ภาพแสดงหน้าอย่างเป็นทางการ ณ วันที่ถ่าย ซึ่งอาจแตกต่างจากวันที่เผยแพร่บทความ เลือกภาพเพื่อขยาย
GitHub จัดงานประจำปีสำหรับนักพัฒนา "GitHub Universe 2026" เมื่อวันที่ 28 ตุลาคม 2026 (ตามเวลาสหรัฐฯ) และเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่จำนวนมากสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีเอเจนต์ AI เป็นแกนหลัก Jay Parikh ผู้นำฝ่าย CoreAI ของ Microsoft ระบุในบล็อกทางการว่างานของนักพัฒนาได้เปลี่ยนจาก "การเขียนโค้ดทุกบรรทัดเอง" ไปเป็น "การบัญชาการกองทัพเอเจนต์" และวางแนวทางให้ GitHub เป็น "ระบบส่งมอบซอฟต์แวร์ที่ครบวงจรที่สุด ซึ่งเชื่อมตั้งแต่ไอเดียไปจนถึงซอฟต์แวร์ที่เสร็จสมบูรณ์"
ประกาศสำคัญ
ฟีเจอร์หลักที่แนะนำในบล็อกทางการมีดังนี้
- Copilot Fusion: ระบบที่เลือกโมเดล AI และวิธีผสานโมเดลให้อัตโนมัติตามลักษณะงาน
- Copilot projects: ฟีเจอร์ที่มอบหมายงานซึ่งครอบคลุมหลาย repository ให้เซสชันหลายตัวที่ทำงานคู่ขนานกันได้ในคราวเดียว
- เซสชันต่อเนื่อง: ทำงานต่อกับเอเจนต์บนคลาวด์ตัวเดิมได้ทั้งจากแอป Copilot, VS Code, CLI และเว็บ
- Copilot automations: เวิร์กโฟลว์ AI ใน repository เรียนรู้จากผลลัพธ์และเสนอแนวทางปรับปรุงได้แล้ว
- Copilot code review Max: ระดับสูงสุดของการรีวิวโค้ด ที่ใช้โมเดลการให้เหตุผลขั้นสูงหลายตัวตรวจสอบอย่างละเอียดที่สุด
- ลูกค้า GitHub Enterprise ใช้ฟีเจอร์ Copilot ได้ครบทุกอย่างโดยไม่ต้องสมัคร Copilot แยก
Copilot Fusion: เลือกใช้โมเดลให้อัตโนมัติ
ไฮไลต์ของครั้งนี้คือ "Copilot Fusion" แทนที่ผู้ใช้จะต้องเลือกโมเดลเอง เพียงเลือก Fusion ในหน้าเลือกโมเดล ระบบจะประเมินว่างานแต่ละชิ้นต้องใช้ความสามารถด้านใด เช่น การให้เหตุผล การสร้างโค้ด การดีบัก หรือการใช้เครื่องมือ แล้วตัดสินใจทันทีว่าจะใช้โมเดลใดและผสานกันอย่างไร ตามเอกสารทางการ วิธีผสานมี 3 แบบดังนี้
- Single: ใช้โมเดลเดียวทำงานให้เสร็จ
- Cascade: โมเดลที่ประหยัดสร้างร่างแรก จากนั้นโมเดลที่ทำหน้าที่ตัดสินจะพิจารณาว่ายอมรับร่างนั้นหรือส่งต่อให้โมเดลที่แข็งแกร่งกว่า
- Critique: โมเดลหนึ่งสร้างร่าง โมเดลอื่นหลายตัววิจารณ์คู่ขนานกัน แล้วโมเดลแรกเขียนใหม่ตามความเห็นเหล่านั้น
สำหรับงานง่าย ๆ ระบบจะไม่เรียกโมเดลเกินจำเป็น GitHub จึงระบุว่าจะไม่เสียเวลาหรือ AI credits ไปกับการตรวจสอบที่ไม่จำเป็น ผู้ใช้ตรวจสอบได้ว่าใช้โมเดลใดบ้างโดยวางเคอร์เซอร์บนชื่อระดับที่แสดงอยู่ใต้คำตอบ
