GitHub 2026 Octoverse：开发者今年推送179亿次代码，9月超四成PR由智能体起草
GitHub年度报告称，过去12个月开发者推送代码 179 亿次，超过 2024 与 2025 年之和；提交 343 亿次、合并PR 13亿个。GitHub同时称，今年创建的仓库中，配有智能体配置文件的平均提交量是无此类文件仓库的 8 倍；9 月由智能体起草的PR占比超过 40%，3 月为 17%。
GitHub在 2026 年Octoverse年度报告中称，过去 12 个月开发者向该平台推送代码 179 亿次，超过 2024 年与 2025 年之和；所有仓库提交量升至 343 亿次，合并拉取请求（PR）超过 13 亿个。
这份报告同时给出了智能体在开发流程中的占比：2026 年 9 月，超过 40% 的PR由智能体起草或开启，3 月这一比例为 17%。GitHub称 9 月单月此类PR约 1.1 亿个，约为 3 月数量的 6 倍。
智能体进入PR流程的几个数字
GitHub将“智能体开启的PR”定义为由agent发起首版改动的PR。报告称，这类PR中约 87% 改动了多个文件，未检测到智能体参与的PR这一比例为 79%。
合并速度方面，GitHub称 2 月有 83% 的智能体相关PR在两周内合并，略低于无智能体参与PR的约 86%；到 9 月，前者升至 90%，后者仍在约 86%。
在GitHub Copilot月活用户中，55% 使用智能体功能，一年前为 35%。其中Copilot云智能体同比增长 230%，agent chat增长 85%。
- 9 月由智能体起草的PR占比超过 40%，3 月为 17%
- 智能体相关PR在 9 月有 90% 在两周内合并，无智能体参与的PR约为 86%
- Copilot月活用户中使用智能体功能的比例从一年前的 35% 升至 55%
新仓库与模型选择
GitHub称，今年创建的仓库中，带有agent配置文件的仓库平均提交量是无此类文件的新仓库的 8 倍。报告未说明这一差异是否由智能体直接造成。
在模型使用上，GitHub称 9 月自行选择模型的Copilot用户中，61% 在会话中使用了不止一个模型，4 个月前为 50%。付费Copilot用户可用的模型数量从 5 月的 29 个增至 9 月的 47 个，当月没有单一模型承担超过 25% 的请求。
按三类用途统计仅计算开发者显式选择模型的请求：通用模型占 38%，深度推理与规划模型占 37%，快速轻量模型占 25%。GitHub表示该统计排除了自动选模、GitHub与微软员工用量、后台工具模型及使用自有API密钥的请求。
- 带agent配置文件的新仓库平均提交量是无此类文件新仓库的 8 倍（GitHub数据，未说明因果关系）
- 9 月 61% 自行选模的Copilot用户使用了多个模型
- 开发者显式选择的请求中，通用、深度推理、快速轻量三类模型分别占 38%、37%、25%
行业分布与统计口径
GitHub今年首次按北美行业分类系统（NAICS）发布公开仓库的行业视图。方法是用语言模型对 2022 至 2026 年每年新建公开仓库的随机样本进行分类，依据是仓库名称、描述、话题和README，并追踪两个信号：仓库是否提到AI，以及是否有智能体对其发起PR。
报告称，采矿、 quarrying与油气开采从较小的基数增长约 65 倍；行政与支持服务、建筑增长 17 至 18 倍；制造业在这些行业中增长最慢，接近三倍。行政与支持服务、采矿、医疗和农业中，超过四成仓库提到AI，但由智能体发起PR的比例低于 3%；建筑约四分之一仓库提到AI，约 9% 有智能体发起的PR，为各行业最高。
GitHub还称，平台开发者超过 2.25 亿，美国 3830 万、印度 3200 万为最大两个社区，各自今年新增超过 1000 万。GitHub用 40 多个预测模型推算 2031 年开发者规模，约一半预测增长超过三倍，略少于一半预测两到三倍，仅三个模型预测低于两倍。
- 行业分类基于对公开仓库抽样的模型归类，属于估算而非精确计数
- 建筑约 9% 的仓库有智能体发起的PR，为报告所列行业最高
- GitHub开发者总数超过 2.25 亿；美国 3830 万、印度 3200 万