GitHub Octoverse 2026, opublikowany 28 października, pokazuje skalę zmiany, jaką w programowaniu wywołali agenci AI. We wrześniu ponad 40% pull requestów na platformie zaczynało się od pierwszego szkicu przygotowanego przez agenta. W marcu było to 17%.
Twarde liczby z raportu są wyjątkowo wysokie. W okresie objętym zestawieniem na GitHubie zarejestrowano 34,3 mld commitów, czyli trzy razy więcej niż w 2024 roku. Scalonych pull requestów było 1,3 mld, średnio 3,5 mln dziennie. Platforma liczy już ponad 225 mln deweloperów. Simon Willison, który od lat komentuje narzędzia AI dla programistów, nazwał te dane dobitnym obrazem wpływu programowania agentowego. Najmocniej widać to w drugiej połowie 2026 roku, gdy wykres commitów wystrzelił niemal pionowo.
Co GitHub Octoverse 2026 mówi o agentach i modelach
Z funkcji agentowych GitHub Copilot korzysta 55% miesięcznie aktywnych użytkowników. Rok wcześniej było to 35%. Repozytoria z konfiguracją dla agentów mają średnio osiem razy więcej commitów niż te bez niej. Ciekawe są też dane o modelach: 61% deweloperów używa więcej niż jednego, a żaden pojedynczy model nie przekroczył 25% zapytań. We wrześniu w użyciu było 47 różnych modeli, w maju 29. Wśród języków prowadzi TypeScript, przed Pythonem i JavaScriptem, a Rust podwoił liczbę kontrybutorów.
Raport zwraca uwagę na jeszcze jeden trend. Kod coraz częściej tworzą ludzie spoza klasycznego IT. Najszybciej rośnie aktywność w sektorach takich jak górnictwo, budownictwo czy usługi administracyjne. Liczba repozytoriów dotyczących integracji systemów i inżynierii wstecznej wzrosła o 300% rok do roku, z około 30 tys. do 130 tys.
„In field after field, the people closest to the problem are building the solution, with agents helping along the way.” (GitHub, Octoverse 2026)
Co to znaczy dla polskich firm
Dla zespołów IT w Polsce to sygnał, że praca z agentem przestaje być eksperymentem. Skoro ponad połowa aktywnych użytkowników Copilota sięga po tryb agentowy, firma bez zasad przeglądu kodu generowanego przez AI ryzykuje wpuszczenie na produkcję niesprawdzonych zmian. Dane o wielu modelach podpowiadają też, żeby nie wiązać się na stałe z jednym dostawcą. Najciekawszy wniosek dotyczy jednak działów biznesowych. Analityk, specjalistka ds. finansów czy inżynier produkcji może dziś zbudować proste narzędzie z pomocą agenta. To szansa, ale też potrzeba nowych kompetencji: jak precyzyjnie formułować zadania, jak weryfikować wynik i jak chronić dane firmy.
Źródło: GitHub Blog, Octoverse 2026 (EN), 28 października 2026. Komentarz: Simon Willison (EN).
