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GitHubは2026年10月28日、Copilot Fusionの正式版を公開し、同時に実験的なローカルモデルルーティング機能も導入しました。この機能により、Windowsデバイス上でMAI Code 1.1 Flashなどのローカルモデルを自動的に呼び出すことができ、VS Code、CLI、およびCopilot Appにおいてインテリジェントなルーティングが有効化されます。本システムは、Standard／High／Maxの三段階の努力レベルに基づき、クラウドモデル（OpenAI、Anthropic、Googleなど）を自動的に選択・組み合わせてタスクを実行します。コーディング評価においては、Claude Codeに近い性能を実現しつつ、コストは半減しています。
GitHubはUniverse 2026において、Copilot Fusionというインテリジェントなオーケストレーション層を公開しました。この層は、OpenAI、Anthropic、Googleなどのモデルを自動的にルーティングし組み合わせてコーディングタスクを実行できるため、開発者は手動でモデルを選択する必要がありません。既存の自動モデル選択技術と、9月に研究としてプレビューされたProject HydraFusionの多モデル編成機能を統合しており、モデルセレクターを有効にすると、システムはタスクの複雑さに応じて単一モデル、カスケード、レビューといった実行モードを自動的に採用します。
作業は必ずしも単一のリポジトリやセッションに収まるわけではありません。ある機能が複数のリポジトリにまたがることもあります。ローンチ計画では、リポジトリに手を触れることなく、仕様書やデザイン、アセットを取り込むことも可能です… この記事「GitHub Copilot アプリ、Universe のリリース」は、The GitHub Blog に最初に掲載されました。
リポジトリプラグインのデフォルトとエンタープライズ管理下のプラグイン制御機能が、VS Code、Copilot CLI、およびGitHub Copilotアプリで一般に利用可能になりました。信頼できるリポジトリは、…向けのデフォルトプラグインをインストールして有効化できます。この記事「リポジトリプラグインのデフォルトとエンタープライズ向けプラグインの管理機能が一般提供」は、The GitHub Blogに最初に掲載されました。
GitHub Copilotでは、自然言語を使って画像の生成と編集が可能になりました。画像をリクエストすると、選択した推論モデルが、…によって動作する専用の画像生成ツールを呼び出し、その結果をインラインでプレビューし、プロジェクトに保存します。この投稿「Copilotで画像を直接生成・編集」は、The GitHub Blogに最初に掲載されました。
GitHub Copilotは、組織にインストールされたGitHub Apps向けのサーバー間認証を新たにサポートし、パブリックプレビューで利用可能です。GitHub Copilot SDKで構築されたサービスやエージェントは、今後、… この投稿「GitHub Copilotはサーバー間認証をサポートします」は、The GitHub Blogに最初に掲載されました。
補助による権限付与は、現在、GitHub Copilot CLI、GitHub Copilot アプリ、および Visual Studio Code で一般提供されています。Copilot がコマンドの実行やファイルシステム上のパスへのアクセスを要求する際、… この記事「GitHub Copilot の補助による権限付与が一般提供されました」は、The GitHub Blog に最初に掲載されました。
OpenAIの最新モデルであるGPT-6.1 Terraは、GitHub Copilotで一般公開されています。これは、日常的なエージェント型コーディングやターミナル作業向けに設計されており、GPT-6.1 Solよりも低コストで利用できます。… この記事「GitHub CopilotにおけるGPT-6.1 Terra」は、The GitHub Blogに最初に掲載されました。
マイクロソフトは、米国、英国、カナダ、インドの各地で最大6万人の従業員に対し、希望退職制度を提供しています。社員向けのメッセージで、マイクロソフトの最高人事責任者であるエイミー・コールマン氏は、同社が新たな[...]なしに人員削減を進めるなか、この制度により従業員には「経済的支援とキャリア設計に関するリソースとともに、マイクロソフトを離れる機会」が与えられると述べています。
MarkTechPostは2026年10月24日、Lettaフレームワークを基に永続的状態を備えたエンジニアリング協働者（agentic copilot）を構築する方法を紹介するチュートリアルを公開しました。内容には、検証可能なコアメモリ、マルチエージェント間の共有メモリ、セマンティック検索による知識のアーカイブ、カスタムPythonツールの統合、ストリーミング応答、および .agent形式（.af）でのエクスポートといった機能が含まれます。本稿は技術実践ガイドであり、性能指標やセキュリティ監査、あるいは本番環境での検証については提供されていません。
Vlad Mihalcea、Patrick Baumgartner、Frank Delporteの3人のベテランJavaチャンピオンが、本番環境およびオープンソースプロジェクトにおけるGitHub Copilotの活用事例を共有しました。彼らは、AIによるコードの自動生成に依存するのではなく、人間主導での問題定義、コンテキストの明確化、反復による検証、そして最終的な責任の所在の明確化を重視しています。
GitHub の公式チュートリアルでは、Copilot アプリで生成されたコード変更、対話のコンテキスト、作業ツリーを含む完全なセッションを、ワンクリックで Visual Studio Code にインポートする方法を紹介しており、ブランチの再構築なしで、コンテキストを失うことなく、関連付けられた PR に対して直接レビュー・編集・テストを行い、プッシュできるエンドツーエンドのコラボレーションワークフローを実現します。
