尽管代理式转变让开发变得更快，但它也导致了工作流割裂、更多的上下文切换，以及花费过多时间审查代理生成的代码。

如果智能体将成为软件构建方式中持久的一部分，它们就需要在开发者工作流中拥有真正的位置。然而，大多数开发者工具并不是为并行指挥多个智能体而设计的。上下文分散在各个窗口中。你会失去对正在运行任务的掌控。代码进入拉取请求，却没有清晰记录智能体尝试了什么、验证了什么，或哪些地方需要人工判断。

在 GitHub 上，开发者正在使用智能体实现从提示到计划、从议题到拉取请求、从评审反馈到合并代码的流程。随着智能体式工作流成为常态，仓库创建、拉取请求活动和 API 使用量都在加速增长，且没有放缓迹象。仅在 GitHub 上，提交量同比几乎翻了一番，每月超过 14 亿次，此外每周还有超过 20 亿分钟的 GitHub Actions 使用时长。

为满足这一需求，并继续成为所有开发者（以及现在他们的智能体）的家园，我们的重点是扩展底层系统，并在堆栈的每一层提高所有服务的韧性和稳定性。

GitHub 正在为智能体前沿构建这一系统，而这正是我们今天在 Microsoft Build 上展示的内容。

Copilot 应用：面向代理原生开发的控制中心

一天开始时，你已经有三项工作在进行中。一个代理正在调查生产环境中的 bug。另一个正在实现一个待办事项问题。第三个正在处理某个拉取请求的审查反馈。每个代理都在各自隔离的环境中运行，生成你可以检查、重定向、测试和合并的变更。

你需要一个能够跟上节奏的环境。

新的 GitHub Copilot 应用是构建在 GitHub 之上的代理原生桌面体验。通过单一的 My Work 视图，你可以查看已连接仓库中正在进行的工作：活动会话、问题、拉取请求和后台自动化。Copilot 应用现已面向现有 Copilot Pro、Pro+、Business 和 Enterprise 用户提供技术预览版。

GitHub Copilot 应用是 GitHub 一系列 AI 工具中的最新产品，正在改变我们的业务。该应用超越了 AI 辅助，为代理式开发提供了一个亟需的控制中心。我们的前沿部署工程师可以从一个位置调度一组代理并管理多项计划。它可以轻松访问计划和 autopilots，并能够运行交互式会话，或在需要时进入代码。David Jobling | 首席技术架构师，技术与交付未来负责人，全球解决方案与交付，Avanade Inc.

每个会话都在自己的 git worktree 中运行，这是你的分支的一个真实、隔离的副本。这有助于并行的代理会话在工作时互不干扰。该应用会为你处理每个 worktree：无需手动设置、无需清理、无需在分支间来回切换。无论你是从提示词开始，还是从收件箱中的 issue 开始，Copilot 都会从现有 issue、pull request 以及你已连接的 repo 中获取所需上下文。

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对于代理高级用户，Copilot Max 可作为 Copilot Pro、Pro+ 和 EDU 的升级版本使用，旨在支持更高容量的使用，而不会打断工作流程。

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然后，Agent Merge 会帮助该拉取请求完成审查、检查和合并流程。它会监控 CI，跟踪必需的审查者，处理失败的检查，并等待所有条件得到满足。你可以选择 Copilot 应该推进到什么程度：让 CI 恢复绿色、处理反馈，或在满足你的条件时进行合并。由你决定启用哪些自动化以及发布哪些内容。

Canvas：让意图变成可检查的工作

Chat 在处理指令和模糊性方面很强大。但一旦代理开始执行实际工作，聊天线程就会变成一长串决策、日志和修正。你需要一个让工作本身可见的地方。

今天，我们还在 GitHub Copilot 应用中推出 canvases。Canvases 是面向人类和智能体的双向工作界面。一个 canvas 可以展示计划、pull request、浏览器会话、终端、部署、仪表板或工作流状态。智能体在工作时会更新 canvas，开发者也可以在同一界面上编辑、重新排序、批准或调整其工作方向。

这是 Copilot 应用中智能体体验（AX）的开端：人与智能体共同协作的界面。Chat 是你发出指令、开展讨论并围绕不确定性进行推理的地方。Canvases 则是这些意图转化为可见工作的地方，你可以检查、引导并验证这些工作。

只能提出代码建议的智能体会让你承担大量工作。为了更有效，智能体需要运行代码、检查结果、测试变更并迭代，同时不触及生产环境。

面向 GitHub Copilot 的云端和本地沙箱为智能体提供了一个受限的行动空间。你可以选择 Copilot 的运行位置——在本地计算机上或在云端——在优先考虑安全性和企业策略执行、且不受本地资源限制的同时，开始解锁由智能体驱动的工作流。

