GitHub ha annunciato il 28 ottobre 2026, durante GitHub Universe 2026, la disponibilità generale di Copilot Fusion, il sistema di orchestrazione che permette di utilizzare più modelli di intelligenza artificiale all’interno delle attività di sviluppo software. A differenza della selezione tradizionale di un singolo modello, Copilot Fusion viene scelto direttamente dal selettore dei modelli e gestisce autonomamente l’individuazione delle risorse necessarie, la loro combinazione e la distribuzione delle operazioni. La tecnologia riunisce le capacità di orchestrazione multimodello sviluppate attraverso il progetto sperimentale HydraFusion e i meccanismi di selezione automatica ottimizzati da GitHub per Copilot. Il sistema introduce tre livelli di intensità computazionale: Fusion Standard, destinato alle operazioni quotidiane di programmazione e orientato all’impiego di modelli versatili; Fusion High, progettato per attività più impegnative che richiedono capacità di ragionamento approfondite; e Fusion Max, che utilizza i modelli più avanzati disponibili per problemi particolarmente complessi. L’utente può quindi specificare il livello di elaborazione desiderato senza dover stabilire manualmente quale modello utilizzare in ciascuna fase.
L’orchestrazione viene eseguita attraverso tre modalità operative. Single affida direttamente il compito a un modello selezionato dal sistema; Cascade prevede una prima elaborazione eseguita da un modello efficiente, seguita da una verifica qualitativa che può approvare il risultato oppure trasferire l’attività a un modello più potente; Critique utilizza un modello per produrre una soluzione e un secondo modello per esaminarla, consentendo al primo di rivedere il lavoro sulla base delle osservazioni ricevute. Secondo i risultati comunicati da GitHub, Copilot Fusion Max ha raggiunto un punteggio di 60 nell’Artificial Analysis Coding Agent Index, collocandosi a due punti da Claude Code con Opus 5.5 Max e utilizzando circa la metà del costo API medio per attività, un numero di token approssimativamente dimezzato e un tempo di esecuzione inferiore di circa il 40%. In precedenza, i test offline del progetto HydraFusion avevano rilevato un miglioramento di 4,9 punti percentuali della qualità verificata su TerminalBench 2.1 rispetto a Claude Opus 5, con costi stimati inferiori del 67%, oltre a risultati competitivi su DeepSWE e CheckpointBench. Si tratta di misurazioni dichiarate da GitHub e riferite alle specifiche configurazioni sperimentali impiegate.
Copilot Fusion è disponibile su tutti i piani GitHub Copilot attraverso Visual Studio Code, l’applicazione GitHub Copilot, GitHub Copilot CLI e gli ambienti di sviluppo JetBrains, con il supporto di ulteriori client previsto successivamente. La fatturazione considera i modelli effettivamente utilizzati secondo le rispettive tariffe standard, mentre gli utenti dei piani Copilot a pagamento beneficiano temporaneamente di uno sconto del 30% sui costi dei modelli impiegati tramite Fusion. Gli amministratori delle organizzazioni possono stabilire quali modelli siano utilizzabili dal sistema attraverso le politiche aziendali, escludendoli da Fusion senza necessariamente disabilitarli per gli altri impieghi. Le configurazioni centralizzate possono inoltre impostare Fusion come scelta predefinita per gli utenti Copilot. Chi aveva attivato durante la sperimentazione le modalità auto, HydraFusion o HydraFusion Max viene trasferito automaticamente ai corrispondenti livelli di elaborazione della nuova soluzione. GitHub ha riportato anche l’esperienza di AT&T, dove l’utilizzo di Fusion Standard ha contribuito, secondo l’azienda, a selezionare modelli più efficienti in funzione delle attività e a contenere consumi non necessari di token.
L’annuncio comprende un ampliamento dell’applicazione GitHub Copilot, concepita come ambiente unitario per coordinare agenti, strumenti, repository e attività che comprendono anche la redazione di specifiche, le discussioni progettuali e l’analisi della telemetria. Copilot Projects, disponibile in anteprima pubblica dal 28 ottobre, permette di descrivere un obiettivo, fornire repository, prototipi grafici, conversazioni Slack e altri materiali contestuali, scegliere modelli e strumenti e avviare più sessioni agentiche parallele completamente gestite, anche su repository differenti. I risultati possono comprendere pull request sottoposte alla revisione degli sviluppatori. L’applicazione integra inoltre informazioni provenienti da servizi come Slack e Figma e consente di generare o modificare immagini attraverso istruzioni in linguaggio naturale. Una funzione di utilizzo diretto del computer, disponibile in anteprima pubblica su macOS e Windows, permette agli agenti di leggere contenuti delle applicazioni, selezionare controlli, inserire e modificare testi e spostarsi tra programmi desktop, anche privi di interfacce API, strumenti da riga di comando o integrazioni MCP. L’accesso al controllo delle applicazioni richiede l’approvazione dell’utente e può essere disabilitato dagli amministratori. La continuità delle sessioni consente di iniziare un lavoro in un ambiente e riprenderlo dall’app GitHub, da Visual Studio Code, dalla CLI o dal web.
GitHub ha presentato anche Copilot code review Max, una modalità approfondita di revisione del codice che affianca i livelli Lite e Balanced. Secondo l’azienda, Max ha ottenuto il valore F1 più elevato nel benchmark ReviewBench per l’identificazione di problemi ad alta gravità. Le nuove Copilot automations permettono di definire attività AI eseguite nel cloud all’interno dei repository, avviabili manualmente, attraverso eventi o in base a una pianificazione temporale. I casi previsti comprendono la classificazione delle issue, la revisione del codice e attività ricorrenti collegate agli aggiornamenti dei progetti. GitHub dichiara inoltre che le automazioni possono utilizzare gli esiti delle esecuzioni precedenti per proporre miglioramenti, soggetti all’esame e all’approvazione degli utenti. Per i clienti GitHub Enterprise viene introdotta una modalità di accesso a tutte le funzionalità Copilot senza la necessità di un abbonamento aggiuntivo, con pagamento basato sui crediti AI consumati. La formula è disponibile dal 28 ottobre attraverso il reparto commerciale GitHub, mentre l’attivazione autonoma è prevista successivamente; gli attuali clienti Copilot Business ed Enterprise possono mantenere i propri piani oppure scegliere il nuovo modello commerciale.
L’espansione delle capacità agentiche è accompagnata da interventi sull’infrastruttura GitHub. Nel corso del 2026 l’azienda ha aggiunto quattro milioni di core CPU, 160 petabyte di storage ad alta velocità e 50 terabit al secondo di capacità di rete. La nuova architettura Git è orientata alla semplificazione delle componenti fondamentali, alla separazione tra archiviazione ed elaborazione e alla riduzione dei meccanismi di coordinamento necessari. È inoltre in corso una migrazione verso un’implementazione Azure distribuita su più regioni, il cui completamento è previsto per l’inizio del 2027. Queste modifiche infrastrutturali accompagnano la maggiore diffusione delle sessioni di sviluppo gestite da agenti e delle attività automatizzate introdotte nell’ecosistema GitHub Copilot.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI).