GitHub Universe 2026 发布 GitHub Copilot app、Copilot Fusion 等智能体产品

今天，我们勾勒出了 GitHub 的愿景，将其打造为全球最全面、端到端的软件交付系统。

2026年10月28日

6 分钟

作为开发者的工作正在发生变化。在过去的几年里，我们从编写每一行代码，转变为与 AI 助手协作，再到指挥庞大的智能体集群。但目标始终未变：交付完成的软件成果。一项功能、一个 Bug 修复、一个安全修补。已完成的工作，而不是更多的代码，才是最重要的产出。

今天在 GitHub Universe 上，我们分享了 GitHub 的愿景，将其打造为全球最全面的软件交付系统。我们推出了将这一愿景变为现实的产品，并展示了我们如何重构其底层的基础设施。

我们的愿景：从构思到完成软件

SDLC 不再是从规划到编码、测试再到部署的线性路径。代码的变更、来自同事的请求或生产指标都可以在系统的任何地方触发工作。我们大多数人（以及我们的智能体）会根据手头的任务在不同的阶段之间跳转。开发者设定方向、做出决策，并对交付的内容负责；智能体负责实现和验证变更；一切都在不断学习的循环中输入和输出，从而让下一个周期变得更好。

这个智能体软件交付系统解决了三个问题：

速度：尽可能快、高效且具成本效益地从构思走向完成软件
智能：将平台上的上下文与持续学习引擎相结合，让系统越用越好
质量：默认确保完成的工作安全，并在发布前捕获 Bug

GitHub 是为开发者及其智能体构建的。我们还提供底层基元，以便你可以构建自己的定制解决方案。你始终掌控着工作、工具和成本。

推动工作向前发展的新功能和新产品

今天在 Universe 上，我们展示了一些最新的产品和功能，首先是 GitHub Copilot app。

GitHub Copilot app：从 Issue 到合并，尽在一款应用中

GitHub Copilot app 从头开始专为智能体软件交付而设计。它连接了你跨项目的智能体和工具，让你无需每次交接都亲自介入，即可直接指挥工作。它不仅仅用于生成代码：你可以在一个以智能体为先的界面中编写规范、呈现设计讨论或分析遥测数据。

Copilot Fusion：最极致的多模型协同

不同的任务需要不同的模型。开发者不应该为了以合适的成本获得正确的结果，而去管理每一个模型的选择。Copilot Fusion 评估任务在推理、代码生成、调试和工具使用方面的需求，然后选择如何在一个或多个模型上执行。在 Artificial Analysis 编码智能体指数中，Fusion Max 的得分与 Opus 5.5 Max 相差不到两分，而成本减半，每项任务的时间减少了 40%。

Copilot projects：为 Copilot 设定目标

从今天起，Copilot projects 在 GitHub Copilot app 中原生可用，允许你在完全托管的并行会话中跨多个仓库运行智能体工作。你拥有一个集中追踪进度、做出决策并指导下一步行动的地方。这意味着你可以减少管理执行的时间，将更多时间花在决定什么值得构建上。

会话连续性：跨界面持续工作

当你在不同设备或工具之间切换时，你的工作不应重新开始。会话连续性让你能够在 GitHub 应用、VS Code、CLI 和网页端启动并持续进行同一个云端智能体（agent）会话。晨会时用手机启动它，在办公桌前用 VS Code 引导它，午休时在 github.com 上查看它。智能体会在云端持续工作。实现这一功能的多模型框架强大、快速且极具成本效益。

Copilot 自动化：从结果中学习

Copilot 自动化允许你在仓库中创建由 AI 驱动的工作流。它们在云端运行，你可以手动启动它们，也可以将其设置为响应事件或按计划运行。这使你能够协调智能体来处理诸如 Issue 分类和代码审查等任务。现在，自动化功能可以从其执行结果中学习，并为你提出改进建议以供审查和批准。这就是学习引擎的实际应用。利用已完成工作的成果来让下一次运行表现得更好。

Copilot 代码 review Max：深入剖析发布内容

更多的代码意味着更多的 Pull Request 以及对代码审查的更高需求。只有在我们能够保持交付质量的前提下，提升速度才有意义。Copilot 代码审查能够浮现出开发者需要捕获的有意义且可操作的 Bug。今天，我们推出了 Copilot 代码 review Max，它在 ReviewBench 针对高严重性问题的评测中创下了最高的 F1 分数。Lite 和 Balanced 保持了日常审查的高效；而全新的 Max 则在变更需要时提供更深入的剖析。

无需单独的企业订阅即可使用 Copilot 功能

从今天起，GitHub Enterprise 客户可以使用所有 Copilot 功能，而无需购买单独的订阅。这包括 GitHub Copilot 应用、代码审查、自动化等。你只需为所使用的 AI 额度付费。

该功能今天起通过 GitHub 销售团队提供，自助服务功能也将很快上线。现有的 Copilot Business 和 Copilot Enterprise 客户可以保留其当前的计划，或者在准备就绪时进行迁移。GitHub 同时也保持开放和可扩展性。继续使用你的团队所依赖的工具，包括 Cloudflare、Datadog、Figma 等。

我们持续的基础设施投资

所有这一切都依赖于快速、可靠且可随规模扩展的基础。智能体正在改变软件开发的体量和形态。增加容量很重要，但仅靠容量无法实现目标。我们还必须改变架构。

今年到目前为止，我们新增了：

400 万个 CPU 核心
160 PB 的高速存储
50 Tb/s 的网络容量

我们还在迁移到 Azure 的多区域部署，同时继续为全球开发者的庞大流量提供服务。我们预计将于明年年初完成迁移。这些投资为我们提供了更大的发展空间。下一步是构建能够处理这些工作的系统。

随着 GitHub 上活动的增长，多年来我们一直在扩展 Git 的规模。智能体时代对吞吐量和可靠性提出了不同的上限。三个原则指导着我们全新的 Git 架构：简化原语、将存储与计算解耦，以及最小化协调。

Git 只是我们为扩展平台规模所做工作的一个缩影。我们在 GitHub 的 AI 网关、框架以及更多方面做了大量工作。

超越最初的 1%

我们的工作正在发生变化，但开发人员比以往任何时候都更加重要。我认为，我们迄今为止编写的所有软件，将不到我们未来五年将编写的软件的 1%。机遇不仅在于产出更多代码，更在于解决我们以前无法解决的问题。

这就是为什么我们要连接完整的软件交付系统，为开发人员提供与代理更好的协作方式，并为未来的发展演进基础设施。我们正在 GitHub 上实现这一切，在这里我们可以共同构建。

作者

Jay Parikh

Jay Parikh 是一位经验丰富的的高管、董事会成员，也是全球一些发展最快、最成功的消费、开发人员和企业科技公司的顾问。作为微软 CoreAI 执行副总裁，Parikh 领导着构建企业中构建、发布和运行 AI 代理所需的端到端代理系统（agentic system）的组织。他的团队（包括 GitHub）还负责构建开发人员创建下一代软件所需的工具和平台。

在此之前，Parikh 曾是一家云安全初创公司的首席执行官，在此之前，他是 Facebook 的全球工程和基础设施负责人。十多年来，他领导了团队，构建和运营了支持该公司从 3 亿用户增长到超过 30 亿用户的物理基础设施和软件。他的团队跨越了整个技术栈，从数据中心、服务器、海底电缆到软件、数据、AI 和安全系统。通过在开放计算项目（Open Compute Project）和电信基础设施项目（Telecom Infra Project）中的领导角色，他帮助将基础设施创新扩展到单一公司之外，造福整个行业。

在其职业生涯的早期，Parikh 曾在 Akamai 和 Ning 担任领导职务。他将系统思考者的视角带入了一个深刻的人性挑战中：如何在世界瞬息万变的同时，构建不断学习、不断前行、不断交付的团队。

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