转型之年
2025 年是 GitHub Copilot 不再仅仅是一个简单的自动完成工具，而是成长为一个完整的开发辅助平台的一年。本次回顾涵盖了 2025 年 1 月至 11 月的主要演变。
2025 年 10 月：多模型愿景
向代理助手演变
2025 年 10 月 15 日 — GitHub 发布了一篇开创性的文章：“Copilot: Faster, smarter, and built for how you work now”。该出版物正式标志着 Copilot 从自动完成工具向代理多模型助手的过渡。
| 2025 年之前 | 2025 年 10 月之后 |
|---|---|
| 简单的自动完成 | 多模型助手 |
| 单一模型 | 在 OpenAI、Anthropic、Google 之间选择 |
| 被动建议 | 主动代理 |
新的完成模型
2025 年 10 月 23 日 — GitHub 推出了新的自定义模型，以实现更快、更智能的完成，这是针对代码进行特定优化工作的结果。
🔗 Blog: Building a faster, smarter GitHub Copilot
GitHub MCP Server：自动化评估
2025 年 10 月 30 日 — 引入了用于 MCP 服务器的离线评估管道，允许对新功能进行严格而快速的测试。
2025 年 11 月：代理时代
GitHub Copilot CLI 101
2025 年 11 月 6 日 — GitHub 发布了一份从命令行使用 Copilot 的综合指南，其中包含入门套件和提示示例。
# 安装
gh extension install github/gh-copilot
# 主要命令
gh copilot explain "复杂命令"
gh copilot suggest "我想做什么"如何编写优秀的 agents.md
2025 年 11 月 19 日 — 基于对超过 2,500 个存储库的分析，GitHub 分享了使用模板和具体示例配置 Copilot 代理的最佳实践。
🔗 Blog: How to write a great agents.md
嵌入引导的工具路由
2025 年 11 月 19 日 — GitHub 揭示了 Copilot 如何在工具更少的情况下变得更聪明。新的基于嵌入的路由系统允许从众多工具转移到优化的 13 个核心工具。
| 方面 | 之前 | 之后 |
|---|---|---|
| 工具数量 | 多个 | 13 个核心工具 |
| 选择 | 启发式 | 嵌入 |
| VS Code 性能 | 标准 | 改进 |
🔗 Blog: Making Copilot smarter with fewer tools
改进的 Next edit suggestions
2025 年 11 月 20 日 — 由于强化学习和持续的模型更新，下一个编辑建议变得更快、更相关。
🔗 Blog: Evolving next edit suggestions
代理安全原则
2025 年 11 月 25 日 — GitHub 发布了 AI 代理的安全框架，详细介绍了如何构建安全可靠的 AI 产品。
🔗 Blog: Agentic security principles
教程和指南
Mission Control
2025 年 12 月 1 日 — 使用提示技术和效率策略同时编排多个代理的指南。
用于调试的 Copilot Spaces
2025 年 12 月 4 日 — 使用 Copilot Spaces 和编码代理更快地进行调试的分步指南。
🔗 Blog: Copilot Spaces debugging
完整教程
2025 年 11 月 5 日 — 涵盖使用 Copilot 进行构建、测试、审查和部署的综合指南，包括 Mission Control 功能。
AI 的开源项目
2025 年 10 月 17 日 — GitHub 重点介绍了 9 个赞助的开源项目，这些项目通过 AI 和 MCP 加速开发人员的生产力。
🔗 Blog: Open source AI projects
多模型支持
在 2025 年期间，GitHub Copilot 逐步增加了对来自不同提供商的模型的支持：
| 提供商 | 支持的模型 | 备注 |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4o, GPT-4 Turbo, GPT-5.x | 默认提供商 |
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet, Claude Opus 4.5 | 高级推理 |
| Gemini 2, Gemini 3 | 速度和效率 |
2025 年教会了我们什么
单一模型的终结
GitHub 明白不同的任务需要不同的模型。快速代码受益于 Gemini Flash，复杂推理受益于 Claude Opus，海量生成受益于 GPT-5 Codex。
代理的重要性
代理和 agents.md 文件的引入表明，未来不在于自动完成，而在于将任务委派给专门的助手。
MCP 作为标准
Model Context Protocol 成为将 AI 模型集成到开发工具中的标准，GitHub 处于领先地位。
为 2026 年做准备
GitHub Copilot 带着以下内容进入 2026 年：
- 多模型：在每个提供商的最佳模型之间进行选择
- 专门的代理：委派复杂任务
- MCP Server：用于 AI 集成的强大基础设施
- 强大的 CLI：随处可用的 Copilot
- 代理安全：成熟的安全框架
该工具已准备好迈出下一步：能够管理整个项目的自主代理。