ระดับความลึกของการทำงานเลือกได้ 3 ระดับ ได้แก่ "Fusion Standard" สำหรับงานประจำวัน "Fusion High" สำหรับงานอย่างการแก้บั๊กที่ซับซ้อน และ "Fusion Max" สำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลลึกที่สุด นอกจากนี้ยังมี "Fusion Fast" ซึ่งระบบใช้อัตโนมัติเฉพาะใน inline chat ของ VS Code และผู้ใช้เลือกเองไม่ได้ GitHub ระบุว่าใน Coding Agent Index ของ Artificial Analysis เว็บไซต์เปรียบเทียบประสิทธิภาพ AI นั้น Fusion Max ทำคะแนนห่างจาก Opus 5.5 Max ไม่เกิน 2 คะแนน ด้วยต้นทุนเพียงครึ่งเดียวและใช้เวลาต่องานลดลง 40%
Fusion ใช้ได้ในแพ็กเกจ Copilot ทุกแบบทั้งเสียเงินและฟรี และเปิดให้บริการอย่างเป็นทางการแล้วบน VS Code, Copilot CLI, แอป Copilot และ IDE ของ JetBrains อย่างไรก็ตาม ระดับที่ใช้ได้จะต่างกันตามแพ็กเกจ
- Copilot Free, Student, Pro: Fusion Standard เท่านั้น
- Copilot Pro+, Max, Business, Enterprise: Fusion Standard รวมถึง Fusion High และ Fusion Max
ในแพ็กเกจแบบเสียเงิน ค่าโมเดลเมื่อใช้ Fusion จะได้รับส่วนลด 30% จนถึงวันที่ 30 พฤศจิกายน 2026 นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ระดับ public preview ที่ให้ Fusion Standard เรียกใช้โมเดลที่ติดตั้งไว้ในคอมพิวเตอร์ของผู้ใช้ได้ตามความจำเป็น โมเดลที่รองรับคือ MAI Code 1.1 Flash ที่ติดตั้งบนพีซี Windows ที่ตรงตามเงื่อนไข และ Qwen3.8 Flash Next ที่ติดตั้งผ่าน Ollama หรือเครื่องมืออื่นสำหรับใช้กับ Copilot CLI ทั้งนี้ต้องเปิดการตั้งค่าฟีเจอร์ทดลองก่อนจึงจะใช้ได้
ขอบเขตงานที่มอบหมายให้เอเจนต์กว้างขึ้น
"Copilot projects" เป็นฟีเจอร์ที่เมื่อกำหนดเป้าหมายแล้ว จะดำเนินงานที่ครอบคลุมหลาย repository ผ่านเซสชันคู่ขนานที่ GitHub ดูแลให้ ผู้ใช้ติดตามความคืบหน้าและตัดสินใจได้จากที่เดียว ฟีเจอร์นี้เริ่มใช้ได้ในแอป Copilot ตั้งแต่วันที่ประกาศ
"เซสชันต่อเนื่อง" ช่วยให้งานของเอเจนต์ที่ทำงานบนคลาวด์ดำเนินต่อไปได้แม้จะเปลี่ยนอุปกรณ์หรือเครื่องมือ GitHub ยกตัวอย่างการใช้งาน เช่น สั่งงานจากสมาร์ทโฟนระหว่างประชุมเช้า กลับมาที่โต๊ะแล้วปรับทิศทางใน VS Code และแวะดูความคืบหน้าบน github.com ช่วงพักกลางวัน
"Copilot automations" เป็นฟีเจอร์ที่รันเวิร์กโฟลว์ AI ใน repository แบบสั่งเอง ตามอีเวนต์ หรือตามกำหนดเวลา ใช้ได้กับงานอย่างการคัดแยก issue หรือการรีวิวโค้ด และครั้งนี้ได้เพิ่มกลไกที่ระบบเสนอแนวทางปรับปรุงเองจากผลการรัน โดยให้คนตรวจสอบและอนุมัติ
