微软 GitHub Copilot Chat 扩展正式开源

上个月，微软分享了将 VS Code 打造成开源 AI 编辑器的计划。今天，微软在 VS Code 官网表示已经达成了第一个里程碑：GitHub Copilot Chat 扩展程序现已在 GitHub 上根据 MIT 许可证 开源。

项目地址：https://github.com/microsoft/vscode-copilot-chat

据微软称，开源 GitHub Copilot Chat 的决定源于人们对人工智能辅助开发工具工作透明度日益增长的需求——尤其是在快速工程、数据收集和模型交互方面。

VS Code 团队在宣布这一里程碑的博客文章 中写道：“我们相信，通过利用充满活力的开源社区，人工智能体验可以蓬勃发展——就像 VS Code 在过去十年中成功做到的那样。随着人工智能成为现代编码体验不可或缺的一部分，它应该与 VS Code 本身一起开放开发。”

截至撰写本文时， 流行的 VS Code聊天工具的安装量已超过 3500 万次。

微软具体列出了开源的原因：

• 大型语言模型已经得到了显著的改进，减轻了对“秘密武器”提示策略的需求。
• 最流行、最有效的 AI 交互 UX 处理方法如今已在编辑器中广泛应用。微软希望通过将这些通用的 UI 元素整合到稳定、开放的代码库中，让社区能够不断改进和构建这些元素。
• 一个由开源 AI 工具和 VS Code 扩展组成的生态系统已经出现。微软希望让这些扩展作者能够更轻松地构建、调试和测试他们的扩展。在无法访问 Copilot Chat 扩展的源代码的情况下，这在今天尤其具有挑战性。
• 微软收到了很多关于 AI 编辑收集数据的疑问。Copilot Chat 扩展程序的开源，让用户能够查看微软收集的数据，从而提高透明度。
• 恶意行为者越来越多地将 AI 开发者工具作为攻击目标。在 VS Code 作为开源软件 (OSS) 的整个发展历程中，社区问题和 PR 帮助我们快速发现并修复了安全问题。

这一举措的推出，正值微软开发工具的遥测功能与数据隐私问题持续引发业界担忧之际。

虽然 VS Code 基于开源的 Code-OSS 项目构建，但微软官方发行的 VS Code 版本包含诸多专有组件，包括品牌标识、遥测系统以及与私有后端服务的深度集成。

值得注意的是，采用 MIT 许可证的 GitHub Copilot Chat 扩展程序在这方面提供了更透明的参考。 该扩展清晰地展示了哪些数据会被发送至语言模型，以及响应内容是如何生成、构建并最终应用到用户代码库中的全过程。

微软还指出，开发者生态系统正在发生更广泛的转变。随着大型语言模型的改进和 AI 编码助手设计模式的成熟，微软认为对“秘制”实施策略的需求将减少，而培育一个能够共同开发下一代 AI 增强工具的社区将更具价值。

开源的 GitHub Copilot Chat 扩展程序包含对代理模式逻辑、系统提示，甚至用于跟踪使用情况的遥测机制的完全访问权限——所有这些都托管在一个公共 GitHub 存储库中，由 VS Code 团队和社区贡献者积极开发。

微软表示，下一步是开始将扩展程序的部分功能重构到 VS Code 核心本身，从而将 AI 更深入地融入编辑器的基础架构中。

然而，Copilot 的核心服务（例如模型服务基础设施和提供内联建议的 Copilot Completions 扩展）仍然是闭源的。取而代之的是，开放的 Copilot Chat 扩展最终将提供同等功能，从而为基于聊天和内联代码的辅助提供更加统一和开放的体验。

开发人员已经可以浏览代码库、提交拉取请求 (PR) 和提交问题。微软还承诺开源其快速测试基础设施，这将有助于确保社区 PR 在 LLM 响应具有不确定性的情况下仍能保持稳定性和可测试性。

那么，微软这一举措，对开发人员意味着什么？

对于 VS Code 扩展作者和企业开发者来说，Copilot Chat 的开源不仅仅是一种透明的姿态，更是一次切实的转变，可以解锁新的工作流程和更深层次的集成。例如，扩展开发者现在可以了解微软如何处理提示上下文、遥测和多步骤代理交互。这些知识可以为第三方 AI 扩展的设计提供参考，并有助于避免重复劳动。

对于注重安全的组织来说，访问源代码可以深入了解人工智能会话期间收集的数据——这一直是受合规性和治理政策约束的团队关注的重点。微软上个月宣布该计划时表示：“开源 Copilot Chat 扩展程序可以让您查看我们收集的数据。”微软将此举描述为朝着揭开人工智能工具黑箱本质迈出的一步。

随着 GitHub Copilot Chat 扩展的发布，微软的 下一步重点 是将关键组件重构到 VS Code 核心中。这种更深入的集成旨在使 AI 功能更加原生地融入编辑器，而不是仅仅作为单独的扩展运行。尽管 LLM 的响应存在固有的差异性，但该团队还承诺开源其快速测试基础设施，以支持可靠的社区贡献。长期目标是实现默认开放的 AI 增强型开发工作流程——无论是在可见性方面还是在可扩展性方面。

虽然后端仍为专有，但微软的目标似乎是创建一个支持 AI 的开发环境，其中客户端逻辑可供社区审核、测试和调整，且不会牺牲用户体验或开发者生产力。

参考链接：

https://visualstudiomagazine.com/articles/2025/06/30/vs-code-goes-transparent-as-open-source-ai-editor.aspx