GitHub je na svojoj konferenciji Universe 2025 predstavio Agent HQ – arhitekturu koja bi trebala postati središnji upravljački sloj za cijelu novu generaciju agentičkih AI-alata za pisanje koda. Umjesto da tvrtke i razvojni timovi biraju samo jednog „pametnog pomoćnika”, Agent HQ omogućuje paralelan rad više agenata – među ostalima Anthropica, OpenAI-ja, Googlea, Cognitiona i xAI-ja – pod istim sigurnosnim kišobranom GitHuba.
Najava označava, kako u GitHubu kažu, prijelaz s „prvog vala” AI-razvoja (klasično automatsko dovršavanje koda) na „drugi val” u kojem su glavni pojmovi multimodalnost i agentičke sposobnosti. „We're into this wave two era, and wave two is going to be multimodal, it's going to be agentic and it's going to have these new experiences that are going to feel AI native”, kazao je operativni direktor GitHuba Mario Rodriguez.
Ključne značajke Agent HQ-a
- Mission Control – jedinstveno sučelje koje se pojavljuje u webu, VS Codeu, mobilnim aplikacijama i terminalu. Programeri iz jednog pogleda mogu zadati zadatke različitim agentima, pratiti napredak i upravljati ovlastima.
- Granularna sigurnost – svaki agent dobiva ograničen GitHub token te smije pisati isključivo u određene grane. Izvršava se u izoliranim GitHub Actions okruženjima s vatrozidom, a sve akcije ulaze u standardne GitHubove zapisnike.
- Custom agents – nova datoteka AGENTS.md uvodi mogućnost opisivanja pravila i smjernica kojih se Copilot i ostali agenti moraju držati. Tvrtke tako mogu, primjerice, propisati preferirani logger ili obvezno korištenje tabličnih testova, a te se postavke verzioniraju zajedno s kodom.
- MCP integracija – VS Code dobiva ugrađeni Registry za Model Context Protocol (MCP), sve popularniji standard za komunikaciju agenata s vanjskim uslugama. Razvojni timovi mogu jednim klikom dodati MCP poslužitelj i povezati ga s vlastitim agentima.
Plan mode i „agentički” code review Unutar VS Codea stiže i Plan Mode: Copilot najprije postavlja razjašnjavajuća pitanja i gradi plan korak-po-korak prije nego napiše ijednu liniju koda. Cilj je smanjiti klasičan problem AI-alata – brz početak implementacije bez jasnih zahtjeva.
Istodobno, GitHubov sustav code review postaje dvofazni: agent generira pull request, a zatim novi AI-recenzent skenira promjene pomoću proširenog CodeQL stroja kako bi otkrio greške i probleme s održavanjem prije nego što kod stigne do ljudskog pregleda.
Što ovo znači za poduzeća? Tvrtke koje već eksperimentiraju s više AI-asistenata mogu ih sada povezati unutar jedinstvenog okruženja, bez kompromisa oko sigurnosti ili vendor-lock-ina. Rodriguez savjetuje da se krene od vlastitih „custom” agenata: „Go and do agent coding, custom agents and start playing with that. That is a capability that is available tomorrow, and it allows you to really start shaping your SDLC to be personalized to you, your organization and your people.”
Na taj način organizacije definiraju standarde, a potom po potrebi uključuju dodatne vanjske agente. GitHub tako svoju dosadašnju ulogu kolaboracijske platforme širi na koordinaciju sve složenijeg ekosustava AI alata, ostajući – barem za sada – neutralni posrednik između konkurentskih modela koji se bore za pozornost programera.