Agent mode in GitHub Copilot

Agent mode in GitHub Copilot

Indice Agent mode in GitHub Copilot

1. Introduzione agli AI Coding Tool
2. Cos’è Agent Mode in GitHub Copilot
3. Cosa si può fare con Agent Mode
4. Perché utilizzare Agent Mode
5. Come funziona Agent Mode
6. Esempi pratici di utilizzo
   6.1 Esempio 1: Refactoring di codice JavaScript
   6.2 Esempio 2: Implementazione di test unitari in Java
7. Rischi e limitazioni
8. Consigli per un utilizzo ottimale
9. Conclusioni
10. L’importanza della formazione continua

1. Introduzione agli AI Coding Tool

Gli AI coding tool rappresentano una rivoluzione nel modo in cui sviluppiamo software. Questi strumenti, alimentati da modelli di linguaggio avanzati (LLM), vanno ben oltre il semplice autocompletamento del codice. Possono comprendere il contesto del nostro progetto, suggerire implementazioni complete, identificare bug e persino proporre architetture software.

GitHub Copilot si è evoluto da semplice assistente di completamento automatico a un vero e proprio sistema agente capace di lavorare autonomamente. Questa evoluzione è particolarmente evidente nell’introduzione di “agent mode”, una modalità che trasforma Copilot da strumento passivo a collaboratore attivo nel processo di sviluppo.

2. Cos’è Agent Mode in GitHub Copilot

Agent mode è una modalità autonoma e agentiva di GitHub Copilot che esegue attività di coding multi-step basandosi su prompt in linguaggio naturale. In termini semplici, agent mode è un problem solver che comprende l’intento dello sviluppatore, costruisce una soluzione e itera autonomamente fino a raggiungere il risultato corretto.

A differenza del Copilot coding agent (che lavora in modo asincrono in un ambiente GitHub Actions creando pull request), agent mode opera in tempo reale e in modo sincrono direttamente nel tuo ambiente di sviluppo locale, sia esso Visual Studio Code, Visual Studio o altri IDE supportati.

Agent mode è stato rilasciato per la prima volta in preview ad aprile 2025 e reso disponibile a tutti gli utenti di GitHub Copilot nel corso dello stesso anno. Rappresenta un’evoluzione significativa rispetto alla modalità “edit” precedente, con maggiori capacità di iterazione sugli errori, utilizzo di strumenti esterni e applicazione automatica delle modifiche al codice.

3. Cosa si può fare con Agent Mode

Le capacità di agent mode sono sorprendentemente ampie. Questa modalità può:

• Analizzare l’intera codebase per comprendere il contesto completo del progetto
• Pianificare ed eseguire soluzioni multi-step che coinvolgono più file
• Eseguire comandi nel terminale e test automatici
• Interagire con strumenti esterni specializzati tramite il Model Context Protocol (MCP)
• Suggerire miglioramenti architetturali basati sull’analisi del codice esistente
• Eseguire e perfezionare autonomamente il proprio lavoro attraverso un ciclo agentivo che include pianificazione, applicazione delle modifiche, testing e iterazione

Agent mode non si limita a rispondere alle richieste: lavora attivamente verso l’obiettivo definito dallo sviluppatore. Tu definisci il risultato desiderato e agent mode determina il migliore approccio, richiedendo feedback quando necessario, testando le proprie soluzioni e perfezionando il lavoro in tempo reale.

4. Perché utilizzare Agent Mode

I vantaggi di agent mode rispetto ai tradizionali flussi di lavoro AI sono significativi:

Con i tradizionali assistenti AI negli IDE, il coding avviene localmente in sessioni sincrone one-to-one tra sviluppatore e AI. Le decisioni prese durante la sessione sono non tracciate e perse nel tempo, a meno che non vengano committate. Lo sviluppatore deve comunque gestire manualmente molti step: creare il branch, scrivere i commit message, fare push, aprire la PR, scrivere la descrizione, ottenere review e iterare.

Agent mode automatizza gran parte di questo processo permettendo allo sviluppatore di concentrarsi su problemi di più alto livello. È particolarmente utile per:

• Refactoring di codice esistente
• Migrazione di progetti verso nuovi linguaggi o tech stack
• Scrittura di test unitari e di integrazione
• Modernizzazione di codice legacy
• Correzione automatica di errori di code generation
• Aggiunta di nuove feature a un’applicazione esistente
• Prototipazione rapida di nuove applicazioni
• Implementazione di requisiti non funzionali o codice boilerplate

La vera forza di agent mode è la possibilità di delegare task ripetitivi o di basso livello, liberando tempo mentale per il design architetturale e la risoluzione di problemi complessi.

