Agenten
GitHub Octoverse 2026: KI-Agenten starten inzwischen mehr als 40 % der Pull Requests
Laut GitHubs Octoverse 2026 begannen im September über 40 % der Pull Requests mit dem Entwurf eines Agenten, nach 17 % im März. Was die Zahlen messen.
Im März 2026 begannen 17 % der Pull Requests auf GitHub mit einem Entwurf, den ein Coding-Agent geschrieben hatte. Im September waren es mehr als 40 %. Das ist die zentrale Zahl des jährlichen Octoverse-Berichts von GitHub, veröffentlicht am 28. Oktober 2026 zusammen mit den Ankündigungen der GitHub Universe (GitHub).
Es handelt sich um GitHubs eigene Messungen auf der eigenen Plattform. GitHub verkauft auch Copilot und seine Coding-Agenten: Der Bericht zeigt, wie die Plattform genutzt wird, ist aber keine unabhängige Prüfung.
Die wichtigsten Zahlen
- Von Agenten gestartete Pull Requests: mehr als 40 % im September 2026 nach 17 % im März, allein im September rund 110 Millionen, etwa das Sechsfache des Märzvolumens.
- Gesamtaktivität: 17,9 Milliarden Pushes in den 12 Monaten bis zum 30. September 2026, mehr als 2024 und 2025 zusammen, 34,3 Milliarden Commits und 1,3 Milliarden gemergte Pull Requests (rund 3,5 Millionen pro Tag).
- Agenten bei Copilot-Nutzern: 55 % der monatlich aktiven Copilot-Nutzer verwenden Agentenfunktionen, nach 35 % ein Jahr zuvor.
- Mehrere Modelle: Im September nutzten 61 % der Copilot-Nutzer, die ihr Modell selbst wählen, mehr als eines, nach 50 % vier Monate zuvor.
Quelle aller Zahlen: GitHubs Octoverse-2026-Beitrag.
Was „von einem Agenten gestartet“ bedeutet
GitHub zählt einen Pull Request als von einem Agenten gestartet, wenn sein erster Entwurf von einem Coding-Agenten stammt, den GitHub erkennen kann. Schreibt ein Entwickler danach einen Teil um, zählt er trotzdem. GitHub bezeichnet die Zahl als Untergrenze, weil nicht jede Agentennutzung erkannt wird.
Die 40 % bedeuten also nicht, dass Agenten 40 % des auf GitHub gemergten Codes geschrieben haben. Der Bericht sagt nicht, wie viel von jedem Entwurf das Review übersteht, und trennt nicht zwischen öffentlichen und privaten Repositories.
Werden Pull Requests von Agenten genauso oft gemergt?
Laut GitHub ändern rund 87 % der von Agenten gestarteten Pull Requests mehrere Dateien, gegenüber 79 % bei den übrigen. Im Februar wurden 83 % der Pull Requests mit Agentenbeteiligung innerhalb von zwei Wochen gemergt, etwas weniger als die rund 86 % der übrigen. Im September lag der Wert für Agenten bei 90 %, während die Vergleichsgruppe bei etwa 86 % blieb.
Eine Merge-Quote zeigt, ob eine Änderung angenommen wurde, nicht ob sie korrekt war oder später nachgebessert werden musste. GitHub stellt außerdem fest, dass neue Repositories mit einer Agenten-Konfigurationsdatei achtmal so viele Commits verzeichneten wie solche ohne: eine Korrelation, kein Beweis für einen Kausalzusammenhang.
Das Review wird zum Engpass
Wenn Agenten einen wachsenden Teil der Änderungen entwerfen, verlagert sich die menschliche Arbeit auf die Beschreibung der Aufgabe und die Prüfung des Ergebnisses. GitHubs Neuheiten derselben Woche weisen in diese Richtung: Copilot Fusion wählt und kombiniert Modelle für jede Aufgabe, und Agent Merge überwacht Pull Requests auf fehlgeschlagene Prüfungen und Merge-Konflikte.
Laut Bericht wuchs zudem die Nutzung von KI-gestütztem Code-Review und GitHub Advanced Security jeweils um mehr als 90 % gegenüber dem Vorjahr, und der Push-Schutz, der offengelegte Geheimnisse blockiert, führte in diesem Jahr 5,8 Milliarden Prüfungen durch.
Sprachen und Länder
TypeScript bleibt nach Zahl der Mitwirkenden die meistgenutzte Sprache auf GitHub, vor Python und JavaScript. GitHub zählt inzwischen mehr als 225 Millionen Entwickler. Die USA (38,3 Millionen) und Indien (32 Millionen) sind die beiden größten Communitys; Deutschland kommt auf 6,30 Millionen.
Das Wichtigste
- Die 40 % sind der Anteil der Pull Requests, deren erster Entwurf von einem erkennbaren Agenten stammt, gemessen von GitHub auf der eigenen Plattform.
- Es ist eine Untergrenze, kein Maß für Codequalität oder dafür, wie viel Agentencode in Produktion landet.
- Für Teams lautet die praktische Frage weniger, ob man Agenten einsetzt, als wie man ihre Arbeit prüft: Tests, Pflichtprüfungen und klare Aufgabenbeschreibungen.
Einen Fehler in diesem Artikel entdeckt? Melden Sie ihn · Unsere Korrekturrichtlinie
