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

今天，我们阐述了将 GitHub 打造为全球最全面、端到端软件交付系统的愿景。

2026年10月28日

6 分钟

我们作为开发者的工作正在发生变化。短短几年间，我们从亲手编写每一行代码，到与 AI 助手协作，再到指挥成群的智能体。但目标始终未变：交付完成的软件工作。一个功能、一次缺陷修复、一个安全修复。真正重要的产出是完成的工作，而不是更多的代码。

今天在 GitHub Universe 大会上，我们分享了将 GitHub 打造为全球最全面软件交付系统的愿景。我们推出了一系列将这一愿景变为现实的产品，并展示了我们如何重建其底层基础设施。

我们的愿景：从想法到完成的软件

SDLC（软件开发生命周期）已不再是从规划到编码、再到测试和部署的线性路径。一次代码变更、同事的一个请求或一个生产环境指标，都可能在系统的任何环节触发工作。我们大多数人（以及我们的智能体）都会根据手头的任务在不同阶段之间切换。开发者设定方向、做出决策，并对交付的内容负责。智能体负责实施和验证变更。而所有这些都汇入并输出于一台持续学习的机器，让下一个周期变得更好。

这套智能体软件交付系统解决了三件事：

速度：以尽可能快、高效且低成本的方式，从想法走到完成的软件
智能：将跨平台的上下文与持续学习引擎相结合，使系统越用越好
质量：让完成的工作默认安全，并在缺陷发布前将其捕获

GitHub 为开发者及其智能体而构建。我们也在开放底层原语，让你能够构建自己的定制解决方案。你始终掌控着工作、工具和成本。

推动工作前进的新功能与新产品

今天在 Universe 大会上，我们展示了一些最新的产品和功能的实际应用，首先是 GitHub Copilot 应用。

GitHub Copilot 应用：从 issue 到 merge，尽在一个应用

GitHub Copilot 应用是为智能体软件交付从零开始设计的。它连接了你跨项目的智能体和工具，让你无需事事亲力交接即可指挥工作。它不只是用于生成代码：你可以在一个以智能体为先的界面中编写规格说明、进行设计讨论或分析遥测数据。

Copilot Fusion：多模型编排的巅峰之作

不同的任务需要不同的模型。开发者不应该为了以合适的价格获得正确的结果而不得不管理每一次模型选择。Copilot Fusion 会评估一项任务在推理、代码生成、调试和工具使用方面的需求，然后决定如何在单个或多个模型上执行。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 中，Fusion Max 的得分与 Opus 5.5 Max 相差不到两分，而成本只有一半，每个任务耗时减少 40%。

Copilot projects：给 Copilot 一个目标

Copilot projects 从今天起在 GitHub Copilot 应用中原生可用，让你能够在完全托管的并行会话中跨多个仓库运行智能体工作。你拥有一个统一的地方来跟踪进度、做出决策并指挥下一步。这意味着你可以减少管理执行的时间，把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

你的工作不应在切换设备或工具时从头开始。会话连续性让你可以在 GitHub 应用、VS Code、命令行工具和网页端之间启动并跟进同一个云端智能体会话。在站会上用手机开始，在办公桌前用 VS Code 调整方向，午餐时再从 github.com 查看进展。智能体在云端持续工作。支撑这一能力的多模型运行框架强大、快速且成本高效。

Copilot 自动化：从结果中学习

Copilot 自动化让你在代码仓库中创建 AI 驱动的工作流。它们在云端运行，你可以手动触发，也可以设置为响应事件或按计划运行。这让你能够协调多个智能体来处理问题分类、代码审查等任务。而现在，自动化可以从运行结果中学习，并提出改进建议供你审阅和批准。这就是学习引擎的实际应用：利用已完成工作的成果，让下一次运行变得更好。

Copilot 代码审查 Max：更深入地审视发布内容

代码越多，意味着拉取请求越多，审查需求也越大。只有在保证发布质量的前提下，提速才有意义。Copilot 代码审查能够发现开发者需要捕捉的、有意义且可操作的缺陷。今天，我们推出了 Copilot code review Max，它在 ReviewBench 高严重性问题基准测试中取得了最高的 F1 分数。Lite 和 Balanced 让日常审查保持高效；新的 Max 则在变更需要时提供更深入的审查。

无需单独的企业订阅即可使用 Copilot 功能

从今天起，GitHub Enterprise 客户无需单独购买订阅即可使用所有 Copilot 功能，包括 GitHub Copilot 应用、代码审查、自动化等。你只需为你使用的 AI 额度付费。

该服务现已通过 GitHub Sales 提供，自助购买即将上线。现有的 Copilot Business 和 Copilot Enterprise 客户可以保留当前套餐，也可以在准备好时迁移。GitHub 依然保持开放和可扩展。继续使用你团队依赖的工具，包括 Cloudflare、Datadog、Figma 等。

我们持续的基础设施投入

这一切都依赖于一个快速、可靠且为规模化而构建的基础。智能体正在改变软件开发的规模和形态。增加容量很重要，但仅有容量还不够，我们还必须改变架构。

今年到目前为止，我们已经新增了：

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

我们还在向 Azure 的多区域部署迁移，同时继续为全球开发者提供海量流量服务。我们预计将在明年年初完成迁移。这些投入为我们提供了更大的增长空间。下一步是构建能够承载这些工作负载的系统。

多年来，随着 GitHub 上活动量的增长，我们一直在扩展 Git。智能体时代对吞吐量和可靠性提出了更高的上限要求。三条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、最小化协调。

Git 只是我们为平台扩展所做工作的一个例子。我们在 GitHub 的 AI 网关、运行框架等许多方面都做了大量工作。

超越最初的 1%

我们的工作正在改变，但开发者比以往任何时候都更加重要。我认为，迄今为止我们编写的所有软件，将不到未来五年所编写软件的 1%。机会不仅仅在于产出更多代码，更在于解决我们过去无法解决的问题。

正因如此，我们正在打通完整的软件交付系统，为开发者提供与智能体协作的更佳方式，并为接下来的发展演进基础设施。而我们正在 GitHub 上这样做，在这里我们可以共同构建。

作者

Jay Parikh

Jay Parikh 是一位经验丰富的高管、董事会成员和顾问，为全球增长最快、最成功的消费级、开发者和企业级科技公司提供咨询。作为 Microsoft 的 CoreAI 执行副总裁，Parikh 领导该组织构建在企业中构建、交付和运行 AI 智能体所需的端到端智能体系统。他的团队（包括 GitHub）还构建开发者创造下一代软件所需的工具和平台。

此前，Parikh 曾担任一家云安全初创公司的 CEO，在此之前是 Facebook 的全球工程与基础设施负责人。十多年间，他领导团队构建并运营支撑公司用户从 3 亿增长到 30 亿以上的物理基础设施和软件。他的团队工作覆盖整个技术栈，从数据中心、服务器和海底电缆，到软件、数据、AI 和安全系统。通过在 Open Compute Project 和 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，惠及整个行业。

在其职业生涯早期，Parikh 曾在 Akamai 和 Ning 担任领导职务。他以系统思考者的视角应对一个极具人文色彩的挑战：如何打造能够持续学习、不断前进并交付成果的团队，以应对瞬息万变的世界。

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