O ciclo de desenvolvimento de software não é mais linear. Na verdade, ele está colapsando. Foi com esse diagnóstico que Jay Parikh, que comanda o GitHub e a divisão CoreAI da Microsoft, abriu nesta quarta-feira (28) o GitHub Universe*, conferência anual da empresa para desenvolvedores, que acontece no Fort Mason Center, em San Francisco, nos Estados Unidos. Em poucos anos, lembrou o executivo, os desenvolvedores passaram de digitar código à mão a trabalhar com assistentes de inteligência artificial (IA) e, agora, a gerenciar “dezenas, às vezes centenas” de fluxos de trabalho com agentes.

A resposta do GitHub é se apresentar como o sistema de entrega de software com agentes “mais completo da indústria”, nas palavras de Parikh. Na prática, segundo ele, o trabalho passa a ser disparado por sinais, como o pedido de um colega ou um evento em produção, e não segue mais uma sequência fixa de planejamento, código, testes e implantação. Os agentes assumem a maior parte da implementação e da verificação, os desenvolvedores definem a direção e respondem pelo que vai para produção, e tudo alimenta um motor de aprendizado contínuo.

A proposta se apoia em três pilares: velocidade, para ir da ideia à produção de forma rápida, eficiente e barata; inteligência, que reúne o contexto de toda a plataforma; e qualidade, para barrar falhas de segurança e bugs antes que cheguem à produção. Parikh reforçou que a plataforma segue aberta a ferramentas de terceiros, como Datadog, Figma e Cloudflare.

O pano de fundo é um crescimento que o próprio executivo chamou de “assustador”. O GitHub soma mais de 225 milhões de desenvolvedores no mundo, e um novo usuário entrou na plataforma a cada segundo no último ano, pelo segundo ano seguido. São 566 milhões de repositórios públicos e open source, alta de mais de 30% em um ano, impulsionada pela adoção de agentes, contabiliza ele.

Do problema ao merge

O centro dos anúncios da empresa no primeiro dia do evento é o GitHub Copilot app, aplicativo desktop desenhado desde a origem para o trabalho com agentes de IA. Na demonstração, Cassidy Williams, diretora sênior de Developer Advocacy do GitHub, partiu de um problema para criar uma funcionalidade para uma rede fictícia de cafeterias.

Os conectores do app, serviços gerenciados que ligam o Copilot a ferramentas como Slack, Vercel e Netlify com uma única autenticação, buscaram as respostas que faltavam com um colega. Depois, o agente testou a funcionalidade sozinho em “canvases”, ambientes controlados que simulam um navegador ou um terminal.

Outra novidade apresentada pela empresa foi o Copilot Dreaming, que revisa e atualiza as instruções e as memórias dos agentes conforme o código e os modelos evoluem. “Todo mundo aqui provavelmente já escreveu instruções personalizadas para seus agentes. Elas funcionam bem por umas três semanas”, brincou a executiva, arrancado risos da plateia. “Depois, a base de código muda, modelos mais inteligentes aparecem e as instruções passam a atrapalhar mais do que ajudar”, sentenciou. As mudanças propostas pelo Dreaming chegam como um pull request, que o desenvolvedor revisa como qualquer outro.

Entre os demais anúncios estão o Copilot Fusion. Ele orquestra vários modelos e escolhe, para cada tarefa, um entre três padrões de execução: modelo único, cascata ou crítica, em que um modelo revisa o outro. Segundo o GitHub, a versão Fusion Max marcou 60 pontos no Coding Agent Index da Artificial Analysis, a dois pontos do Claude Opus 5.5 Max, da Anthropic, pela metade do custo e com 40% menos tempo por tarefa. Para estimular o teste, o uso do Fusion terá 30% de desconto até o fim de novembro.

O Copilot Projects é outra novidade. Disponível globalmente a partir de hoje (28), o desenvolvedor define um objetivo e o Copilot atua como orquestrador: distribui o trabalho entre quantos agentes forem necessários, em um ou vários repositórios, sem que seja preciso conduzir cada um. Na demonstração, o projeto recebeu como contexto protótipos de design, uma conversa no Slack e uma reunião no Teams com o jurídico e o compliance.

