GitHub Universe 2026：技术栈的每一层都在进化
开发者的工作正在改变。短短几年，我们从逐行写代码，发展到与 AI 助手协作，再到调度成群的智能体。但目标始终没变：交付完成的软件工作，也就是一个功能、一个 bug 修复、一个安全修复。真正重要的产出是完成的工作，而非更多的代码。
今天在 GitHub Universe 上，我们分享了 GitHub 的愿景：成为全球最全面的软件交付系统。我们发布了一系列产品来落地这一愿景，也展示了如何重建其底层基础设施。
愿景：从想法到完成的软件
软件开发生命周期（SDLC）已不再是“规划、编码、测试、部署”的一条直线。一次代码变更、同事的一个请求，或一项生产指标，都可能触发系统中任意环节的工作。大多数人（以及我们的智能体）会根据手头任务，在不同阶段之间来回切换。
开发者负责定方向、做决策，并对最终交付负责；智能体负责实施和验证变更。所有环节都接入一台持续学习的机器，让下一个循环做得更好。
这套智能体软件交付系统解决三件事：
- 速度：尽可能快、高效、低成本地从想法走到完成的软件
- 智能：把平台各处的上下文与持续学习引擎结合起来，让你越用系统越聪明
- 质量：让完成的工作默认安全，在 bug 上线前就抓住它
GitHub 为开发者和他们的智能体而建。我们同时开放底层基础能力，方便你构建自己的定制方案。工作内容、工具和成本，始终由你掌控。
推动工作向前的新功能与产品
今天的 Universe 上，我们演示了一些最新产品和功能，先从 GitHub Copilot 应用说起。
GitHub Copilot 应用：一个应用搞定从 issue 到合并
GitHub Copilot 应用完全围绕智能体（agent）驱动的软件交付而设计。它把你的智能体和工具跨项目连接起来，你只需下达指令，不必亲自盯着每一次交接。而且，它的用途不止写代码：写规格说明、发起设计讨论、分析遥测数据，都可以在这一个“智能体优先”的界面里完成。
Copilot Fusion：多模型编排的极致
不同任务适合不同模型。开发者不该为了在合适的价位拿到合适结果，而被迫逐一管理模型选型。Copilot Fusion 会评估任务在推理、代码生成、调试和工具调用上分别需要什么能力，再决定跨一个或多个模型如何执行。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 测试中，Fusion Max 的得分与 Opus 5.5 Max 相差不到两分，而成本只有后者的一半，每个任务耗时还少了 40%。
Copilot projects：给 Copilot 一个目标
Copilot projects 从今天起原生集成在 GitHub Copilot 应用中，可以跨多个代码仓库运行智能体任务，全程托管、并行会话。你只需在一个地方跟踪进度、做决策、指挥下一步动作。这样一来，你在管理执行上花的时间更少，可以把精力留给判断“什么才值得做”。
会话连续性：跨界面接着干
切换设备或工具，不该让你的工作重头再来。会话连续性功能让你在 GitHub 应用、VS Code、命令行和网页端之间，启动并跟进同一个云端智能体会话。早上站会时在手机上发起，坐到工位上用 VS Code 指挥，午饭时再从 github.com 上看看进展。智能体一直在云端保持工作。支撑这一切的多模型执行框架（multi-model harness）强大、快速且成本高效。
Copilot automations：从结果中学习
Copilot automations 可以在代码仓库里创建由 AI 驱动的工作流。它们跑在云端，你可以手动启动，也可以设置成由事件触发或按计划运行，借此调度多个智能体去处理 issue 分类、代码审查之类的任务。现在，自动化还能从每次执行的结果里学习，并主动提出改进建议，由你审核批准。这就是“学习引擎”的实际用法：用上一轮完成工作的结果，让下一轮跑得更好。
Copilot code review Max：更深入地审视交付内容
代码越多，拉取请求（PR）就越多，审查需求也随之上涨。只有守住交付质量，提速才有意义。Copilot code review 能找出开发者真正需要发现、且可实际着手修复的 bug。今天我们推出了 Copilot code review Max，它在 ReviewBench 的高严重度问题评测中拿到了最高的 F1 分数。Lite 和 Balanced 负责让日常审查保持快速，而当某次改动需要更细致地看时，新的 Max 就会派上用场。
无需单独购买企业版订阅即可使用 Copilot 功能
从今天起，GitHub Enterprise 客户无需再单独购买订阅，就能使用全部 Copilot 功能，包括 GitHub Copilot 应用、代码审查、自动化等。你只需为实际用掉的 AI 额度（AI credits）付费。该方案目前可通过 GitHub 销售团队购买，自助购买渠道即将上线。现有的 Copilot Business 和 Copilot Enterprise 客户可以继续沿用当前方案，也可以准备好后再迁移过来。
GitHub 依然保持开放和可扩展。团队依赖的工具可以继续使用，包括 Cloudflare、Datadog、Figma 等。
持续投入基础设施
以上这一切，都依赖一个快速、可靠、可扩展的基础底座。智能体正在改变软件开发的规模和形态。增加容量固然重要，但光靠容量还不够，我们还得调整架构。
今年以来，我们已经新增了：
- 400 万个 CPU 核心
- 160 PB 高速存储
- 50 Tb/s 网络带宽
我们还在把服务迁往 Azure 的多区域部署，同时继续承接来自全球开发者的海量流量。预计明年年初完成迁移。
这些投入为我们留出了更大的增长空间。下一步是打造承载这些工作的系统。多年来，随着 GitHub 上的活动量不断增长，我们一直在扩展 Git。而智能体时代对吞吐量和可靠性提出了新的上限要求。新的 Git 架构遵循三条原则：简化基础原语、把存储与计算解耦、尽量减少协调开销。Git 只是我们为扩展平台所做工作中的一例。我们在 GitHub 的 AI 网关（AI gateway）、harness 以及其他许多环节上都做了大量工作。
走出最初的 1%
我们的工作在变，但开发者比以往任何时候都更重要。我认为，迄今为止我们写下的所有软件，加起来也不到未来五年我们将写出的软件总量的 1%。机会不只是产出更多代码，而是解决过去解决不了的问题。正因如此，我们正在打通整个软件交付体系，为开发者提供与智能体协作的更好方式，并演进基础设施以应对接下来的变化。而这一切都在 GitHub 上完成——在这里，我们可以一起构建。