GitHub、AIが賢くAIを使い分け

GitHubは、AIモデルの選択を一度きりの設定として扱わない研究プレビュー「Project HydraFusion」をリリースしました。あなたの指示を単一のモデルに送る代わりに、HydraFusionはリクエストごとに実行計画を構築します。一つのモデルで下書きを作成し、二つ目のモデルにその下書きを批評させたり、品質チェックで最初の試みが却下された場合により強力なモデルにエスカレートさせたりすることができます。モデルは複数のプロバイダーから提供されます。開発者は、他のモデルを選ぶのと同じように、一度HydraFusionを選択します。展開可能でしょうか？はい、しかし限定的です。HydraFusionは、すべてのGitHub Copilotプランのユーザー向けに、GitHub Copilot CLI内でのみ研究プレビューとして利用可能です。オープンウェイトやセルフホストのパスはありません。/updateを実行し、次に/experimental onを実行し、その後/modelを選択してHydraFusion (Research Preview)を選んでください。料金は、ワークフローが呼び出すどのモデルによって消費されたトークンに対しても、各モデルの標準料金で課金されます。システムが実際にすることHydraFusionは、GitHubが2026年初頭にリリースした、タスクに最適なモデルを一つ割り当てるAuto model selectionに続くものです。HydraFusionはさらに一歩進んで、ワークフローの選択を最適化問題として扱います。推論、コード生成、デバッグ、ツール使用に関する能力シグナルを読み取ります。そして、品質基準をクリアすると予想される最も複雑でないワークフローを選択し、追加のモデル呼び出しは、それが役立つ可能性が高い場合にのみ行います。3つの実行パターン各リクエストに対して、HydraFusionは現在、次の3つのパターンのいずれかを選択します。Single（単一）: 選択された1つのモデルがタスクを直接解決します。Cascade（カスケード）: 効率的なモデルが解決策を下書きします。その後、品質ゲートがそれを受け入れるか、より強力なモデルにエスカレートさせます。Critique（批評）: 1つのモデルが下書きを作成し、異なるモデルファミリーからの独立した読み取り専用の批評家がそれをレビューし、下書きモデルが一度修正します。このレビューはRubber Duckと同じパターンに従います。各パターンは、品質とコストを異なる方法でトレードオフします。Singleは速度を維持します。Cascadeはより強力な推論への道を開いたままにします。Critiqueは、レビューが行われる外部の視点を追加します。