Vergleichender Überblick GitHub Copilot Agenten und OpenAI CodexVergleichender Überblick GitHub Copilot Agenten und OpenAI Codex
🏗️ 1. Architektur & Ausführungskontext
GitHub Copilot Agent Mode
- Läuft lokal im VS Code-Insiders oder Stable mit "Agent Mode"
- Arbeitet teil-autonom: Entwickler startet den Task mit Prompt, Agent erkennt Unteraufgaben, kompiliert, testet und iteriert eigenständig
- Ausführungskontext reicht von lokalem Rechner bis hin zu GitHub Actions in Kombination mit Coding Agent (Pro+/Enterprise), wo das System in GitHub Actions-VMs läuft
Project Padawan
- Voll-automatisch innerhalb GitHub: Zuweisung via Issue
- Läuft in der Cloud
OpenAI Codex Agent
- Cloud-basiert in isolierten Sandbox-VMs von OpenAI, über ChatGPT-Sidebar oder Codex-CLI
- Arbeitet autonom
🔄 2. Modell-Backend & Steuerung
- Copilot Agent Mode bietet Modellpicker - wechselbar zwischen GPT-4, GPT-3.5 Sonnet, Claude 3.7, Claude 3.7 mini, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.7 Thinking, Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Pro (Preview), Gemini 2.5 Pro (Preview)
- Planungsstil: Copilot Agent Mode und Padawan erstellen intern Subplans vor der Ausführung. Ja - iterative Verbesserungen durch Tests
- Codex Agent erhält Task, plant intern, führt Code mit Tests iterativ aus
⚙️ 3. Funktionen & Grenzen
GitHub Copilot Agent Mode / Coding Agent / Padawan
- Feature-Building, Refactoring, Bugfixen, Test-Generierung, Dokumentation, CI/CD-Kommandos, Integration neuer Bibliotheken
- Coding Agent: Vollwertiges Teammitglied in GitHub Repos
- Volle MCP-Unterstützung in VS Code. Ca. 1500 Tools verwendbar
- Padawan: Vollautomatische Feature-Entwicklung inklusive Tests & Pull Requests
- Grenzen: geeignet für low-bis-medium complexity, bei Hochkomplexität menschlicher Input weiterhin nötig; GitHub-Policies, Rate-Limits
OpenAI Codex Agent
- Feature-Erstellung, Bugfixes, Fragen zum Code
- Sandbox-Limitationen: Internetzugang beschränkt, Task-Dauer z.B. Setup max 10 min, Diffs limitiert, Rate-Limits geplant
🔑 4. Zugriffsmodell & Preisgestaltung
GitHub Copilot
- Agent Mode: in allen IDE's verfügbar; in Copilot Pro+ & Enterprise: Administrator-Freischaltung nötig
- Padawan: auf der GitHub Website (arbeitet in der Cloud), Aufträge können von VS Code übergeben werden; Nur in Copilot Pro+ & Enterprise: Administrator-Freischaltung nötig
- Nutzen erfolgt durch Verbrauch von GitHub Actions-Minuten und Premium-Copilot-Credits
- Preise richten sich nach bestehenden Copilot-Plänen (Free, Pro: 10 USD/Mon, 100 USD/Jahr; Pro+: 39 USD/Mon, 390 USD/Jahr)
OpenAI Codex Agent
- Verfügbar für ChatGPT Plus & Enterprise Nutzer
- Anfangs "generous access", später credit-basiert, bestimmte Rate-Limits
🛡️ 5. Sicherheit & Datenschutz
Copilot
- Läuft in isolierter GitHub Actions-VM/Container. Policies (Branch-Protection, Review-Checks) greifen
- Internetzugriffe eingeschränkt/kontrolliert
- Logs, Commits, Tests nur nach Reviewer-Freigabe
Codex Agent
- Sandbox-VMs mit eingeschränktem Internet, nur genehmigte Abhängigkeiten
- Auditable Logs, Test-Ergebnisse, Terminal-Output nach Taskende transparent bereitgestellt
💡 6. Alleinstellungsmerkmale & Unterschiede
Copilot Agent Mode vs Project Padawan
- Agent Mode: Entwicklergesteuerter IDE-Assistant
- Padawan/Coding Agent: Vollwertiges Teammitglied in GitHub Repos. Vollständige PR-Flow-Integration
OpenAI Codex Agent
- Multi-parallel, cloud-basiert, unabhängig von GitHub, über ChatGPT nutzbar
- Fokussiert auf einzelne Tasks/Codespaces
- Stärke: Geschwindigkeit & Isolation
Zielgruppen
- Copilot Agent Mode: Entwickler im IDE-Kontext
- Padawan/Coding Agent: Teams mit GitHub-basiertem Workflow, automatisierte PR-Erstellung und Review-Flow
- Codex Agent: ChatGPT-Nutzer, die Software-Engineering-Aufgaben erledigen
🔍 Fazit
- Architektur: Unterschiedliche Ausführungskontexte (lokal vs. cloud)
- Modelle: Copilot bietet mehr Flexibilität bei Modellwahl
- Funktionen: Copilot-Stack hat breiteres Feature-Set
- Security: Sehr ähnliche Sandboxing und Policy-Einhaltung
- Zugriff: Copilot Agent stark limitiert auch in der Free Version nutzbar, Codex für ChatGPT Plus
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