O impulso dos agentes nos dados do GitHub e os limites da medição

Em 28 de outubro de 2026, durante a conferência GitHub Universe, o GitHub publicou o relatório anual Octoverse, referente ao período de 1º de outubro de 2025 a 30 de setembro de 2026. Os dados declarados pela própria empresa indicam uma atividade cerca de três vezes maior: os pushes chegaram a 17,9 bilhões (mais do que 2024 e 2025 somados), os commits foram 34,3 bilhões e os pull requests mesclados (merged), 1,3 bilhão, cerca de 3,5 milhões por dia. A maior ruptura diz respeito aos agentes de programação: em setembro de 2026, mais de 40% dos pull requests partiram de um rascunho inicial gerado por um agente (ante 17% em março), num total de cerca de 110 milhões de pull requests iniciados por agentes só em setembro, aproximadamente seis vezes o volume de março. No documento, a empresa especifica que esse percentual “é um piso, já que nem todo uso de agentes pode ser detectado”. Ao lado dessa afirmação, porém, é preciso observar que a nota não descreve o método de rastreamento adotado e limita a contagem ao rascunho inicial, sem esclarecer quanto do código final foi escrito pela inteligência artificial nem quantas dessas solicitações foram de fato mescladas aos repositórios. Segundo o The Next Web, a aceleração da atividade dos agentes se concentrou a partir de junho, quando as ferramentas passaram a operar ao longo de vários dias e em ambiente de nuvem.

No plano geográfico, a plataforma soma mais de 225 milhões de desenvolvedores, liderados pelos Estados Unidos (38,3 milhões) e pela Índia (32,0 milhões), cada um com mais de 10 milhões de novos usuários no ano; a Itália não aparece no ranking dos dez primeiros países publicado no relatório. Entre as linguagens, TypeScript ocupa o primeiro lugar, seguida de Python e JavaScript. Rust se destaca pelo maior crescimento percentual entre as principais linguagens: o texto do relatório a descreve como “dobrada”, embora os gráficos do mesmo documento indiquem um aumento de 162% em relação ao ano anterior. A relação com os modelos de linguagem também muda: em setembro, 61% dos usuários do Copilot que escolhem o modelo manualmente usaram mais de um (contra 50% quatro meses antes), com 47 modelos diferentes em uso entre os usuários pagantes e nenhum sistema acima de 25% das solicitações.

Junto com o relatório, a empresa anunciou a disponibilidade do Copilot Fusion e um modelo de pagamento por créditos para clientes Enterprise. Segundo o GitHub, no Artificial Analysis Coding Agent Index a variante Fusion Max fica a menos de dois pontos do Opus 5.5 Max, pela metade do custo e com 40% menos tempo por tarefa. São dados declarados pela empresa e não verificados de forma independente. No mesmo post, Jay Parikh, EVP de CoreAI da Microsoft, escreveu que o software escrito até agora será “menos de 1% do software que vamos escrever nos próximos cinco anos”.

Medir a transformação do software contando o aumento vertiginoso de rascunhos automáticos corre o risco de nos fazer confundir volume de produção com uma arquitetura de sistemas sólida. Um milhão de linhas geradas a mais não equivale automaticamente a uma engenharia melhor. — Olya