copilot更新：本地、背景、云；Claude、Codex

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2个月之前，当你打开VS Code之际，或许呈现的仅仅是一个Chat窗口以及一项代码补全功能。而到了如今，再度将其打开之时，Agent选择器当中，突然之间就冒出来Local、Background、Cloud（也就是本地、背景、云）、Claude、Codex这五个选项，与此同时，Session面板已然转变成为了一整块调度中心。

GitHub Copilot在二零二六年二月至三月期间，集中发布了数量超过三十条的更新。这篇文章能够帮助你弄清楚，本地模式究竟是什么，背景模式究竟是什么，云模式究竟是什么，它们分别适合于什么样的场景，Claude接入的到底是“模型”还是“SDK”，Codex接入的到底是“模型”还是“SDK”？

五种模式，四条跑道

在这里，要将五种模式拆分得明明白白。追根溯源地讲，存在着四种Agent类型，Claude以及Codex都能够被归纳到第三方Agent这一范畴之中。

本地 Agent：随叫随到的贴身助手

在VS Code里直接跑的本地Agent就是你极为熟悉的那个，其使用方式和以前一样，能进行实时交互。关于它详细的介绍可参考我过往文章：2026 Copilot完全指南。

背景 Agent：帮你干活的隐形工人

背景模式，是借助Copilot CLI，于本地后台进行运行，会自动去创建隔离的Git Worktree，以此来执行任务。

它跟本地模式最为主要的差异在于，本地模式适宜于实时协作，然而背景模式更适宜于独立的、以结果为导向的任务开展。也就是说，要是你仅仅需要它独自去完成一项任务，并且不会要求验收中间产物之类的，背景模式便是极为合适的。

云端 Agent：团队协作的远程员工

处于云端的 Agent 运行于 GitHub 的远程基础设施之上，它会在Github里将 Issue 分配给 copilot，copilot 能够自动进行分析，并会写代码，接着创建 Draft PR。于3月5日发布的 Coding Agent for Jira 更是向前迈进了一步，它可以直接从 Jira Issue 作出指派，还会自动同步进度。

关键的差异在于，背景 Agent 呈现为独狼模式，也就是自己手头承接的活不想死盯着，而云端 Agent 展现的是团队模式，具体表现为需要提交 PR，还得等待 Review。

就好似在这里这样的情况之下，我们是能够看得见的，当处于云模式此种状态的时候，我是有能力去挑选属于我的飞书Skill仓库的，并且还能够直接地去明确指定任务呢：

然后，在仓库的PR中，就能看到copilot的提交了：

文件的修改，也符合预期：

第三方的 Agent，Claude 以及 Codex，并非仅仅是更换了一个模型，而已。

这是我最想讲的部分，因为很多人把它理解错了。

2月4日之际，GitHub正式宣布Claude以及Codex作为Coding Agent进入Public Preview阶段，而你能够于VS Code的Agent选择器当中直接挑选Claude或者Codex。

然而，此处的关键词并非是“Claude模型”，也不是“Codex模型”。其关键词乃是SDK。

以往的时候，你于Copilot之中切换模型，实际上换句话讲就是更换了一个“用于回答问题的大脑”。系统的提示词是保持不变的，工具也是没有改变的，行为的逻辑同样是未曾变化的，仅仅只是在底层替换了一个LLM。

现今接入的 Claude Agent，不是 Codex Agent 的那种样子，有着不同之处。

Claude Agent使用的是Anthropic的Claude Agent SDK，它具备自身的一整套工具链，其中，/agents命令能够创建子Agent，/hooks可以在执行的关键节点插入生命周期钩子，/memory用于管理专属的CLAUDE.md记忆文件，/review进行代码审查，/security-review开展安全审计，诸如此类。

它还有三种权限模式：自动编辑、请求批准、先规划后执行。

用OpenAI的Codex agent harness的是Codex Agent，它既能在本地运行、又能在云端运行，有着属于自身的执行沙箱以及任务管理方式。

**关于计费的情况：**在进行预览那段时间之内，每一个第三方 Agent Session 仅仅只会消耗掉 1 个 Premium Request。尝试错误所产生的成本基本上是能够被忽略不计的。

小结

今天，我们介绍了copilot的五个更新，还介绍了它们之间的区别，以及它们各自所适用的场景。

实时协作较为适配本地模式，复杂的、结果导向性的独立任务适宜背景模式，团队协作的GitHub项目适合云模式。

Claude的接入加上Codex的接入之后，从本质上来说，并非仅仅是更换了一个模型而已，而是引入了Claude自身的Agent SDK以及Codex的工具链，在遵循copilot依据次数进行计费的这种逻辑的情况下，提供了另外一种更为原生的Agent体验。

这一波更新所具备的底层逻辑是，GitHub并非仅仅是去提供“一个AI助手”了，而是在着手构建一个“Agent操作系统”，它能够调度不同类型并且不同来源的Agent，依照需求进行组合，依据场景予以切换。

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我叫Carl，是从大厂研发岗位裸辞的AI创业者，只讲述那些能够实际应用的AI干货知识。

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