การรีวิวโค้ดได้เพิ่มระดับสูงสุด "Max" เข้ามา GitHub ระบุว่าทำคะแนน F1 สูงที่สุดใน "ReviewBench" การประเมินการค้นหาปัญหาที่มีความรุนแรงสูง ตามเอกสารทางการ Max อยู่ในระดับ public preview และค่า AI credits โดยเฉลี่ยต่อการรีวิว 1 ครั้งอยู่ที่ราว 0.25 ดอลลาร์สำหรับ Lite ราว 1.5 ดอลลาร์สำหรับ Balanced ซึ่งเป็นระดับมาตรฐาน และราว 10 ดอลลาร์สำหรับ Max (ไม่รวมเวลาการใช้งาน GitHub Actions)
Enterprise เปลี่ยนเป็นจ่ายตามการใช้งานจริง
ด้านราคา ลูกค้า GitHub Enterprise สามารถใช้ฟีเจอร์ทั้งหมด เช่น แอป Copilot การรีวิวโค้ด และ automations ได้โดยไม่ต้องสมัคร Copilot แยก และจ่ายเฉพาะ AI credits ที่ใช้จริง ปัจจุบันต้องสมัครผ่านฝ่ายขายของ GitHub ส่วนระบบสมัครใช้งานด้วยตนเองจะเปิดให้เร็ว ๆ นี้ ลูกค้า Copilot Business และ Copilot Enterprise เดิมเลือกได้ว่าจะใช้แพ็กเกจปัจจุบันต่อ หรือย้ายมาเมื่อพร้อม
GitHub ยังอธิบายถึงการขยายโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับการใช้งานที่พุ่งสูงจากเอเจนต์ด้วย ตั้งแต่ต้นปีนี้ได้เพิ่ม CPU 4 ล้านคอร์ พื้นที่จัดเก็บความเร็วสูง 160 PB และความจุเครือข่าย 50 Tb/s พร้อมเดินหน้าย้ายไปสู่การติดตั้งแบบหลาย region บน Azure ซึ่งคาดว่าจะเสร็จในช่วงต้นปีหน้า
มุมมองของกองบรรณาธิการ CoAI
สิ่งที่โดดเด่นในการประกาศครั้งนี้คือทิศทางที่ทำให้ผู้ใช้ไม่ต้องเลือกโมเดลเอง Fusion เป็นกลไกที่สร้างสมดุลระหว่างต้นทุนกับคุณภาพให้อัตโนมัติ จึงใช้งานง่ายขึ้นสำหรับผู้ที่ตามชื่อและคุณสมบัติของโมเดลแต่ละตัวไม่ทัน ในทางกลับกัน Fusion High และ Max ใช้ได้เฉพาะ Pro+, Max และแพ็กเกจสำหรับองค์กร ส่วนรุ่นฟรีและ Pro ใช้ได้แค่ Standard ประสิทธิภาพของ Fusion Max ก็เป็นตัวเลขที่ GitHub นำเสนอเอง และยังมีส่วนลดถึง 30 พฤศจิกายน จึงควรทดสอบต้นทุนและคุณภาพกับงานของตนเองก่อนเลือกใช้แต่ละระดับ
โครงสร้างราคา "ไม่ต้องสมัครแยก จ่ายตามที่ใช้" ของ Enterprise ทำให้ไม่ต้องซื้อที่นั่ง Copilot ให้ทุกคนในทีม บริษัทที่มีผู้ใช้เพียงบางส่วนจึงนำไปใช้ได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม การจ่ายตามการใช้งานก็หมายความว่ายิ่งรันเอเจนต์มากเท่าไร ค่าใช้จ่ายก็ยิ่งบานปลาย เช่นเดียวกับที่การรีวิวโค้ดระดับ Max มีค่าใช้จ่ายราว 10 ดอลลาร์ต่อครั้ง สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจค่าใช้จ่ายของแต่ละระดับก่อนใช้งาน