通过本地沙盒，Copilot 会直接在你的机器上的隔离环境中运行，并对文件系统、网络连接和系统能力进行受限访问。本地沙盒策略可以集中配置并强制执行。

在云端，每个沙盒都运行在由 GitHub 托管的完全隔离、临时的 Linux 环境中。组织可以定义自己的策略。借助云端，你可以在任何地点、任何设备上通过远程控制继续 Copilot 会话。

可随智能体输出规模扩展的代码审查

随着智能体生成更多拉取请求，代码审查的压力也随之叠加。Copilot 代码审查引入了一个可适应的智能体系统来过滤噪音，让你能在 Copilot 执行代码审查的同时，将精力集中在最重要的地方。

现在，你可以通过自定义代理技能、MCP 服务器连接以及可配置的操作工作流来扩展 Copilot，让每次审查都体现你自己的标准、内部系统和工程上下文。

Copilot 代码审查现在提供中等级别审查，该审查会将拉取请求路由到推理能力更强的模型，以提高准确率和召回率。管理员可以为各个代码仓库设置“低”或“中”级别的准则。这样，你就可以为低风险代码分配更轻量、更具成本效益的模型，并将更强大的模型用于影响更大的代码仓库。

/security-review 技能为 Copilot 提供了一条专用于以安全为重点进行评估的路径。/rubberduck 技能现已正式发布，可使用多个模型系列来评判你的实现并发现新问题。

如果你正在 Azure DevOps 上工作，现在可以原生使用 Copilot 代码审查。你可以获得所期待的同样一键式审查、行内评论以及可提交的修复建议，管理员也可以在他们想要的任意代码仓库上启用代码审查。

面向应用、工具和智能体的统一运行时

同样的智能体能力基于同一基础，可在终端、云端，甚至你自己的工具中运行。

你现在可以使用 GitHub Copilot SDK 构建自己的工具。它现已在 Node.js/TypeScript、Python、Go、.NET、Rust 和 Java 中正式可用，开放了驱动 Copilot 应用的同一智能体运行时。如果你的团队需要内部代码分析工具、自定义发布说明生成器，或嵌入支持工作流中的智能体，你可以基于同一基础进行构建，而无需拼接一套定制化技术栈。一个运行时，多种界面。

对于更喜欢在终端中工作的开发者，Copilot CLI 现在配备了重新设计的界面、语音输入和计划任务，让你可以继续留在终端中完成工作。

Copilot CLI 在 /experimental 模式下拥有重新设计的 TUI，可在终端中通过标签页访问 pull requests、issues 和 gists。语音模式使用设备端语音转文本，因此音频永远不会离开你的机器。/every 可安排周期性提示和后台任务。

云端自动化可让 agents 按计划运行、响应 GitHub 事件、创建 issues，并留下评论。默认情况下，cloud agent 会在每次写入操作前请求许可。一旦建立信任，即可切换到 autopilot。

工程工作并不止于编写代码。它还包括提交 issue、发起讨论，以及回复 reviewers。Copilot cloud agent 现在可以处理所有这些步骤。

Memory++ 和 /chronicle 为 Copilot 提供跨设备、跨时间的连续性。可查询从应用、CLI、VS Code 或 GitHub 上启动的会话上下文。

合作伙伴构建的智能体应用与 GitHub Copilot 集成，可帮助自动执行任务、生成代码、分析上下文并执行操作。无需离开 GitHub，即可使用你喜爱的工具。将 issue 分配给符合你工作流的新智能体。合作伙伴包括 LaunchDarkly、Bright、Amplitude、Sonar、Endor Labs、Octopus Deploy、Packfiles、PagerDuty 和 Miro。立即开始使用这些智能体应用。加入候补名单，让你的公司也能将自己的智能体应用接入 GitHub。

我们正在构建的目标

专业软件需要判断、验证和问责。因此，GitHub Copilot 应用、沙箱、代码审查、自动化、上下文和合作伙伴生态系统正在汇聚为一个系统：智能体可以承担更多工作，而开发者则保持对质量、政策和交付的控制。

随着智能体工作流在 GitHub 上不断扩展，从仓库创建到拉取请求活动和 API 使用，平台也必须随之扩展。我们将继续首先关注可用性。我们致力于强化这些系统，使智能体原生开发足够快速、可用且可靠，让团队能够每天依赖。

GitHub 是该系统所在之处，因为代码、审查、问题和团队本就已经在那里。

让我们开始构建。

作者

正文：Mario Rodriguez

正文：@mariorod

Mario Rodriguez 以首席产品官的身份领导 GitHub 产品团队。他的核心身份是一名学习者，而他的热情在于创造开发者工具——以至于在过去 20 年里，他一直在 Microsoft 和 GitHub 的领导岗位上践行这一使命。最近，Mario 负责 GitHub 的 AI 战略和 GitHub Copilot 产品线，在数千家组织和数百万用户中推出并发展了 Copilot。在 GitHub 之外，Mario 会与妻子和两个女儿共度时光。他还共同主持并创办了一所特许学校，致力于推动美国农村地区的教育发展。