GitHub memperkenalkan dynamic workflows untuk Copilot CLI, aplikasi GitHub Copilot, dan GitHub Copilot SDK pada 1 Oktober 2026. Fitur yang masih berstatus public preview ini ditujukan untuk pekerjaan yang terlalu rumit jika hanya diserahkan pada satu prompt, tetapi juga terlalu berulang jika harus dirancang ulang dari awal setiap kali dijalankan.
Dynamic workflow adalah program yang mendefinisikan bagaimana sebuah tugas dikerjakan. Di dalamnya, langkah deterministik dapat digabungkan dengan pekerjaan satu atau beberapa agen AI. Sebagian langkah bisa berjalan berurutan, sebagian lain bisa berjalan paralel, lalu hasilnya diteruskan dalam bentuk terstruktur ke tahap berikutnya. Dengan model seperti ini, prosesnya tidak hanya bergantung pada percakapan yang panjang dan sulit diaudit.
Bukan sekadar mode fleet
GitHub membedakan dynamic workflows dari mode /fleet di Copilot. Fleet mendelegasikan pekerjaan ke beberapa subagen dan mengoordinasikan hasilnya secara paralel. Dynamic workflow memiliki lapisan tambahan: urutan proses, pembagian tugas, pemeriksaan, batas penggunaan, dan titik jeda ditulis dalam kode. Agen tetap mengerjakan bagian yang memerlukan analisis atau penilaian, tetapi programnya menentukan kapan agen dipanggil dan bagaimana hasilnya dipakai.
Perbedaan ini penting untuk pekerjaan yang perlu diulang dengan pola yang konsisten. Contohnya adalah pemeriksaan rilis: workflow dapat menjalankan pengecekan, meminta satu agen menganalisis kegagalan, menunggu manusia meninjau temuan, lalu melanjutkan proses setelah mendapat persetujuan. Pada pull request besar, beberapa bagian kode dapat diperiksa paralel dan hasilnya digabungkan sebelum laporan akhir dibuat.
Ada ruang untuk verifikasi manusia
GitHub juga menempatkan checkpoint sebagai bagian dari desainnya. Workflow dapat berhenti agar pengguna memeriksa hasil sebelum tahap berikutnya berjalan. Fitur ini membuat dynamic workflows lebih dekat dengan orkestrasi kerja daripada chatbot yang hanya mengembalikan jawaban sekali jalan. Pengguna bisa memutuskan apakah temuan sudah cukup, mengubah arah, atau menghentikan proses sebelum langkah yang lebih mahal dan berisiko dijalankan.
GitHub menyebut workflow dapat menjalankan perintah, memakai tool, memanggil layanan lain, membagi tujuan menjadi beberapa tugas, serta meminta subagen saling memeriksa temuan. Jika klien mendukungnya, workflow juga bisa meminta input pengguna. Kemampuan untuk meneruskan hasil terstruktur membuat tahap perencanaan, pemeriksaan, dan implementasi tidak harus bercampur dalam satu konteks percakapan.
Public preview, dengan batas yang perlu diperhatikan
Dynamic workflows tersedia di semua paket Copilot, tetapi cara menyalakannya berbeda. Di aplikasi GitHub Copilot, fitur ini disebut selalu tersedia tanpa konfigurasi tambahan. Di Copilot CLI, pengguna perlu memakai versi terbaru dan mengaktifkan fitur eksperimental melalui opsi --experimental atau perintah /experimental on. Workflow dibuat dan didistribusikan sebagai bagian dari Copilot extension.
Copilot juga menyediakan perintah copilot workflow run untuk menjalankan workflow dari terminal. Dokumentasi GitHub menyarankan agar pengguna menetapkan batas penggunaan, termasuk batas kredit AI, karena proses multi-agen dapat menghabiskan sumber daya lebih cepat daripada percakapan biasa. Perintah terminal tidak menampilkan prompt persetujuan interaktif, sehingga izin tool dan URL perlu diberikan sebelumnya.
Di sinilah fitur ini terlihat lebih menarik bagi tim engineering daripada pengguna yang hanya mencari jawaban cepat. Workflow dapat menjadi bentuk baru dari automation yang menyimpan prosesnya dalam kode, bukan sekadar kumpulan instruksi di dokumen internal. Tim bisa mendefinisikan pemeriksaan yang sama, membagikannya lewat repository, lalu memeriksa hasil dan jejak eksekusinya dengan cara yang lebih terstruktur.
Tetap ada batas yang jelas. Fitur ini masih public preview dan dapat berubah. Workflow yang buruk tetap bisa mengotomatisasi proses yang buruk, hanya dengan kecepatan lebih tinggi. Menentukan kapan agen boleh melakukan perubahan, kapan manusia wajib menyetujui hasil, dan bagaimana kegagalan dicatat akan sama pentingnya dengan kemampuan model yang dipakai.
Untuk penggunaan sederhana, prompt biasa masih lebih masuk akal. Dynamic workflows mulai berguna ketika sebuah pekerjaan memiliki tahapan tetap, pemeriksaan yang harus diulang, kebutuhan paralelisasi, atau risiko biaya dan perubahan yang perlu dikendalikan. GitHub sedang mendorong Copilot dari ruang chat menuju sistem kerja yang bisa dijalankan ulang. Pertanyaan besarnya bukan lagi apakah agen dapat membantu satu tugas, melainkan apakah proses bantuan itu cukup terlihat, dapat diuji, dan aman untuk dijadikan kebiasaan tim.
Sumber https://github.blog/changelog/2026-10-01-dynamic-workflows-in-copilot-cli-and-the-copilot-app/
Sumber https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/use-copilot-agents/use-dynamic-workflows