Outras novidades apresentadas:

Continuidade de sessão. A mesma sessão de agente roda na nuvem e pode ser iniciada no celular e retomada no app, no VS Code, na linha de comando ou na web. Ela é movida pelo mesmo harness do Copilot já adotado em toda a Microsoft, que a partir de hoje também pode ser usado para construir agentes no Microsoft Foundry.

  • Copilot Automations. Fluxos com IA que rodam na nuvem, acionados por eventos, por agenda ou manualmente, com controle das ferramentas que cada automação pode usar e limite de gastos. Na demonstração, uma cadeia de automações detectava o problema, abria o issue, fazia a triagem, reproduzia o erro, corrigia e verificava a correção.
  • Segurança. O Code Scanning ganhou suporte ampliado a linguagens com IA e pode acionar agentes para corrigir vulnerabilidades automaticamente. Já a proteção de push com IA detecta segredos, como credenciais, ainda na máquina do desenvolvedor, antes de chegarem ao repositório, sem a necessidade de configurar padrões.
  • Copilot Code Review Max. O revisor automático do GitHub, lançado no ano passado, já apontou 200 milhões de problemas para desenvolvedores. A nova versão Max, a camada mais profunda de revisão, obteve o maior F1 score no ReviewBench para problemas de alta severidade, segundo a empresa. O Code Review passa a estar disponível para todos, mesmo sem assinatura do Copilot, com pagamento por créditos de IA.
  • Stacked Pull Requests e Agent Merge. Mudanças relacionadas passam a ser organizadas em pilhas de pull requests, que podem ser integradas juntas ou uma a uma. Com o Agent Merge, um agente responde aos comentários, corrige falhas de integração contínua, resolve conflitos e, se configurado para isso, faz o merge quando todas as verificações passam.

O Agent Merge toca em um ponto sensível da semana. Dois dias antes da Universe, Thomas Dohmke, último CEO do GitHub, lançou a Entire, plataforma rival que propõe substituir o pull request e integrar código sem que o desenvolvedor precise revisá-lo linha a linha. No palco do GitHub, a mensagem foi parecida, mas com outra ênfase. “Não me faltam agentes. Me faltam atenção e tempo”, resumiu Damian Brady, Staff Developer Advocate do GitHub, que disse se sentir seguro para ligar o merge automático “porque temos todo esse processo de segurança e qualidade em vigor”.

Copilot sem assinatura à parte

Para o usuário corporativo, o anúncio de maior impacto está no modelo comercial. A partir de hoje, clientes do GitHub Enterprise podem usar todos os recursos do Copilot, incluindo o app, o Code Review e as Automations, sem contratar uma assinatura separada. “Isso significa que todo desenvolvedor corporativo pode usar o app do GitHub Copilot, o Code Review, as Automations e muito mais. Os usuários só pagam pelos créditos de IA”, afirmou Parikh.

A modalidade está disponível pelo time de vendas do GitHub, com contratação self-service prevista para “breve”. Clientes atuais do Copilot Business e do Copilot Enterprise podem manter seus planos ou migrar quando quiserem. A mudança desloca a conversa do número de licenças para o controle do consumo, o que explica a insistência da empresa em recursos como os limites de gasto nas automações.

Questionado pelo IT Forum, na coletiva de imprensa, sobre como uma empresa vai prever e limitar esse gasto, Kyle Daigle, COO do GitHub, afirmou que o modelo vale globalmente para quem tem licença do GitHub Enterprise e que os créditos podem ser distribuídos em vários níveis: por pessoa, projeto, repositório, organização ou equipe. “Às vezes os clientes definem algo global: cada desenvolvedor recebe uma certa quantidade. Mas, com muita frequência, certos projetos precisam de mais créditos, ou de acesso a modelos diferentes e mais inteligentes”, explicou.

Para Daigle, porém, a maior alavanca de custo é o Fusion. “Os clientes sempre dizem que precisam otimizar o gasto com modelos. A primeira coisa que pergunto é quais modelos estão usando, e quase todos respondem imediatamente o conjunto completo de modelos de fronteira, em vez de um modelo intermediário”, disse.

