GitHub 重构 Git 底层以应对 AI 智能体负载，9 月超四成 PR 由智能体发起

GitHub 正在重构 Git 的核心原语，把计算与存储解耦，以应对自主 AI 智能体带来的持续负载压力。

据 GitHub Octoverse 2026 报告，2026 年 9 月该平台上超过 40% 的拉取请求由 AI 智能体发起，而今年 3 月这一比例还是 17%。GitHub 同时公布多项 Copilot 新功能，覆盖模型调度、多智能体管理与自动化代码审查。

智能体发起 PR 比例

GitHub 方面将智能体带来的压力视为架构层面的挑战，而非单纯的流量问题，这也是其后续基础设施投入与 Git 底层改造的直接背景。

基础设施扩容与故障

为承接增长，GitHub 今年新增了超过 400 万个 CPU 核心和 160 PB 内部存储。微软 CoreAI 执行副总裁 Jay Parikh 表示，GitHub 将于明年年初完成向 Azure 的多区域迁移，以保证基础设施能随客户需求弹性扩展。

扩容之前，平台已经出现过明显的稳定性问题。2026 年 7 月，GitHub 记录了 8 起导致性能下降的事件；8 月又发生一次持续近 8 小时的全球性中断，事后追溯至美国一座数据中心的关键基础设施故障。

这些事件与智能体负载叠加，构成了 GitHub 重新审视底层架构的现实动因。

Git 原语重构思路

GitHub 正在重构 Git 的核心原语，核心做法是将计算与存储解耦，并尽量减少协调环节。按照 GitHub 的说法，改造后计算与存储负载可以独立扩展，目标是实现 180 倍的扩展能力提升。

问题根源在于 Git 已有 20 年历史的架构。它最初是为人类规模下分散、串行的提交行为设计的，并未考虑大量自主智能体同时执行 rebase 和测试的场景。

换言之，智能体的并发工作模式与 Git 原有的串行假设之间存在结构性错配，重构正是为缓解这一错配。

Copilot 新功能

在产品层面，GitHub 公布了多项 Copilot 能力。其中 Copilot Fusion 是运行时模型编排引擎，会评估任务复杂度并将请求路由至最合适的模型，包括 Moonshot AI 的 Kimi K3 和阿里巴巴 Qwen 2.5 等开放权重模型。GitHub 称，Fusion Max 的得分与 Claude Opus 5.5 Max 相差不到两分，运行速度快 40%，API 成本约为后者的一半。

Copilot Projects 定位为多智能体管理平台；Copilot Automations 通过监测人工介入情况形成自我改进的反馈回路；Copilot Dreaming 则在代码库发生变化时，自动发起拉取请求以更新过时的指令文件。

代码审查方面，GitHub 推出 Copilot Code Review Max 作为自主代码审查层级，称其在 ReviewBench 的关键漏洞评测中取得最高 F1 分数。AI Scans 可检测代码库中的漏洞并运行拉取请求检查，可达性分析则用于对安全告警排序。

开源维护者压力

智能体大规模参与也带来了副作用。开源维护者正因 AI 生成的虚假缺陷报告而出现倦怠。cURL 作者 Daniel Stenberg 在收到大量此类报告后，暂停了公开的漏洞报告赏金。

不少代码维护者开始禁止未经核实的 LLM 辅助补丁，原因是这些补丁带来了额外的验证负担。

GitHub 首席运营官 Kyle Daigle 表示，世界不需要一个新的 GitHub，而是需要这个平台为智能体时代演进。

要点

9 月超 40% 的 PR 由 AI 智能体发起，3 月为 17%
今年新增超 400 万个 CPU 核心和 160 PB 存储
7 月记录 8 起性能下降事件，8 月发生近 8 小时全球故障
重构目标是让计算与存储独立扩展，提升 180 倍规模
Copilot Fusion 可将请求路由至 Kimi K3、Qwen 2.5 等模型