GitHub 於 2026 年 9 月 22 日公布 Copilot for JetBrains 1.18.0，更新焦點不是單一模型，而是代理工作階段的控制方式。新功能包括 AI-assisted tool approvals、重編早前訊息、共享 skills 和 instructions、Codex agent plan mode，以及對 MCP 工具的持久化控制。
其中 assisted approvals 已進入 public preview。Copilot 會嘗試自動批准低風險工具呼叫，而較高風險的行動仍然要求使用者作決定。這種分級方式可減少代理在讀取、搜尋或其他低風險步驟中反覆打斷，但 GitHub 沒有把它描述成完全自動化的批准系統；團隊仍需定義哪些操作可接受，並檢查工具本身的權限。
使用者亦可以重新編輯 agent session 中較早的訊息。發送替代訊息前，Copilot 會把對話和檔案變更回溯到該位置，讓使用者修正方向後重新開始，而不是在錯誤路徑上繼續追加指令。對長流程任務來說，這把「撤回」由文字層面延伸到工作區狀態，但仍應配合版本控制和清楚的變更紀錄。
在組織管理方面，本地和 Copilot agent session 現在支援 organization 和 enterprise skills，以及由組織管理的 custom instructions。共享規則可以令團隊對程式風格、測試要求和工作流程有一致基線，也同時令管理員需要審查指令來源、更新流程和適用範圍，避免過時規則被長期套用。
Codex agent 新增 plan mode，使用者可以在代理開始修改程式前先 review、refine 或 approve 計劃。這一層把批准點由單一工具呼叫提升到整體方案，對大型重構或跨檔案工作尤其重要：人可以先查看步驟、預期檔案和風險，再決定是否讓代理進入實作階段。
MCP 方面，Copilot 新增設定可獨立開關內置 GitHub MCP Server，而不必更改手動配置的 MCP server；內置 server 預設仍然啟用。代理工作階段亦可對 MCP server 內的個別工具設定持久控制，這讓「可以連接哪個 server」和「可以使用其中哪一個工具」變成兩個不同的治理層次。
這次更新把代理的可用性與可控性放在同一個產品版本內。自動批准可降低操作摩擦，plan mode 讓人先看全局，shared instructions 維持團隊標準，MCP controls 則縮窄外部工具邊界。它們並不會自動消除 prompt injection、錯誤計劃或權限配置問題，因此仍需記錄批准、定期檢查工具清單和保留人工覆核。
對採用 Copilot agent 的團隊而言，較合理的流程是先為工具和資料分類，再設定批准政策，最後才調整自動化程度。低風險讀取可以減少打斷，寫入、部署、刪除或外部通訊則應保留明確門檻。GitHub 這次發布的價值，在於把代理工作流的控制點做得更細，讓團隊可以按風險而不是按工具名稱管理代理。
