Siedem agentów do programowania opartych na AI, które warto porównać przed końcem 2026 roku.

Nazywanie tych produktów „narzędziami do programowania z AI” to niedocenienie ich potencjału już do połowy 2026 roku. Funkcja autodopisywania była standardem w przeszłości. Dzisiejsze asystenty potrafią przeczytać cały repozytorium, zaplanować zadania wieloetapowe, edytować wiele plików jednocześnie, wykonywać polecenia w terminalu, a nawet otwierać prośby o połączenie kodu, przy minimalnej ilości wpisywanych znaków przez użytkownika.

Problem polega na tym, jak szybko te produkty się zmieniają. Niektóre zostały całkowicie przemianowane, inne straciły dostęp do dostawcy modeli w ciągu nocy, a jeszcze inne znacznie zmieniły ceny subskrypcji w ciągu jednego dnia. Bez stałego śledzenia nowinek łatwo jest wybrać niewłaściwe narzędzie lub zostać zaskoczonym nagłym wzrostem rachunku. Siedem asystentów wyróżnia się w pozostałej części 2026 roku, a każdy z poniższych rozdziałów podaje ceny z podaną datą, cechy wyróżniające dane narzędzie oraz krótkie polecenie lub prompt do wypróbowania.

Od sugestii do programowania asystentem

Stara metoda była prosta: otwierać IDE, pisać kod, prosić asystenta o funkcję, przyjmować lub modyfikować otrzymany wynik i powtarzać. Dzisiejsze agenty robią o wiele więcej niż proponowanie jednej linii kodu po razie. Mogą:

• zrozumieć strukturę dużego projektu jako całości
• sprawdzić plan pracy składający się z wielu kroków
• zmieniać kilka plików w jednej sesji
• wykonywać testy, analizować błędy i naprawiać je bez pomocy
• łączyć się z zewnętrznymi narzędziami za pośrednictwem MCP (Model Context Protocol)
• otwierać pull request bez konieczności znania wszystkich szczegółów

Z powodu tego postępu lepiej pasuje określenie „agentic coding”: programista ustala kierunek, podczas gdy agent realizuje pętlę edycji, testowania i naprawiania. W rozmowach na ten temat ciągle pojawia się siedem nazw.

Claude Code

Dla osób pracujących w środowisku terminalowym, które potrzebują zaawansowanego rozumowania przy dużych przerobach kodu, Claude Code jest często pierwszym wyborem. Działa w linii poleceń, w IDE oraz w przeglądarce, oferując ten sam model kontekstowy we wszystkich trzech przypadkach.

Jego główne cechy to:

• Nie ma dodatkowej warstwy interfejsu graficznego, więc działa bezpośrednio w bazie kodu i nadaje się do zautomatyzowanych zadań oraz skryptowania.
• Dobrze łączy się z innymi narzędziami linii poleceń.
• Istnieje kilka poziomów modeli: Opus do złożonych zadań, Sonnet do codziennej pracy oraz Haiku do szybkich wyszukiwań.
• Plik CLAUDE.md umieszczony w korzeniu projektu przechowuje trwały kontekst projektu.

Dostęp od sierpnia 2026 roku możliwy jest poprzez Claude Pro (od 20 dolarów miesięcznie), Max (100 lub 200 dolarów miesięcznie przy intensywniejszym użyciu) lub opłaty API według liczby tokenów. Aby zacząć korzystać, należy go zainstalować, a następnie uruchomić z folderu projektu:

# install
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# run it inside your project folder
cd your-project-name
claude

# example prompt inside the session
> refactor the handlePayment function to make it easier to test

Cursor

Cursor należy do najczęściej używanych edytorów opartych na sztucznej inteligencji przeznaczonych dla pojedynczych programistów i małych zespołów. Jest to odgałęzienie VS Code, więc osoby już przyzwyczajone do tego narzędzia nie będą odczuwać żadnego dyskomfortu przy przenosinach.

Główne zalety: możliwość śledzenia całego repozytorium, tryb Agent Mode umożliwiający samodzielne edytowanie wielu plików, szybkie uzupełnianie tagów za pomocą agenta chmurowego przy większych zadaniach oraz możliwość wyboru modeli Claude, GPT lub Gemini w jednym edytorze. Ceny wynoszą Free (Hobby), Pro 20 dolarów miesięcznie, Pro+ 60 dolarów, Ultra 200 dolarów, a Teams 40 dolarów za użytkownika miesięcznie. Wszystko jest pokrywane przez wspólny pulę kredytów, więc intensywne korzystanie z trybu Agent Mode szybciej je zużywa.

Po zainstalowaniu i otwarciu projektu można bezpośrednio w panelu czatu wpisać żądanie:

Add email validation and a minimum 8-character password
requirement to this registration form, then run the relevant tests.

Kursor czyta powiązane pliki, edytuje je i pokazuje wstępny przegląd przed zastosowaniem zmian.

