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GitHub Blog· Jay Parikh·· 5 天前精选AI 评分68

GitHub Universe 2026：发布 Copilot app 与 Copilot Fusion，企业版打包全部 Copilot 功能

GitHub Universe 2026: Evolving every layer of the stack

文章要点
  • 1GitHub 发布 GitHub Copilot app、Copilot Fusion、Copilot projects 等产品，主打智能体软件交付
  • 2官方称 Copilot Fusion Max 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 距 Opus 5.5 Max 两分内，成本减半、每任务省 40% 时间
  • 3GitHub Enterprise 客户即日起无需单独订阅即可用全部 Copilot 功能，按 AI credits 用量付费
  • 4GitHub 今年新增 4 million CPU cores、160 PB 存储、50 Tb/s 网络容量，迁移 Azure 多区域部署预计明年初完成
决策要点

GitHub 把竞争焦点从代码补全转向智能体编排，并用企业订阅打包让 AI 功能成为默认配置。

  • 影响：研发团队的智能体工具入口可能向 GitHub 生态进一步集中；企业版打包后 AI 支出从固定订阅转为按 credits 用量计费，预算结构需要重算；代码评审、issue 分诊等环节可交给托管自动化流程。
  • 参考：可考虑先测算现有 Copilot 套餐迁移到按 credits 计费后的成本，再在 issue 分诊或代码评审场景小范围试点并记录用量；值得盘点团队现有 agent 工具与 Copilot app 的功能重合度，决定哪些独立工具要保留。
  • 依据：Fusion 与 code review Max 的性能和成本对比均为 GitHub 官方口径，暂无独立验证；订阅政策与基础设施数字出自官方公告。
正文 · AI 翻译

作为开发者，我们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，再到编排成群的智能体。但目标从未改变：交付完成的软件工作。一个功能、一个缺陷修复、一个安全修复。完成的工作，而不是更多的代码，才是真正重要的产出。

今天在 GitHub Universe 上，我们分享了我们对 GitHub 的愿景：打造世界上最全面的软件交付系统。我们发布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基础设施。

我们的愿景：从想法到完成的软件

SDLC 已不再是一条线性的路径，即从规划到编码、再到测试和部署。一处代码变更、一位同事的请求，或一项生产指标，都可能在系统中的任何位置触发工作。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阶段之间跳转。开发者设定方向、做出决策，并对交付的成果负责。智能体负责实现和验证变更。而一切都汇入并流出一个持续学习的引擎，让下一个周期变得更好。

这套智能体化的软件交付系统致力于解决三件事：

  • 速度：以尽可能快、尽可能高效且成本效益最优的方式，从想法走向完成的软件
  • 智能：将整个平台的上下文与持续学习引擎相结合，让系统越用越好
  • 质量：让完成的工作默认安全，并在缺陷发布之前将其捕获

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方案。工作的内容、工具和成本，始终由你掌控。

推动工作向前的新功能和新产品

在今天的 Universe 大会上，我们现场演示了部分最新产品和功能，首先从 GitHub Copilot 应用开始。

GitHub Copilot 应用：从 issue 到合并，一款应用全部搞定

GitHub Copilot 应用从零开始专为智能体化的软件交付而设计。它将你的智能体和工具跨项目连接起来，让你无需亲自处理每一次交接就能指挥工作。它也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格说明、展示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拿到合适的结果，而亲自管理每一次模型选择。Copilot Fusion 会评估任务在推理、代码生成、调试和工具使用方面的需求，然后决定如何通过一个或多个模型来执行。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，每项任务耗时减少 40%。

Copilot projects：给 Copilot 一个目标

从今天起原生集成于 GitHub Copilot 应用，Copilot projects 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。你只需在一个地方跟踪进度、做出决策并指引下一步行动。这意味着你可以少花时间管理执行，多花时间决定什么值得构建。

会话连续性：跨界面持续工作

你的工作不应该在切换设备或工具时从头再来。会话连续性让你可以在 GitHub 应用、VS Code、CLI 和网页上启动并跟踪同一个云端智能体会话。晨会时从手机上启动，坐在工位上用 VS Code 引导它，午餐时再从 github.com 查看进展。智能体会持续在云端工作。支撑这一切的多模型 harness 强大、快速且经济高效。

Copilot automations：从结果中学习

Copilot automations 让你在仓库中创建由 AI 驱动的工作流。它们在云端运行，你可以手动启动，也可以设置为由事件触发或按计划运行。这让你能够协调多个智能体来处理诸如 issue 分流和代码审查之类的任务。现在，automations 还能从执行结果中学习，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。利用已完成工作的结果，让下一次运行变得更好。

Copilot code review Max：深入审视交付的代码

代码越多，意味着 pull request 越多，对审查的需求也越大。只有能保持交付质量，提速才有意义。Copilot code review 能找出开发者需要关注的、有意义且可操作的 bug。今天，我们推出了 Copilot code review Max，它在 ReviewBench 上针对高严重性问题取得了最高的 F1 分数。Lite 和 Balanced 让日常审查保持快速；当变更需要更深入的检查时，新的 Max 提供了更深入的分析。

无需单独的企业订阅即可使用 Copilot 功能

从今天开始，GitHub Enterprise 客户无需购买单独的订阅即可使用所有 Copilot 功能。这包括 GitHub Copilot app、代码审查、automations 等等。你只需为实际使用的 AI 额度付费。

今天起可通过 GitHub Sales 获得，自助服务即将推出。现有的 Copilot Business 和 Copilot Enterprise 客户可以保留当前计划，或在准备好后迁移过来。GitHub 也依然保持开放且可扩展。继续使用你团队所依赖的工具，包括 Cloudflare、Datadog、Figma 等。

我们在基础设施上的持续投入

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

今年至今，我们已新增：

  • 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，同时继续为来自全球开发者的惊人流量水平提供服务。我们预计明年年初完成迁移。这些投资为我们提供了更多增长空间。下一步是构建能够承担这项工作的系统。

随着 GitHub 上活动的增长，我们多年来一直在扩展 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要求。三项原则指引着我们的新 Git 架构：简化基元，将存储与计算解耦，并最大限度减少协调。

Git 只是我们在扩展平台方面所做工作的一个例子。我们在 GitHub 的 AI 网关、harness 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，将不及未来五年将要编写的软件总量的 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。

这就是为什么我们正在连接完整的软件交付系统，为开发者提供与智能体协作的更好方式，并为未来演进基础设施。而我们正在 GitHub 上做这件事——在这里，我们可以共同构建。

本文 GitHub Universe 2026：演进技术栈的每一层 首发于 The GitHub Blog。

来源：GitHub Blog · github.blog

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