GitHub ha lanciato Agent HQ durante il GitHub Universe 2025, definendola una piattaforma per orchestrare qualsiasi agente AI direttamente dentro GitHub e Visual Studio Code. Un’interfaccia unificata dove gestire Copilot, Codex (OpenAI), Claude, Jules (Google), Devin e Grok (xAI) nello stesso flusso di lavoro. GitHub sta costruendo le rotaie su cui faranno viaggiare i treni di tutti, senza preoccuparsi di chi ha la locomotiva più veloce. Strategia intelligente: mentre OpenAI, Anthropic e xAI gareggiano su chi ha il modello più brillante, GitHub costruisce l’infrastruttura che tutti usaranno a prescindere.
Il cuore della proposta è Mission Control, una dashboard che ti permette di assegnare task a più agenti in parallelo, tracciarne il progresso e scegliere quale output preferisci. Non è solo una questione di comodità; è un cambio di paradigma nel modo in cui pensiamo agli agenti AI nel ciclo di sviluppo. Invece di vincolarti a un singolo fornitore, puoi far lavorare Claude su una feature backend mentre Codex gestisce il frontend; tutto dallo stesso pannello. GitHub promette anche nuovi controlli sui branch per il codice generato dagli agenti, gestione delle identità per l’accesso e risoluzione dei conflitti di merge con un click. Le integrazioni si estendono a Slack, Linear, Jira, Teams e Azure Boards.
Questa apertura verso agenti terzi è insolita per una big tech. GitHub sta scommettendo che il valore risieda nell’orchestrazione, non nel possesso dell’agente migliore. Per ora, Agent HQ è disponibile gradualmente ai subscriber di Copilot Pro+, partendo da VS Code Insiders.
Agent HQ : orchestrazione Multi-Agente
La tesi di GitHub è che non vincerà chi ha l’agente migliore, ma chi controlla il layer di orchestrazione. Mentre Anthropic, OpenAI e Google competono sul quale LLM ragioni meglio, GitHub sta costruendo il sistema operativo degli agenti. È una strategia che ricorda AWS nei primi giorni del cloud; non serviva avere l’hardware migliore, serviva avere l’infrastruttura più conveniente e integrata. GitHub ha vantaggi strutturali enormi; 150 milioni di developer, il repository di codice più grande al mondo, e un workflow che è uno standard per open source ed enterprise.
GitHub sa benissimo di non poter competere nel produrre l’AI più avanzata. Microsoft sgancia miliardi per OpenAI, ma intanto Claude di Anthropic conquista terreno, Google ha mezzi illimitati per la sfida, e realtà emergenti come Cognition (creatori di Devin) coprono ambiti specifici. Invece di sprecare energie in una battaglia persa in partenza, GitHub costruisce il centro commerciale dove tutti i negozi vorranno aprire. GitHub crea una piattaforma che non ti forza su un singolo agente ma ti dà gli strumenti per orchestrarne diversi.
Per chi sviluppa, il beneficio concreto è smettere di rimbalzare tra tool diversi. Oggi usi Cursor per una cosa, GitHub Copilot per un’altra, magari Aider per lavori in batch: tre finestre aperte, tre contesti mentali da tenere attivi. Con Agent HQ hai un punto unico dove distribuire compiti e seguire l’avanzamento. Sembra banale ma ogni volta che cambi strumento perdi concentrazione e tempo. Se Agent HQ riesce a unificare tutto questo, lavori meglio.
Plan Mode e AGENTS.md
Una delle aggiunte più interessanti in Agent HQ è Plan Mode in VS Code; sfrutta Copilot per creare piani strutturati step-by-step prima di scrivere una riga di codice. L’idea è che l’agente ti faccia domande chiarificatrici, generi un piano dettagliato e poi lo esegua localmente o nel cloud. Non devi più spiegare da zero cosa sta facendo il tuo progetto; l’agente lo sa già.
Il vero game-changer però è il file AGENTS.md. Questo file di configurazione ti permette di definire preferenze specifiche per gli agenti; “usa questo logger”, “scrivi test table-driven per tutti gli handler”, “segui questa convenzione di naming”. Non sono più impostazioni personali nascoste nel tuo IDE; sono asset condivisi dal team. Ogni sviluppatore che clona il repo ha gli agenti preconfigurati secondo le best practice del progetto. È un’idea che sposta la customizzazione degli agenti da una preferenza individuale a uno standard di progetto.
GitHub MCP Registry
GitHub ha anche annunciato il GitHub MCP Registry dentro VS Code, l’unico editor che supporta la specifica completa del Model Context Protocol. L’MCP è lo standard che permette agli agenti di interagire con servizi esterni, dandogli accesso a dati real-time e capacità che prima richiedevano API custom. Con un click puoi abilitare server MCP come Stripe, Figma o Sentry. Questo significa che un agente può andare oltre lo snippet di codice; può controllare lo stato di un account Stripe, interrogare i log di Sentry, recuperare un componente da Figma, tutto dentro l’ambiente VS Code. Le integrazioni si estendono anche a Slack, Linear, Jira, Teams e Azure Boards.
Si espandono le possibilità di cosa un agente può fare autonomamente. La sfida sarà gestire le permissions e la sicurezza di questi accessi privilegiati; GitHub promette nuovi controlli di governance per le enterprise, con un control plane centralizzato dove gli amministratori definiscono permessi, policy di sicurezza e audit log.
Code Quality e Metrics: gli agenti come peer reviewer
GitHub introduce GitHub Code Quality, ora in public preview, che estende i controlli di sicurezza di Copilot per valutare anche maintainability e reliability del codice proposto. L’idea è aggiungere uno step di code review nel workflow dell’agente stesso; l’AI fa un’analisi iniziale prima che il codice arrivi a un developer umano. Non sostituisce il review umano, ma lo filtra, riducendo il noise e permettendo al team di concentrarsi su problemi architetturali invece che su bug banali.
GitHub sta anche lanciando una dashboard di metriche Copilot che visualizza adozione e produttività AI a livello enterprise. Questo risponde a una domanda che molti CTO si fanno: “Stiamo davvero traendo valore da questi tool AI o è solo hype?” Avere dati concreti su commit rate, code churn, time-to-merge per codice generato da agenti versus codice umano può guidare decisioni di investimento.
Conclusione : Agent HQ
Agent HQ non è l’ennesima feature lanciata per cavalcare l’hype dell’AI. È la risposta a un problema reale; la frammentazione caotica degli agenti AI, ognuno con le sue regole, i suoi formati, i suoi punti di accesso. GitHub non sta cercando di vincere la guerra dei modelli; la aggira per offrire un campo neutro dove tutti possono giocare, ma con regole comuni.
Questo approccio agent-agnostic è ciò che potrebbe davvero accelerare l’adozione dell’agentic development in contesti professionali. Perché alla fine, nessun team vuole dover gestire dieci interfacce diverse per dieci agenti diversi. Vogliono un unico posto dove assegnare task, controllare output, applicare policy e tracciare responsabilità. GitHub lo sa, e con Agent HQ sta costruendo esattamente quello. E questo, più di qualsiasi benchmark su qualità del codice, è ciò che conta davvero per chi deve consegnare software nei tempi stabiliti.
