GitHubは2026年2月13日、Issueのトリアージやコードの修正、CIエラーの分析といったリポジトリ内の作業を自動化する「GitHub Agentic Workflows」をテクニカルプレビューとして公開した。

• GitHub Agentic Workflows are now in technical preview - GitHub Changelog
• Automate repository tasks with GitHub Agentic Workflows - GitHub Blog
• ※上記日本語記事：GitHub Agentic Workflowsを発表 – リポジトリの自動化を実現 - GitHub Blog

これまでGitHub Actionsの自動化はYAMLで記述するのが一般的だった。一方、GitHub Agentic WorkflowsではMarkdownを使って自然言語で意図を記述し、GitHub Actionsで実行されるロックファイル（*.lock.yml）へコンパイルすることで、GitHub Actions内でこれまで難しかった作業をエージェントに実行させることができるようになる。これにより、自律的に処理するタスクの幅が大きく広がると期待されている。エージェントとしてはCopilot CLIやClaude Code、OpenAI Codexなどが対応する。

• 継続的トリアージ：Issueを要約・ラベル付け・ルーティングする
• 継続的ドキュメント作成：README/ドキュメントをコード変更に同期する
• 継続的コード簡素化：改善点を見つけてプルリクエストを提案する
• 継続的テスト改善：カバレッジ評価と高価値テストを追加する
• 継続的品質維持：CI失敗を分析して修正案を提案する
• 継続的レポーティング：健全性・活動・トレンドを定期レポートする

リポジトリやIssue、プルリクエストなどの各種データには、GitHub MCP Serverを通じてアクセスできる。さらに、ブラウザ自動化やWeb検索、カスタムMCPといった追加ツールもサポートされている。これらにスケジュールやコメントコマンドなどを柔軟なトリガーとして組み合わせることで、トリアージやコード修正を自律的に処理するワークフローを構築できるようになる。

具体的な導入としては、最終的に.github/workflows/ディレクトリ内にファイルを配置する。もっとも手軽なのはVS Codeなどでエージェントに指示する。エージェントが意図を解釈し、ワークフローの本体となるMarkdownファイルと、GitHub Actionsが実際に実行するためのロックファイル（*.lock.yml）の2つをそのディレクトリに生成する。一方、手動でMarkdownファイルを作成して追加する場合は、ターミナルでgh extension install github/gh-awを実行してGitHub CLIの拡張機能をインストールした上で、gh aw compileを実行し、ロックファイルを生成する手順となる。

たとえば、VS Codeなどでエージェントに「メンテナ向けの日次レポート生成ワークフローを作って。 https://github.com/github/gh-aw/blob/main/create.md の指示に従うこと」と依頼できるようになる。公式ブログでは、日次レポートを作成するワークフローのMarkdownファイルは次のようになることが紹介されている。

---
# ワークフローの設定と権限（Frontmatter）
on:
  schedule: daily

permissions:
  contents: read
  issues: read
  pull-requests: read

# エージェントに許可する書き込み操作を明示的に定義（エージェント実行の外部で強制される）
safe-outputs:
  create-issue:
    title-prefix: "[repo status] "
    labels: [report]

tools:
  github:
---

# Daily Repo Status Report

# メンテナ向けに日次ステータスレポートを作成する（以下、自然言語による指示）
Create a daily status report for maintainers.

Include
- Recent repository activity (issues, PRs, discussions, releases, code changes)
- Progress tracking, goal reminders and highlights
- Project status and recommendations
- Actionable next steps for maintainers

Keep it concise and link to the relevant issues/PRs.

Agentic Workflowsによる恩恵はエンジニア周辺のメンバーにも波及し、情報整理や独自のツール構築にすでに活用されているとのこと。GitHub Nextは、Home Assistantのメンテナが、Issueを深掘りして自分たちのコードベース起因のPythonバックトレースを含むものを見つけ、根本原因の推定と対処案をIssue上で提案するワークフローを試したと紹介している。

また、GitHub Agentic Workflowsはセキュリティファーストで設計されており、ワークフローはデフォルトで読み取り専用権限で実行される。書き込み操作はサニタイズされたsafe-outputsに限定され（フロントマターで明示⁠）⁠、この制約はエージェント外部から強制される。加えて、サンドボックス化、ネットワーク分離、依存関係のSHAピン留め、ツールの許可リスト、コンパイル時の検証といった多層防御が採用されている。

GitHub Agentic WorkflowsのGitHubリポジトリでは、その実装やガードレールなどがMITライセンスで公開されている。

GitHub Agentic Workflowsの利用にあたってはAPIコストが発生し、Copilotをデフォルト設定で使用する場合、ワークフロー実行ごとに通常2つのプレミアムリクエストが消費される。1つはエージェント作業用、もう1つは安全な出力によるガードレールチェック用となる。また、エージェントが自律的にコードをマージすることはなく、人間の承認が必要となっている。そのため、まずは低リスクな出力から始めるのが良いとし、数多くのユースケースを網羅した「Peli’s Agent Factory」を参考にワークフローを育てていくことを推奨している。

• Welcome to Peli's Agent Factory - GitHub Agentic Workflows

Peli’s Agent Factoryには「あらゆる機会に新しい自動化エージェントを作ってみる」という設計哲学のもと、Issueのトリアージからセキュリティ監視、さらにはチームの士気を高める詩の作成まで、多様なエージェントが集められている。単一の完璧なエージェントを目指すのではなく、プルリクエストを提案するエージェントや他のエージェントを監視するメタエージェントなど、目的に特化した「小さなエージェントの群れ」を組み合わせる実践的なパターンを紹介している。