De 17% a 40% em seis meses
Mais de 40% dos pull requests abertos no GitHub em setembro de 2026 começaram com um agente de IA, segundo o relatório Octoverse 2026 da empresa, publicado em 28 de outubro. Isso representa cerca de 110 milhões de pull requests em um único mês, aproximadamente seis vezes o volume de março, quando os agentes respondiam por 17% do total.
Desenvolvedores enviaram código 17,9 bilhões de vezes ao longo dos doze meses cobertos pelo relatório, mais do que em 2024 e 2025 somados. A janela de medição foi de 1º de outubro de 2025 a 30 de setembro de 2026, e o GitHub detectou a atividade de agentes por meio de sinais da plataforma, e não por autorrelato dos usuários.
Mudanças maiores, revisão mais pesada
Pull requests iniciados por agentes modificaram múltiplos arquivos em 87% dos casos, contra 79% dos abertos por pessoas. Esse padrão importa para os revisores: uma mudança que toca muitos arquivos é mais difícil de verificar do que uma correção de uma linha, e a capacidade de revisão não cresceu no mesmo ritmo que a capacidade de geração.
O GitHub também relatou repetidas quedas em larga escala à medida que a carga de processamento aumentava. A empresa ampliou sua capacidade em milhões de núcleos de computação durante o ano, e suas publicações de engenharia descrevem mudanças de enfileiramento e limites de taxa implementadas para manter a plataforma estável nos horários de pico.
Ferramentas convergem para o mesmo benchmark
O relatório chegou junto com novos dados de produtos. O Copilot Fusion do GitHub, agora disponível de forma geral, recebeu nota 60,0 no Coding Agent Index v2.0 pela avaliadora independente Artificial Analysis em 28 de outubro. Uma configuração de comparação do Claude Code com Claude Opus 5.5 Max obteve 61,7, uma diferença de 1,7 ponto.
Esses números sugerem que os principais agentes de programação estão próximos em tarefas de benchmark, o que desloca a competição para confiabilidade, qualidade de revisão e custo por mudança mesclada. Equipes de engenharia contatadas por publicações do setor dizem que o gargalo passou da escrita do código para a verificação dele, e várias estão testando pull requests gerados por agentes com verificações automatizadas mais rígidas antes que um humano os leia.
O próximo número que vale acompanhar é o de horas de revisão por pull request mesclado. Se isso continuar subindo enquanto a produção aumenta, os agentes estão movendo o trabalho de lugar em vez de eliminá-lo.