2026 年 10 月 1 日，GitHub 在官方 Changelog 中宣布，动态工作流（Dynamic Workflows）已在 Copilot CLI、GitHub Copilot 应用与 GitHub Copilot SDK 中可用。官方把这一能力定位为“用代码定义编排”，以换取复杂、多智能体协作所需的可靠性与可观测性，属于 AI 编程工具从“单轮对话”走向“可复用流程”的一次升级。本文从 AI 工程化与应用视角解读。
什么是动态工作流
据官方说明，动态工作流是一段程序，用来定义一项任务如何被完成。它把自动化步骤与一个或多个智能体的工作组合起来，步骤可以依次执行、并行执行，或两者兼有。哪些步骤交给智能体、如何使用它们的结果，都由代码决定，而智能体负责其中需要分析或判断的部分。程序本身位于一个 Copilot 扩展内，因而可以使用 Copilot 的扩展 API。
能做什么
官方列出动态工作流的能力：运行命令、使用工具或调用其他服务；把目标拆成任务并并行执行独立任务；在阶段之间传递结构化结果；让子智能体互相校验彼此的结论；在客户端支持时向使用者提问；在检查点暂停，等待人工审阅结果后再继续。
与 /fleet 的区别
官方特别说明，动态工作流与 /fleet 不同：后者由 Copilot 把工作委派给子智能体并并行协调，而动态工作流执行的是一段由代码定义的过程。这一定位让流程可复用、可审计，也让“每一步做什么”由人而非模型决定，契合把 AI Agent 纳入工程流程时对可控性的要求。
典型场景
官方给出的候选场景包括：执行发布检查，让一个智能体评估失败原因，并暂停等待人工审阅后继续；并行审查一个拉取请求中大量变更文件；用代码找出已合并拉取请求中未解决的评审意见，再让两个模型判断这些意见是否仍然成立，只有两者一致时才报告；在大型代码库中跨目录扫描某一模式，如缺失的测试或待移除 API 的用法；先研究一项变更、据结论制定实现方案，再动手修改；以及启动一次耗时较长、可能需要暂停与恢复的运行。
如何启用
官方称动态工作流对所有 Copilot 计划开放。在 GitHub Copilot 应用中默认可用、无需额外设置；在最新版 Copilot CLI 中需通过 --experimental 参数或交互式会话中的 /experimental on 开启实验特性，并用 /update 升级 CLI。开发者可以自己编写工作流，也可以让 Copilot 代为编写，官方内置了编写指引。该能力目前处于公开预览，官方提示仍可能变化。
小结
GitHub 于 2026 年 10 月 1 日为 Copilot CLI、Copilot 应用与 Copilot SDK 引入动态工作流，以“用代码编排智能体”、并行任务、结构化结果传递与检查点暂停为看点，是 AI 工程化与应用领域 AI 编程工具向可复用流程演进的一次尝试。