcela maior da execução técnica. Em entrevista ao TecMundo, ele afirmou que o desenvolvedor precisa definir o objetivo antes de delegar tarefas aos agentes. “Você precisa dizer aos agentes qual é o destino antes que eles possam chegar lá”, explicou.
Woodward também destacou a importância de entender como os diferentes componentes de um sistema se comunicam, mesmo que os profissionais não precisem dominar todas as linguagens de programação. Esse conhecimento permite avaliar e orientar melhor o trabalho produzido pela IA. O executivo também avalia que a linguagem natural deve ganhar espaço como forma de interação com ferramentas de desenvolvimento. Na avaliação dele, a tecnologia pode ampliar o acesso à programação, inclusive entre pessoas que ainda não dominam o inglês, idioma historicamente predominante na área.
O crescimento da comunidade de desenvolvedores também foi um dos temas do evento. Segundo dados apresentados pelo GitHub no relatório Octoverse 2026, a plataforma chegou a 225 milhões de desenvolvedores no mundo, enquanto o volume de pull requests mesclados alcançou 220 milhões por mês e o de commits chegou a 7,38 bilhões mensais. O Brasil reúne 10,2 milhões de desenvolvedores na plataforma, de acordo com os números apresentados pela companhia.
Em entrevista ao TecMundo, Julio Viana, gerente regional do GitHub no Brasil, afirmou que a expansão da IA não deve eliminar a demanda por profissionais. “Quanto mais agentes autônomos começarem a trabalhar, maior será a necessidade de controle”, disse. Para ele, a governança volta a ganhar importância à medida que as empresas passam a utilizar mais sistemas autônomos.
O executivo também avaliou que a demanda por profissionais iniciantes deve continuar, já que a IA pode funcionar como uma ferramenta de aprendizado e orientação para quem está começando a programar.
Além das ferramentas, o GitHub anunciou investimentos na infraestrutura para sustentar o aumento do volume de operações realizadas por agentes. A companhia informou ter adicionado 4 milhões de núcleos de CPU ao longo do ano e apresentou mudanças na arquitetura do GitHub para permitir que diferentes agentes realizem alterações em paralelo sem bloquear um repositório inteiro a cada gravação.
O evento também trouxe mudanças no modelo comercial de acesso aos recursos de IA, com uma proposta de cobrança baseada no consumo de créditos, em vez de depender exclusivamente de licenças individuais.