GitHub Copilot

Copilot przewyższył już prosty mechanizm autodopełniania. Teraz oferuje tryb Agent, dostępny powszechnie w VS Code i JetBrains, oraz funkcję umożliwiającą przypisanie problemu z GitHuba bezpośrednio do Copilota, dzięki czemu ten sam otwiera prośbę o połączenie wersji.

Główną zaletą jest głębokie połączenie z platformą GitHub: jednolite logowanie, jedna rachunek oraz wspólny kontekst w funkcjach autodopełniania, czatu i agenta. Agent do programowania może działać w tle od problemu do prośby o połączenie wersji bez nadzoru, a funkcja agentic code review bierze pod uwagę kontekst projektu przed zasugerowaniem zmian. Od czerwca 2026 roku opłaty zmieniły się z stałych jednostek za prośby na kredyty AI mierzone według liczby tokenów.

Plan jest bezpłatny (2 000 zadań miesięcznie), Pro kosztuje 10 dolarów miesięcznie, Pro+ – 39 dolarów, Max – 100 dolarów, Business – 19 dolarów za miejsce, a Enterprise – 39 dolarów za miejsce. Jedna uwaga: ponieważ opłaty są teraz naliczane za token, intensywne korzystanie z trybu Agent może kosztować znacznie więcej, niż wskazuje cena bazowa. Zespoły, które od niego korzystają, powinny najpierw sprawdzić limit wydatków w ustawieniach → Opłaty. W VS Code zadanie takie jak to działa:

@workspace /fix

Fix the null pointer bug in UserController@show
then run the related test suite.

OpenAI Codex

Codex to agent do programowania stworzony przez OpenAI, przypisany do konta ChatGPT, więc osoby korzystające już z ChatGPT Plus nie potrzebują oddzielnego abonamentu na niego.

Codex działa lokalnie, w terminalu lub IDE, albo w chmurze, przy czym sesja jest przenoszona pomiędzy tymi środowiskami. Systemy wieloagentowe umożliwiają działanie równoległych agentów w oddzielnych środowiskach – na przykład jeden buduje kod, drugi go sprawdza, a trzeci testuje. Wskazówki dotyczące projektu są uporządkowane hierarchicznie w pliku AGENTS.md, coś na kształt README przeznaczonego dla agentów. Modelem bazowym jest rodzina GPT-5.6, który ma według producenta efektywniej wykorzystywać tokeny do programowania. Codex jest włączony do planów ChatGPT (Free, Plus za 20 dolarów, Pro, Business) i od kwietnia 2026 roku stosuje system rozliczania oparty na punktach tokenowych.

npm install -g @openai/codex

codex
> Build an API endpoint to export user data as CSV,
  and add tests for it

OpenCode

OpenCode jest doskonałym rozwiązaniem dla wszystkich, którzy kontrolują budżet lub chcą mieć pełną kontrolę nad modelem. Jest to agent open-source, dostosowany do terminali, niezależny od konkretnego modelu – więc można użyć klucza API od Anthropic, OpenAI lub Gemini albo uruchomić lokalne modele za pośrednictwem Ollamy, bez konieczności ponownej instalacji.

Licencja MIT sprawia, że jest całkowicie bezpłatny, z wyjątkiem kosztów używanej usługi API modelu, lub w ogóle nie ma żadnych kosztów, jeśli wszystko pozostaje lokalne. Jeden plik konfiguracyjny obsługuje ponad 75 dostawców modeli. Istnieją dwa tryby: Plan, który jest tylko do odczytu i przeznaczony przede wszystkim do analizy, oraz Build, który zapewnia pełny dostęp do wprowadzania zmian. Integracja z LSP daje mu funkcje przypominające te w IDE, takie jak rozpoznawanie typów i odniesień, a także dobrze współpracuje z lokalnym uruchamiającym LLM dla zespołów dbających o prywatność.

Warto wiedzieć: na początku 2026 roku Anthropic tymczasowo odciął OpenCode od modeli Claude, twierdząc, że narzędzie skopiowało oficjalny proces logowania w Claude Code, aby korzystać z limitów Claude Pro i Max. OpenCode dostosował się, a jego społeczność polega teraz bardziej na innych dostawcach lub lokalnych modelach. Taki incydent może w ciągu kilku tygodni zmienić zalecenia.

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

cd your-project-name

opencode
> /model
  (pick your provider and model)
> Analyze this folder structure and suggest a refactor

Devin i Devin Desktop

Devin, autonomiczny inżynier oprogramowania w Cognition, początkowo był agentem, któremu można było naprawdę powierzyć pracę. Podaje się mu zadanie, a on realizuje je do końca, włączając prośbę o integrację, podobnie jak przy delegowaniu zadań młodszemu inżynierowi.

