評估GitHub Copilot代理框架在多種模型和任務中的效能與效率

GitHub Copilot代理框架是GitHub Copilot SDK的一個共享元件，為GitHub Copilot CLI、GitHub Copilot應用和Copilot程式碼審查等多種體驗提供支援。該框架透過統一協調工具、上下文和工作流程，在多個基準測試中展現了與模型供應商框架相當的任務完成率，同時token消耗更低。

在評估中，我們使用了SWE-bench Verified（500個來自開源Python倉庫的人工驗證修復任務）、SWE-bench Pro（更困難的多步驟工程任務）、SkillsBench（評估代理技能使用能力）、TerminalBench（終端任務效能）以及內部基準Win-Hill（Windows容器內任務）。我們固定模型和任務，將GitHub Copilot CLI與相應的模型供應商框架（Claude Code和Codex CLI）進行了對比。

結果表明，GitHub Copilot框架在任務解決率上與競爭對手持平，但token消耗更低。在TerminalBench 2.0的方差分析中，我們看到Copilot在任務完成和成本效率上均不低於或優於同一模型的競爭者，且執行間差異在統計噪聲範圍內。圖表還展示了GPT模型在成本效率上的優勢，以及Claude Opus在最高解決率上的領先，而GitHub Copilot允許使用者根據任務選擇最合適的模型。

該框架支援GPT、Claude、Gemini和MAI系列中的20多種前沿模型，並允許自帶金鑰接入開源和本地模型。多模型架構還帶來了獨特能力，例如Rubber Duck功能，讓一個模型審查另一個模型的工作，從而超越單一模型的效果。

總之，GitHub Copilot代理框架在多種場景下提供了與模型供應商框架相當的解決率，同時降低了token成本，並透過多模型靈活性避免了供應商鎖定。開發者可以自由選擇最適合任務的模型。

方法：所有執行採用兩小時超時，非互動式單次執行，停用網路工具，允許所有工具。TerminalBench 2分析採用預設設定，中等推理努力。每個模型至少執行五次，較小基準測試報告最佳得分。所有指標為pass@1。