Segundo ele, o GitHub já observou, em alguns casos, economia de até 77% para obter inteligência equivalente à do Claude Opus 5.5 Max, com execução cerca de 40% mais rápida. Na prática, afirmou, quem já gasta um valor em créditos de IA poderia fazer “três vezes mais trabalho” com o mesmo orçamento. Novos clientes entram direto no modelo unificado. Os atuais podem migrar quando quiserem, e há quem prefira manter o contrato vigente, segundo Daigle.

Estabilidade da plataforma

Parikh também reconheceu as falhas de estabilidade da plataforma ao longo do ano. “Houve momentos neste ano em que tivemos dificuldades com isso. Boa parte se deveu ao crescimento e à escala que vocês viram”, disse. “Isso não é uma desculpa. Vamos e precisamos fazer melhor”, prometeu.

Neste ano, o GitHub acrescentou 4 milhões de núcleos de CPU, 160 petabytes de armazenamento de alta velocidade e 50 terabits por segundo de capacidade de rede, e está migrando para uma implantação multirregião no Azure, com conclusão prevista para o início de 2027. “Na minha experiência, toda vez que a carga aumenta tanto, é preciso repensar todas as premissas sobre o que você constrói e como opera”, afirmou o executivo.

A peça central dessa revisão é uma nova arquitetura para o Git, apresentada por April Leonard, líder de engenharia de Copilot Intelligent Platform do GitHub. “Outro dia, meus agentes reclamaram do trânsito. Tive de dizer a eles: vocês não estão no trânsito, vocês são o trânsito”, brincou. Só em setembro, desenvolvedores e agentes fizeram mais de 7 bilhões de commits. A maioria dos repositórios está dentro dos limites atuais, mas os mais movimentados já começam a encostar neles.

A primeira mudança foi bloquear apenas o branch que está sendo atualizado, e não o repositório inteiro, a cada gravação, o que permitiu que agentes trabalhando em branches diferentes avancem em paralelo e triplicou ou quadruplicou a capacidade de escrita. A nova arquitetura, desenvolvida com o time de armazenamento do Azure, desacopla armazenamento e processamento: o Azure Blob Storage passa a ser a fonte da verdade do código, e os servidores que respondem às requisições são efêmeros, o que permite adicionar capacidade conforme a demanda.

Nos testes, 5 mil agentes de código apontados para um único monorrepositório sustentaram 7,2 mil gravações por segundo, 180 vezes a capacidade atual, segundo a empresa. A arquitetura anterior chegava a algumas dezenas de pushes por segundo em um único repositório. Em outro teste, o GitHub comprimiu 24 horas de tráfego do repositório open source mais movimentado da plataforma em um minuto, e a nova estrutura “nem suou”, segundo Parikh. Todos os repositórios devem migrar para a nova arquitetura até o início do próximo ano.

O primeiro a testar foi o OpenClaw, um dos projetos open source mais movimentados do GitHub. “O GitHub mudou a forma como os objetos do Git são armazenados, e isso vai permitir que nossos agentes operem muito, muito mais rápido”, disse Peter Steinberger, criador do projeto, em depoimento gravado no evento. Para ele, a possibilidade de o GitHub avisar os agentes quando algo está pronto, em vez de os agentes consultarem a integração contínua o tempo todo, “vai resolver praticamente todos os nossos problemas atuais”.

A lista de investimentos inclui ainda o gateway de IA do GitHub, que já processa “trilhões e trilhões de tokens”, e o GitHub Actions, que roda bilhões de minutos por mês e está ganhando capacidade.

Na coletiva de imprensa com jornalistas de todo o mundo, um deles comparou a estratégia à de construir novas faixas em uma rodovia: mais capacidade atrai mais tráfego, e o congestionamento volta.

Daigle reconheceu que o gargalo mudou de lugar. “Há muitas etapas depois que o código é gerado que hoje estão saturadas”, disse. Para ele, nos últimos três meses, a verificação do código virou o ponto crítico. Por isso, além de capacidade, o GitHub quer oferecer novas formas de verificar se o código está correto, tema que vem sendo explorado pelo GitHub Next, o time de pesquisa da empresa. Parikh acrescentou que o desacoplamento entre armazenamento e processamento permite escalar cada parte de forma independente. “Passei 12 anos escalando o Facebook, então há muitas lições difíceis que não precisamos aprender de novo”, alertou.

