Rok transformacji
Rok 2025 był rokiem, w którym GitHub Copilot przestał być prostym narzędziem do autouzupełniania, a stał się kompletną platformą wspomagającą rozwój oprogramowania. Ta retrospektywa obejmuje główne zmiany od stycznia do listopada 2025 roku.
Październik 2025: Wizja wielomodelowa
Ewolucja w kierunku asystenta agentowego
15 października 2025 — GitHub publikuje przełomowy artykuł: “Copilot: Faster, smarter, and built for how you work now”. Publikacja ta oficjalnie wyznacza przejście Copilota od narzędzia do autouzupełniania do wielomodelowego asystenta agentowego.
| Przed 2025 | Po październiku 2025 |
|---|---|
| Proste autouzupełnianie | Asystent wielomodelowy |
| Jeden model | Wybór między OpenAI, Anthropic, Google |
| Pasywne sugestie | Aktywni agenci |
Nowe modele uzupełniania
23 października 2025 — GitHub prezentuje nowe, niestandardowe modele zapewniające szybsze i inteligentniejsze uzupełnianie, będące wynikiem optymalizacji specyficznej dla kodu.
🔗 Blog: Building a faster, smarter GitHub Copilot
GitHub MCP Server: zautomatyzowana ocena
30 października 2025 — Wprowadzenie potoku oceny offline dla serwera MCP, umożliwiającego rygorystyczne i szybkie testowanie nowych funkcji.
Listopad 2025: Era agentów
GitHub Copilot CLI 101
6 listopada 2025 — GitHub publikuje kompleksowy przewodnik korzystania z Copilota z wiersza poleceń, wraz z zestawem startowym i przykładami promptów.
# Instalacja
gh extension install github/gh-copilot
# Główne polecenia
gh copilot explain "złożone polecenie"
gh copilot suggest "co chcę zrobić"Jak napisać dobry agents.md
19 listopada 2025 — Na podstawie analizy ponad 2500 repozytoriów, GitHub dzieli się najlepszymi praktykami konfiguracji agentów Copilot za pomocą szablonów i konkretnych przykładów.
🔗 Blog: How to write a great agents.md
Kierowanie narzędziami sterowane embeddingami
19 listopada 2025 — GitHub ujawnia, jak Copilot stał się mądrzejszy przy użyciu mniejszej liczby narzędzi. Nowy system routingu oparty na embeddingach pozwala na przejście z wielu narzędzi do rdzenia 13 zoptymalizowanych narzędzi.
| Aspekt | Przed | Po |
|---|---|---|
| Liczba narzędzi | Wiele | 13 głównych narzędzi |
| Wybór | Heurystyka | Embeddingi |
| Wydajność VS Code | Standardowa | Ulepszona |
🔗 Blog: Making Copilot smarter with fewer tools
Ulepszone sugestie następnej edycji
20 listopada 2025 — Sugestie następnej edycji stają się szybsze i bardziej trafne dzięki uczeniu przez wzmacnianie i ciągłym aktualizacjom modelu.
🔗 Blog: Evolving next edit suggestions
Zasady bezpieczeństwa agentowego
25 listopada 2025 — GitHub publikuje swoje ramy bezpieczeństwa dla agentów AI, szczegółowo opisując, jak budować bezpieczne i niezawodne produkty AI.
🔗 Blog: Agentic security principles
Samouczki i przewodniki
Mission Control
1 grudnia 2025 — Przewodnik po jednoczesnym orkiestrowaniu wieloma agentami za pomocą technik promptingu i strategii wydajności.
Copilot Spaces do debugowania
4 grudnia 2025 — Przewodnik krok po kroku dotyczący korzystania z Copilot Spaces i agenta kodowania w celu szybszego debugowania.
🔗 Blog: Copilot Spaces debugging
Pełny samouczek
5 listopada 2025 — Kompleksowy przewodnik obejmujący budowanie, testowanie, przegląd i wdrażanie za pomocą Copilota, w tym funkcje mission control.
Projekty open source dla AI
17 października 2025 — GitHub wyróżnia 9 sponsorowanych projektów open source, które przyspieszają produktywność programistów dzięki AI i MCP.
🔗 Blog: Open source AI projects
Wsparcie wielomodelowe
W ciągu 2025 roku GitHub Copilot stopniowo dodawał wsparcie dla modeli od różnych dostawców:
| Dostawca | Obsługiwane modele | Uwagi |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4o, GPT-4 Turbo, GPT-5.x | Domyślny dostawca |
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet, Claude Opus 4.5 | Zaawansowane wnioskowanie |
| Gemini 2, Gemini 3 | Szybkość i wydajność |
Czego nauczył nas rok 2025
Koniec jednego modelu
GitHub zrozumiał, że różne zadania wymagają różnych modeli. Szybki kod korzysta z Gemini Flash, złożone wnioskowanie z Claude Opus, a masowe generowanie z GPT-5 Codex.
Znaczenie agentów
Wprowadzenie agentów i pliku agents.md pokazuje, że przyszłość nie leży w autouzupełnianiu, ale w delegowaniu zadań do wyspecjalizowanych asystentów.
MCP jako standard
Model Context Protocol staje się standardem integracji modeli AI w narzędziach programistycznych, z GitHubem na pozycji lidera.
Przygotowania do 2026
GitHub Copilot wkracza w rok 2026 z:
- Wielomodelowością: Wybór między najlepszymi modelami od każdego dostawcy
- Wyspecjalizowanymi agentami: Delegowanie złożonych zadań
- Serwerem MCP: Solidna infrastruktura do integracji AI
- Potężnym CLI: Copilot dostępny wszędzie
- Bezpieczeństwem agentowym: Dojrzałe ramy bezpieczeństwa
Narzędzie jest gotowe na kolejny krok: autonomicznych agentów zdolnych do zarządzania całymi projektami.