Zmiana w 2026 roku: 2 czerwca 2026 roku Cognition przemianowało Windsurf, nabyty przez siebie edytor AI, na Devin Desktop. Rodzina produktów wygląda teraz następująco:

• Devin Cloud to autonomiczny agent w chmurze, odpowiedni do pełnego delegowania zadań.
• Devin Desktop, wcześniej Windsurf, to lokalny IDE z wbudowanym menedżerem agentów.
• Devin Local zastępuje Cascade, wcześniejszą funkcję lokalnego agenta w Windsurf.

Najważniejszą cechą techniczną jest obsługa protokołu ACP, czyli Agent Client Protocol, w Devin Desktop. Ten otwarty standard umożliwia Codexowi, Claude Agentowi, Gemini CLI, a nawet OpenCode’owi współdzielenie jednego okna edytora. Wskazuje to na szerszą zmianę w 2026 roku: nikt już nie pyta, który agent wygra, lecz jak skoordynować kilka z nich razem.

Devin Cloud kosztuje od 20 dolarów miesięcznie plus oddzielna opłata za każdą Agent Compute Unit, przy czym jedna takowa kosztuje około 2,25 dolarów. Ukończenie pełnej funkcji może dodatkowo podnieść koszt o 22 do 45 dolarów ponad opłatę za platformę. Devin Desktop odziedziczył poziomy Windsurf: Free, Pro, Teams i Enterprise. Wyobraźmy sobie zlecenie takie jak „dodanie funkcji szybkiego resetowania hasła przez e-mail z kodem OTP, wraz z testami i dokumentacją API”. Devin pracuje w tle, podczas gdy uwaga jest skupiona gdzie indziej, a ostatecznym krokiem jest przejrzenie PR.

Antigravity CLI, następca Gemini CLI

Gemini CLI został wyłączony przez Google 18 czerwca 2026 roku dla użytkowników planu darmowego, Google AI Pro lub Ultra. Skrypty oraz procesy CI/CD, które wykorzystywały polecenie gemini, przestały funkcjonować w tym czasie, z wyjątkiem licencji Gemini Code Assist Standard i Enterprise, gdzie wsparcie nadal jest dostępne.

Antigravity CLI, uruchamiany za pomocą agy, zastępuje go jako część platformy Antigravity 2.0, o której Google poinformował na konferencji I/O w maju 2026 roku. Nie jest to zwykła zmiana nazwy – narzędzie zostało przepisane od podstaw w języku Go i dostarczane razem z aplikacją desktopową Antigravity oraz SDK.

Główne zalety:

• Można zmieniać modele w trakcie sesji, w tym Gemini 3.5 Flash i Pro, Claude oraz GPT-OSS 120B.
• Orchestracja wielu agentów umożliwia równoczesne wykonywanie kilku zadań przez oddzielne subagenty.

Nadal istnieje plan bezpłatny, ale jego kwota była wielokrotnie obniżana od momentu uruchomienia – z 250 żądań dziennie do znacznie mniejszej liczby, dlatego praca produkcyjna nie powinna od niego zależeć.

Rozszerzenia ze starej wersji Gemini CLI migrują za pomocą agy plugin import gemini.

Według stawek z sierpnia 2026 roku plan bezpłatny nadal istnieje, ale ma bardzo restrykcyjne ograniczenia. Google AI Pro kosztuje 20 dolarów miesięcznie, Ultra 100 dolarów, a Ultra Max 200 dolarów; po wyczerpaniu kwoty można nabyć dodatkowe kredyty po cenie 0,01 dolara każdy.

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

agy
> Explain the data flow in the src/services folder
  and flag any potential bugs

Każdy, kto nadal używa starej wersji Gemini CLI, powinien sprawdzić każdy skrypt lub automatyzację, która wywołuje gemini, i przenieść je do agy, aby nic nie zawodziło w tajemnicy.

Wybór kombinacji

Nie ma jednej odpowiedzi, ponieważ kierunek rozwoju na rok 2026 polega na unikaniu narzędzia do wszystkiego. Efektywni programiści zazwyczaj łączą dwa lub trzy narzędzia w zależności od zadania:

• Szybkość pracy w edytorze na co dzień: Cursor lub GitHub Copilot.
• Głębokie analizowanie przy dużych refaktoryzacjach lub pracy w terminalu: Claude Code.
• Już korzystający z ChatGPT i chcący mieć równoległe agenty: OpenAI Codex.
• Zaniepokojenie kosztami lub prywatnością, albo chęć kontroli nad modelem: OpenCode lub darmowy plan Antigravity CLI.
• Delegowanie zadań bez konieczności sprawdzania każdego kroku: Devin.
• Jeden IDE koordynujący kilka agentów: Devin Desktop z ACP.

Kiedyś pytanie brzmiało, czy sztuczna inteligencja może pomóc w programowaniu. Teraz chodzi o to, który agent pasuje do konkretnego procesu pracy oraz jak utrzymać kontrolę nad jakością, którą wytwarza.