“O mundo não precisa de um novo GitHub”

A concorrência dominou parte da coletiva. Questionado sobre a pressão de preços em um mercado de ferramentas de código cada vez mais disputado, Daigle disse que o valor do GitHub está menos na geração e mais no que vem depois dela. “Gerar código é algo que quase todo modelo consegue fazer, em algum nível. A geração é fácil. A parte de criar e implantar software é bem difícil”, afirmou. “Neste ano, todo mundo reconheceu que os agentes conseguem escrever código. A questão é se eles conseguem escrever código seguro, implantável, observável, governável e que funcione bem em produção.”

Na visão do COO, há 13 anos no GitHub, a disputa entre ferramentas e modelos não terá um vencedor único. “Nunca vai existir uma ferramenta que vença em todas as cargas de trabalho de todos os desenvolvedores, porque eles querem escolher suas ferramentas. E, se você luta contra a escolha do desenvolvedor, você perde. Ponto final”, disse.

A escolha também aparece no controle dos modelos. Perguntado se o Fusion poderia incluir modelos chineses, como DeepSeek ou Qwen, Parikh lembrou que o seletor de modelos do Copilot já ofereceu modelos de pesos abertos, como o Kimi, e afirmou que as empresas terão controles para permitir ou bloquear modelos, o que limita o que o Fusion pode escolher em cada ambiente corporativo.

O lançamento do Entire também entrou na conversa. Um jornalista lembrou que o M12, frente de investimentos da Microsoft, aportou recursos na startup de Thomas Dohmke. Daigle não contestou e disse que o M12 investe com frequência em ferramentas que competem com o GitHub e com todo o portfólio da Microsoft. “Isso é bom, não é ruim”, afirmou. “Não acho que o mundo precise de um novo GitHub. Talvez precise de ferramentas diferentes, e isso é ótimo. Mas o que ele precisa é que evoluamos para a era dos agentes, que é o que estamos fazendo”, indicou.

Sobre o comando da empresa, que não tem mais um CEO desde a saída de Dohmke, Parikh foi direto: “Eu lidero o GitHub.” Segundo ele, o GitHub integra a CoreAI, divisão da Microsoft criada quando ele chegou à companhia e que reúne as equipes voltadas a desenvolvedores, incluindo o Foundry, plataforma para construção de agentes.

Daigle acrescentou que o GitHub nunca teve um papel tão grande na Microsoft: o harness do Copilot, desenvolvido pelo GitHub, sustenta hoje as novas experiências do Microsoft Copilot. Parikh destacou ainda que o GitHub está presente em 90% das empresas da Fortune 100.

Questionado sobre o risco de clientes de altíssimo volume deixarem a plataforma, Parikh disse que o GitHub mantém “uma ótima parceria” com organizações desse perfil e que precisa atender toda a distribuição de usuários, dos repositórios gigantes e muito acelerados à empresa mais tradicional. “Somos um hiperescalador, um dos poucos capazes de levar esse nível de infraestrutura, otimização e escala”, sustentou.

Para os mantenedores de projetos open source, Daigle lembrou que o GitHub oferece o Copilot gratuitamente a mais de 250 mil deles, com créditos que podem ser usados também no Code Review, e financia projetos críticos pelo Secure Open Source Fund. A empresa também trabalha com a Microsoft no Project MDASH, abordagem multiagente e multimodelo para encontrar vulnerabilidades, que depois podem ser corrigidas pelos mantenedores com o autofix do GitHub Advanced Security.

Papel de desenvolvedores continua sendo relevante

Parikh encerrou sua apresentação defendendo o papel dos desenvolvedores. “A forma como construímos software está mudando, mas os desenvolvedores nunca foram tão importantes”, disse. “A parte mais difícil de construir nunca foi apenas escrever código. É entender um problema, imaginar algo melhor e ter a capacidade e a vontade de fazer aquilo funcionar no mundo real”, completou.

E deixou uma aposta ambiciosa. “Todo o software já escrito pode representar apenas 1% do que humanos e agentes vão construir nos próximos cinco anos”, apostou. “Mas mais software não é o objetivo. O objetivo é o impacto que esse software terá no mundo”, encerrou.

*A jornalista viajou a convite do GitHub

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