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Vergleichender Überblick zwischen den GitHub Copilot Agenten und OpenAI Codex

KI-Agenten wie GitHub Copilot und OpenAI Codex unterstützen Entwickler:innen bei komplexen Aufgaben. 2025 wurden mit Copilot Agent Mode, Project Padawan und dem Codex Agent neue Systeme vorgestellt. Dieser Beitrag vergleicht Architektur, Funktionen und Einsatzbereiche – als Entscheidungshilfe für das passende Tool.

Admin 14.06.25
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Vergleichender Überblick zwischen den GitHub Copilot Agenten und OpenAI Codex

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

📥 Dieser Artikel steht auch als PDF-Download zur Verfügung.

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Admin 13.06.25
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