10 月 29 日，在 Universe 2026 大会上，GitHub 正式发布 Copilot Fusion，一个智能编排层。它会自动路由并组合 OpenAI、Anthropic、Google 等多家模型来完成编码任务，开发者不用再手动挑模型。这个功能整合了已有的自动模型选择技术，以及 9 月以研究预览形式亮相的 Project HydraFusion 多模型编排能力。
60 分的成本账
开发者只要在模型选择器里选中 Copilot Fusion，系统会根据任务复杂度自动决定使用单一模型、级联 Cascade 还是评审 Critique 模式，同时匹配 Standard、High、Max 三档努力等级，Standard 侧重效率和成本，Max 追求最强能力。在 Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 上，Copilot Fusion Max 拿到 60 分，只比跑 Opus 5.5 Max 的 Claude Code 低 2 分，平均 API 成本约为一半，Token 消耗减半，任务完成速度快约 40%。该功能已在所有 GitHub Copilot 计划中全面可用，覆盖 Visual Studio Code 等产品。
编排层往平台里下沉
微软同步推出了由 GitHub 团队开发的 Copilot harness，这套东西已经赋能 Copilot Studio、VS Code 等多款产品，并通过 Microsoft Foundry 向开发者开放。多模型智能编排正在成为 AI 编程工具的共同方向，目标是在性能与成本之间找到更优平衡点。Copilot 家族此前的配额与共享机制，可以看 微软 M365 家庭开放 Copilot 共享 一文。
谁来买单
60 分对 2 分的差距很小，成本减半才是这次更新真正的卖点。此前 Copilot 的多模型策略更多是用户手动切换，而 Fusion 把选择权交给系统。对企业团队来说，这意味着编码账单的可预测性提升；对独立开发者来说，简单任务不再被高配模型吃掉预算。这条路线和 Agent 框架层的进展是同步的，编排正在从各家产品的配置项变成基础设施。
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