5. Come funziona Agent Mode

Il funzionamento interno di agent mode si basa su un sistema di orchestrazione sofisticato. Quando invii un prompt in linguaggio naturale, questo viene integrato dal backend con un system prompt che include:

• La tua query originale
• Una struttura riassuntiva del workspace
• Il contesto della macchina locale
• Le descrizioni degli strumenti disponibili

Ecco cosa accade passo dopo passo:

1. Tu fornisci a Copilot requisiti chiari sul risultato finale desiderato
2. Copilot analizza la richiesta e interroga il modello di linguaggio su come risolvere il task
3. Copilot monitora la prima iterazione cercando errori e determina come correggerli
4. Agent mode utilizza autonomamente vari strumenti per raggiungere il risultato finale

Dopo aver eseguito comandi e applicato modifiche, agent mode rileva automaticamente errori di sintassi, output del terminale, risultati dei test ed errori di build. Basandosi sui risultati, determina come correggere la rotta attraverso modifiche aggiuntive, comandi del terminale o chiamate a strumenti esterni.

Il Large Language Model (LLM) ha accesso a un set in continua espansione di strumenti, ciascuno con specifiche capacità. Ogni tool, come read_file, edit_file e run_in_terminal, fornisce a Copilot istruzioni dettagliate su come e quando utilizzarlo. Questi strumenti permettono a Copilot di cercare nel workspace, leggere il contenuto dei file, eseguire comandi nel terminale, ottenere errori dall’editor e applicare le modifiche proposte.

Non sei limitato ai soli strumenti integrati. Puoi estendere le capacità di agent mode installando strumenti più specializzati tramite server Model Context Protocol (MCP) o estensioni. MCP è uno standard aperto che permette ai modelli AI di interagire con strumenti e servizi esterni attraverso un’interfaccia unificata.

6. Esempi pratici di utilizzo

6.1 Esempio 1: Refactoring di codice JavaScript

Scenario: Hai una funzione JavaScript legacy che gestisce la validazione di un form con logica complessa e vuoi refactorizzarla seguendo principi moderni.

Passaggi con Agent Mode:

1. Apri la chat view in VS Code (Ctrl+Alt+I su Windows/Linux, Cmd+Option+I su Mac)
2. Seleziona “Agent” dal menu dropdown delle modalità chat
3. Inserisci il prompt: “Refactorizza la funzione validateForm in src/validation.js usando async/await, separando le diverse responsabilità in funzioni più piccole e aggiungendo gestione degli errori appropriata”
4. Agent mode analizza il file corrente e i file correlati nel progetto
5. Propone una serie di modifiche che include:

• Suddivisione della funzione monolitica in funzioni helper più piccole
• Conversione da callback a async/await
• Implementazione di try-catch per error handling
• Aggiunta di validazioni più robuste

1. Mostra una diff view chiara dove puoi rivedere ogni modifica
2. Applica automaticamente le modifiche approvate
3. Esegue eventuali test esistenti per verificare che tutto funzioni

Durante tutto il processo, puoi vedere il ragionamento di Copilot, il suo processo decisionale e gli strumenti che utilizza. Se agent mode incontra errori nei test, itera automaticamente correggendo il codice fino a quando tutti i test passano.

6.2 Esempio 2: Implementazione di test unitari in Java

Scenario: Hai una classe Java OrderService con vari metodi di business logic e vuoi generare una suite completa di test unitari con JUnit 5 e Mockito.

Passaggi con Agent Mode:

1. Apri agent mode in VS Code
2. Inserisci il prompt: “Crea una classe di test completa per OrderService usando JUnit 5 e Mockito. Includi test per tutti i metodi pubblici, casi edge, gestione delle eccezioni e mock delle dipendenze”
3. Agent mode:

• Analizza la classe OrderService e le sue dipendenze
• Identifica tutti i metodi pubblici da testare
• Crea automaticamente la struttura della classe di test
• Genera test unitari per ogni metodo includendo:
  • Test per il happy path
  • Test per i casi limite (null, liste vuote, valori negativi)
  • Test per le eccezioni attese
  • Mock appropriati delle dipendenze iniettate

1. Verifica che il progetto includa le dipendenze necessarie (JUnit 5, Mockito)
2. Esegue i test per assicurarsi che compilino e passino
3. Se ci sono errori di compilazione o test falliti, itera automaticamente fino a risolverli

Il risultato è una classe di test completa e funzionante che puoi rivedere e personalizzare secondo le tue esigenze specifiche.

