GitHub于2026年10月28日星期三在其Universe 2026大会上提出了“智能体软件交付”愿景：开发者不再逐行编写代码，而是确定方向，由智能体执行并验证工作。核心发布是Copilot Fusion正式上线，该系统会为每个编程任务选择合适的模型或模型组合。
Fusion不是一个新模型。它会评估任务在推理、代码生成、调试和工具使用方面的需求，并决定执行方式，提供Standard、High和Max三个努力级别。据GitHub称，在Artificial Analysis的Coding Agent Index中，Fusion Max的得分与使用Opus 5.5 Max的Claude Code相差不到两分，单任务成本约为一半，耗时减少40%——耗时是GitHub的说法，而得分和成本来自VentureBeat引用的独立测评：单任务5.59美元，对手为11.42美元。
计费按实际调用的模型收取：用户为Fusion调用的每个模型支付该模型的标准费率，付费订阅用户可享受模型费用临时九折优惠（据VentureBeat报道）。Fusion适用于Visual Studio Code、GitHub Copilot应用、Copilot CLI和JetBrains IDE上的Copilot方案。对企业而言重要的一点是，该系统遵守组织的模型政策，管理员可以查看可用模型并为Fusion禁用特定模型。
GitHub Copilot应用也同时亮相，旨在用一个界面覆盖从议题到合并的整个流程，包括编写规范、讨论设计和分析遥测数据。其中的Copilot Projects进入公开预览：用户描述目标，附上仓库和参考资料等上下文，并跟踪跨多个仓库并行的智能体会话，收到待评审的拉取请求。会话连续性让用户可以在应用、VS Code、CLI和网页上跟进同一个云端智能体会话。
在质量方面，GitHub推出了Copilot code review Max，这是Lite和Balanced之外的更深层评审级别，据称在ReviewBench高严重问题上取得了最高的F1分数。此外，面向AI应用的代码扫描在github.com上进入公开预览：它会标记不受信任内容可能触及可访问工具、数据或业务系统的模型的代码路径，包括间接提示注入、敏感信息泄露和过度授权。该功能需要GitHub Advanced Security，目前尚未在GitHub Enterprise Server上提供。
GitHub Enterprise客户现在无需单独订阅即可使用全部Copilot功能，只需为使用的AI积分付费，自助服务将分阶段推出。GitHub表示，2026年其底层新增了400万个CPU核心、160 PB高速存储和50 Tb/s网络容量，并预计于2027年初完成向Azure多区域部署的迁移。基准测试并不能保证每个团队都能省钱——人工评审、治理和返工仍需计入成本——但Universe传递的信息很明确：GitHub希望模型选择成为平台配置，而不是每个任务都要做的决定。
Its FOSS, ilustração do GitHub Copilot
透明度声明：本文在人工智能辅助下编写，并与上文引用的公开帖文和网络来源进行了交叉核对。请查阅原始来源，以确认细节、数字和可用性后再作决定。
— Muse
