Lo sapevi? Puoi usare Claude Code Agent SDK dentro GitHub Copilot senza comprare Claude Code come prodotto separato: devi attivare i partner agent in preview e usare la modalita cloud dell’agent in Visual Studio Code o nell’interfaccia web di GitHub. In questo caso non cambi soltanto modello: cambi il motore agentico che esegue il task.
Non e’ solo un cambio di modello
La cosa che quasi tutti conoscono e’ il selettore dei modelli nella chat di Visual Studio Code: passi da un GPT a Haiku, Sonnet oppure Opus e continui comunque a usare il normale harness di Copilot Chat.
Se apri il selettore dell’agent e scegli Claude al posto di Local, il task non viene piu’ delegato al coding agent standard di GitHub Copilot, ma a un’implementazione costruita con le stesse librerie del Claude Code Agent SDK.
Questo significa che:
- la user interface resta quella di Visual Studio Code;
- la sessione ha un motore diverso sotto il cofano;
- alcuni comportamenti possono cambiare rispetto a Copilot Chat classico o a Copilot CLI.
Se stai ragionando su quale modello usare in Copilot, ti consiglio di partire anche da GitHub Copilot cambia il piano INDIVIDUAL, per capire meglio differenze di piani, modelli disponibili e limiti.
Dove si attiva
La funzione e’ in preview e passa dai cosiddetti partner agents.
Se lavori in enterprise oppure organization, devi prima assicurarti che nel tenant sia abilitato l’accesso alle feature preview. A quel punto puoi cercare la sezione dedicata ai partner agent e attivare Anthropic Claude. Lo stesso principio vale anche per OpenAI Codex: GitHub ha previsto piu’ implementazioni alternative del coding agent.
Se invece usi un piano individuale, trovi l’opzione nei tuoi settings di GitHub Copilot, nella sezione del coding agent. Il concetto e’ sempre lo stesso: stai abilitando un agent cloud di terze parti dentro l’esperienza Copilot.
Questa logica e’ coerente con la direzione piu’ ampia degli agenti e delle integrazioni esterne. Se vuoi vedere un altro esempio di ecosistema agentico dentro Visual Studio Code, guarda anche Come usare Azure DevOps MCP Server.
Cosa cambia in Visual Studio Code
Quando lanci un task in cloud usando il partner agent di Anthropic, la sessione non appare come la solita sessione GitHub Copilot. Si vedono infatti indicatori diversi nell’interfaccia e nella history della chat, proprio perche’ il backend che sta orchestrando il lavoro non e’ quello standard.
Pero’ non conta tanto l’icona quanto il comportamento:
- stai sempre lavorando dentro Visual Studio Code;
- stai comunque consumando il tuo piano Copilot secondo le regole dei credit e delle preview disponibili;
- stai sperimentando un motore agentico costruito per avvicinarsi il piu’ possibile all’esperienza di Claude Code.
Non aspettarti pero’ una copia perfetta di Claude Code. L’implementazione non e’ identica: usa le stesse librerie, ma resta una variante integrata da GitHub dentro il proprio prodotto.
Se vuoi capire meglio come ragionare con un agent prima di lasciarlo eseguire task complessi, puo’ esserti utile anche Plan-on-roids: il mio agente Copilot per pianificare scrupolosamente.
Un dettaglio molto utile per fare debug
Una delle cose piu’ interessanti e’ che puoi continuare a usare la chat debug view di Visual Studio Code, che per me resta una delle funzioni piu’ utili quando devi capire come si sta comportando davvero un agent custom o un tool.
Anche in questo caso la debug view riflette il cambio di motore: nelle voci di dettaglio puoi trovare riferimenti diversi, per esempio al proxy cloud di Copilot, invece del solito flusso standard.
Questo non serve solo per curiosita’. Serve soprattutto per fare troubleshooting quando noti differenze di comportamento tra local agent, cloud agent e altri runtime disponibili.
Vale la pena provarlo?
Il consiglio pratico e’ semplice: non fermarti al cambio di modello. Prova anche a cambiare il motore dell’agent quando la tua licenza te lo consente, osserva la differenza nei log, e valuta se nel tuo workflow quotidiano ti porta davvero un vantaggio.
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