7. Rischi e limitazioni

Come ogni strumento potente, agent mode presenta alcune limitazioni e rischi di cui essere consapevoli:

Limitazioni tecniche:

• Agent mode può lavorare solo all’interno del repository attualmente aperto
• Le modifiche avvengono nel tuo ambiente locale, quindi è importante avere sempre un controllo versione attivo
• I modelli di linguaggio sono non-deterministici: lo stesso prompt può produrre risultati diversi in esecuzioni successive
• Alcune configurazioni repository (come “require signed commits”) potrebbero non essere compatibili con agent mode

Rischi di sicurezza:

• Agent mode può eseguire comandi nel terminale, quindi è fondamentale rivedere le azioni proposte prima dell’esecuzione
• Potrebbe introdurre vulnerabilità di sicurezza nel codice se non supervisionato
• Può accedere a informazioni sensibili presenti nel repository

Limitazioni di output:

• La qualità dei risultati dipende fortemente dalla chiarezza e specificità del prompt
• Potrebbe non comprendere completamente le convenzioni di codifica specifiche del tuo team senza custom instructions
• In codebase molto grandi, potrebbe avere difficoltà a mantenere il contesto completo

8. Consigli per un utilizzo ottimale

Per ottenere i migliori risultati da agent mode, segui queste best practice:

1. Fornisci prompt chiari e specifici
   Invece di “migliora questo codice”, usa “refactorizza questa funzione estraendo la business logic, aggiungendo validazione input e implementando error handling con try-catch”.
2. Utilizza custom instructions
   Configura istruzioni personalizzate in VS Code per specificare framework di testing preferiti, convenzioni di naming, standard di codifica e altre pratiche del tuo team. Questo rende Copilot consistente con il tuo stile di lavoro.
3. Approfitta del Model Context Protocol (MCP)
   Estendi le capacità di agent mode con server MCP per accedere a database, API esterne, documentazione specializzata o strumenti custom del tuo workflow.
4. Rivedi sempre il codice generato
   Agent mode è uno strumento potente ma non infallibile. Tratta il suo output come faresti con il codice di un junior developer: revisiona attentamente, testa approfonditamente e assicurati che rispetti gli standard di qualità.
5. Usa la giusta modalità per il task
   GitHub Copilot offre diverse modalità (ask, edit, agent). Usa ask mode per domande e comprensione del codice, edit mode per modifiche circoscritte a file specifici, e agent mode per task complessi multi-file che richiedono iterazione autonoma.
6. Mantieni il controllo
   Puoi interrompere agent mode in qualsiasi momento se noti comportamenti inaspettati. Usa checkpoint per salvare progressi intermedi e poter fare rollback se necessario.
7. Configura gli strumenti disponibili
   In VS Code, puoi selezionare quali strumenti agent mode può utilizzare. Abilita solo quelli necessari per il task corrente per migliorare focus e performance.
8. Fornisci feedback iterativo
   Se il primo risultato non è perfetto, non ricominciare da zero. Fornisci feedback specifico a Copilot su cosa modificare, proprio come faresti in una code review.
9. Sfrutta la visualizzazione delle modifiche
   Agent mode mostra chiaramente tutte le modifiche proposte. Prenditi il tempo di rivedere la diff view e accetta o rifiuta le modifiche chunk per chunk.
10. Integra agent mode nel workflow esistente
    Non sostituire completamente il tuo workflow con agent mode, ma integralo strategicamente. Usalo per task ripetitivi, prototipazione rapida o per esplorare nuovi approcci, mantenendo sempre il controllo finale sulle decisioni architetturali importanti.

9. Conclusioni

Agent mode in GitHub Copilot rappresenta un significativo passo avanti nell’evoluzione degli strumenti di sviluppo assistiti da AI. Non è semplicemente un completamento automatico avanzato, ma un vero collaboratore capace di comprendere, pianificare ed eseguire task complessi in autonomia.

La chiave per utilizzarlo efficacemente sta nel trovare il giusto equilibrio: delegare i task ripetitivi e di basso livello all’AI, mantenendo il controllo e la supervisione sulle decisioni critiche. Con la pratica e seguendo le best practice descritte, agent mode può diventare uno strumento prezioso nel toolkit di ogni sviluppatore, aumentando produttività e qualità del codice senza sacrificare l’expertise umana che rimane fondamentale nello sviluppo software.

10. L’importanza della formazione continua

È fondamentale sottolineare che la semplice adozione di strumenti avanzati come GitHub Copilot agent mode non garantisce automaticamente risultati ottimali. La formazione continua del team IT rappresenta l’unico strumento realmente efficace per permettere un utilizzo consapevole e professionale di queste nuove tecnologie. Un team adeguatamente formato è in grado di sfruttare appieno le potenzialità dell’AI generativa, minimizzando al contempo la percentuale di errori e i rischi associati a un uso improprio o superficiale dello strumento.

Solo attraverso una comprensione approfondita dei meccanismi sottostanti, delle best practice e dei limiti intrinseci degli strumenti AI, gli sviluppatori possono integrare efficacemente queste tecnologie nel workflow quotidiano, garantendo qualità del codice, sicurezza e conformità agli standard aziendali.

Per questo motivo, consigliamo vivamente i corsi di AI Generativa offerti da Innovaformazione, specificamente progettati per team IT e sviluppatori che vogliono padroneggiare questi strumenti emergenti. I corsi sono attivati per le aziende con modalità online in classe virtuale e calendario da concordare in base alle esigenze del team.

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