GitHub Octoverse 2026: over 40 prosent av pull requests starter som agentutkast
torsdag 29. oktober · KI-generert · Kilde: github.blog
Regn med at en KI-agent skriver førsteutkastet til to av fem pull requests på GitHub, ifølge Octoverse 2026.
110 millioner pull requests startet med et agentutkast i september alene, omtrent seks ganger volumet i mars. Det viser GitHubs årlige Octoverse-rapport. Andelen agentstartede pull requests steg fra 17 % i mars til over 40 % i september, og 90 % av dem ble merget innen to uker, mot rundt 86 % for pull requests uten agent.
Totalene er like bratte. Utviklere pushet kode 17,9 milliarder ganger de siste 12 månedene, mer enn 2024 og 2025 til sammen, og antall commits nådde 34,3 milliarder, over tre ganger nivået for to år siden. Blant repoer opprettet i år logget et snittrepo med en agentkonfigurasjonsfil åtte ganger så mange commits som et nytt repo uten. GitHub knytter knekken i kurven til juni:
«Agenter gikk fra verktøy for én økt til vedvarende verktøy som kunne følge fremdrift over flere dager og orkestrere andre spesialiserte agenter.» — GitHub, Octoverse 2026
Modellvalget sprer seg også. Betalende Copilot-brukere brukte 47 ulike modeller i september, mot 29 i mai, og ingen enkeltmodell sto for mer enn 25 % av forespørslene. TypeScript holdt plassen som mest brukte språk, og blant nye repoer med agentsignal var TypeScript hovedspråk i 35 %, mot 24 % uten. GitHub tolker det som at utviklere som jobber med agenter trekker mot språk der agentens kode er lettere å sjekke, og at agentene selv ser ut til å foretrekke TypeScript når du lar valget stå åpent.
På GitHubs lister over de raskest voksende og mest engasjerte prosjektene dominerer kodeagenter leverandørsiden (anthropics/claude-code, openai/codex og opencode), mens inferensmotorene llama.cpp, vLLM og SGLang går igjen på fellesskapssiden.
Ifølge GitHub er review stedet der utviklerne former det agentene leverer, og det er der nye verktøy bygges: stacked pull requests ble brukt av over 264 000 utviklere fra preview-lanseringen 30. juli til september, og bruken av KI-assistert code review vokste over 90 % på ett år.