github在universe2026大会上正式推出copilot fusion，这是一层智能编排系统，能够自动调度并协同调用openai、anthropic、google等多家ai模型来完成编程任务，开发者无需手动指定具体模型。该功能融合了github已有的自动模型选择技术，以及今年9月研究预览中亮相的project hydrafusion多模型协同编排能力。
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开发者仅需在模型选择器中启用Copilot Fusion，系统便会依据任务难度智能判定执行策略——包括单模型直调、级联（Cascade）或多轮评审（Critique）等模式，并自动匹配Standard（兼顾效率与成本）、High（强化推理能力）或Max（追求极致性能）三类努力等级，从而防止低复杂度任务引发冗余资源消耗。
|Git删除了文件，但还会在Git 仓库历史中遗留。 - 想要从 Git 历史移除敏感信息（密码、密钥、token、私钥） - 想要删除意外提交的大文件 - 想要重写 Git 历史、移除特定文件的所有痕迹 - 提到 "force push"、"重写 commit 历史" - 需要从所有分支、所有 tag 中删除某个文件
根据Artificial Analysis Coding Agent Index基准测试结果，Copilot Fusion Max得分为60分，仅比搭载Opus5.5Max的Claude Code低2分；但其平均API调用成本约为后者的一半，Token使用量减少约50%，任务完成速度提升约40%。目前该功能已面向全部GitHub Copilot订阅计划全面开放，支持Visual Studio Code、CLI命令行工具、GitHub Web应用及JetBrains系列IDE，不收取额外编排服务费，仅按实际调用的底层模型计费，并提供持续至2026年11月30日的30%模型调用费用折扣。企业管理员可配置允许使用的模型列表，并将其设为组织默认体验。同时，系统还支持实验性本地模型路由能力，例如在Windows设备上直接调用微软MAI Code1.1Flash模型。
微软同步发布了由GitHub团队主导研发的Copilot harness框架，目前已集成至Copilot Studio、VS Code等多款产品中，并通过Microsoft Foundry向广大开发者开放。多模型智能编排正逐步成为AI编程工具的关键演进路径，有望在性能表现与资源成本之间达成更优平衡。
