2026 年 5 月 15 日，GitHub 宣布 Copilot Memory 在早期存取中支援 Pro 和 Pro+ 用戶的個人層級偏好。這是一個細小但重要的更新，因為 AI 程式開發工具正在由單次問答，走向長期理解使用者工作方式的代理體驗。
過去 Copilot Memory 主要儲存程式碼庫層面的資訊，例如某個專案的慣例。今次新增的是使用者層面的偏好，例如偏好的提交訊息格式、拉取請求結構、溝通方式和語氣。這些設定可以跟隨使用者跨程式碼庫和 Copilot 代理，而不會影響同一程式碼庫內其他成員。
這個設計對工程團隊很有意思。很多 AI 代理問題不是模型不夠強，而是每次都要重新解釋工作習慣、輸出格式和審閱標準。當個人偏好可以持續存在，代理就更容易生成符合使用者標準的草稿、計劃、提交和拉取請求說明。
不過，記憶亦代表新的治理問題。GitHub 讓使用者在個人 Copilot Memory 設定中查看和刪除用戶層級偏好，這個控制點很重要。任何會長期保存偏好的 AI 工具，都需要讓使用者知道記住了甚麼、如何更改、如何刪除，以及哪些偏好會用於日後互動。
對企業而言，這類記憶功能會逐漸成為 AI 工作流程的基本層。專案記憶負責團隊共同規則，個人記憶負責每個人的工作風格。兩者分開，有助避免一個人的偏好污染整個程式碼庫規則，也讓代理更貼近日常協作。
這個更新亦提醒企業在設計 AI 代理時，不應只考慮一次任務的輸出。更重要的是，哪些上下文應該被保留、哪些只屬一次性任務、哪些屬於個人偏好、哪些屬於團隊標準。這些分類會直接影響代理的可靠性和可控性。
Copilot Memory 的個人偏好支援，代表程式開發代理正在向「有延續性的工作夥伴」演進。下一階段競爭不只看生成速度，而是看代理能否在保留使用者控制的同時，穩定套用正確的個人和團隊上下文。
