- Microsoft ha publicado el código fuente de GitHub Copilot Chat para VS Code bajo licencia MIT
- Se han introducido nuevas funciones de "agent mode" y flujos automatizados dentro del entorno de desarrollo
- La integración con Model Context Protocol (MCP) permite conectar Copilot Chat con herramientas externas
- El acceso comunitario impulsa la transparencia, colaboración y nuevas posibilidades en la IA aplicada al código
GitHub Copilot Chat ha dado un paso sin precedentes al abrir su código fuente en la extensión para Visual Studio Code, publicándolo bajo la licencia MIT. Este movimiento consolida la apuesta de Microsoft por la transparencia y la colaboración en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial para programadores, así como por el impulso de una nueva generación de flujos de trabajo más autónomos y eficientes dentro de los editores de código.
La liberación de la extensión no solo permite a la comunidad acceder a toda su implementación, sino que pone el foco sobre cómo se gestionan los datos contextuales, qué información se envía a los modelos de lenguaje y cómo funciona internamente el «agent mode». Además, se desvela por fin el mecanismo de recopilación de telemetría, un asunto que había levantado numerosas preguntas sobre la privacidad y el uso de datos en asistentes de codificación con IA.
Nuevos flujos con agentes: automatización y colaboración en tiempo real
La llegada del «agent mode» y los nuevos flujos de agentes supone una revolución para el día a día de los equipos de desarrollo. Desde la página de Agentes en GitHub o directamente en Copilot Chat, es posible asignar tareas como resolver bugs, reducir deuda técnica o implementar nuevas funcionalidades. El agente crea automáticamente pull requests, ejecuta tests y sugiere revisores, facilitando que los desarrolladores se concentren en tareas de mayor valor mientras la máquina se encarga del trabajo rutinario.
El sistema soporta la ejecución concurrente de tareas, permitiendo delegar múltiples asuntos a la vez y acortar así los tiempos de entrega. La integración es tan natural que se adapta a diferentes estilos de trabajo: tareas pueden asignarse desde la interfaz de Agentes, por chat o simplemente vinculando issues a Copilot desde GitHub.
Es importante remarcar que sigue siendo necesaria la supervisión humana. Todo cambio propuesto por el agente se presenta como pull request en estado borrador, obligando a pasar el filtro de revisión que garantiza la calidad y la adecuación a los estándares del proyecto.
Model Context Protocol (MCP): integración avanzada con herramientas externas
Otra de las grandes novedades es la adopción del Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto que habilita a Copilot Chat a interactuar directamente con bases de conocimiento, sistemas de diseño como Figma, gestores de documentación tipo Obsidian o plataformas de monitorización como Grafana.
Gracias a MCP, las tareas que antes exigían cambiar de herramienta o recopilar datos manualmente pueden resolverse sin salir del editor. Por ejemplo, al implementar un sistema de autenticación, el agente puede acceder automáticamente a los diseños más recientes, consultar decisiones arquitectónicas previas, generar tests con Playwright y analizar métricas de rendimiento en producción. Todo ello desde la ventana del IDE y con respuestas contextualizadas a cada escenario.
Impacto en la productividad y nuevas prácticas recomendadas
Este salto hacia flujos de trabajo más autónomos y colaborativos tiene consecuencias directas en la productividad. Por un lado, los desarrolladores pueden dedicar más tiempo a decisiones arquitectónicas y proyectos innovadores, mientras las tareas repetitivas o de menor complejidad se delegan al agente. Además, la transparencia del código y la posibilidad de ajustar y auditar cada sugerencia generada refuerzan la confianza y la seguridad al integrar IA en entornos críticos.
Desde la comunidad de VS Code se recomienda comenzar con una integración sencilla y ampliar progresivamente, mantener actualizada la documentación, revisar periódicamente las salidas de Copilot Chat y definir buenas prácticas en el equipo para guiar al agente.
Transparencia, colaboración y futuro de Copilot Chat
Microsoft ha dejado claro que la estrategia pasa por integrar toda la funcionalidad de IA en módulos abiertos y auditables, impulsando así el desarrollo de extensiones innovadoras y facilitando que la comunidad aporte mejoras, corrija errores y proponga nuevas funciones. La documentación pública y una página de preguntas frecuentes ya están disponibles para quienes quieran sumergirse en el código o aportar al proyecto.
Por ahora, la funcionalidad de completado en línea original de Copilot permanece cerrada, pero la intención es transferirla gradualmente a la extensión abierta de Copilot Chat en los próximos meses, unificando todas las capacidades de IA bajo un mismo repositorio accesible.
El código abierto de Copilot Chat y los nuevos modos de agentes abren una etapa en la que la automatización inteligente y la colaboración entre desarrolladores e IA serán cada vez más naturales. Los equipos pueden experimentar, personalizar y entender en profundidad cómo se toman decisiones en el entorno de desarrollo, consolidando flujos de trabajo en los que la asistencia automática se convierte en una aliada fiable y transparente.
