GitHub、Copilotで動的ワークフローをプレビュー提供

米GitHubは2026年10月1日（現地時間）、「GitHub Copilot CLI」、デスクトップ版「GitHub Copilot」アプリ、および「GitHub Copilot SDK」において、マルチエージェントのオーケストレーション手順をコードとして定義できる新機能「Dynamic Workflows（複数のAIエージェントと自動化ステップの実行手順をコードで記述・制御するGitHub Copilotのワークフロー機能）（動的ワークフロー）」のパブリックプレビューを開始したと発表しました。すべてのCopilot有料プラン（Individual, Business, Enterprise）のユーザーを対象に提供されます。

コードで記述する決定論的オーケストレーション

Dynamic Workflowsは、複雑なタスクの実行手順をプログラムコードとして定義する仕組みです。自動化されたスクリプト処理と、1つ以上のAIエージェントによる推論・判断ステップを組み合わせ、順次実行や並列実行を自在に組み立てることができます。 ワークフロープログラムは「GitHub Copilot Extension（拡張機能）」内部に配置され、Copilotの拡張API群に直接アクセスして動作します。

主な実行能力は以下の通りです：

• ​コマンド・ツール・外部APIの呼び出し​​：CLIコマンドや外部サービスをステップ内で実行。
• ​タスク分割と並列処理​​：目標を独立したタスクに分解し、複数のサブエージェントに並列で実行指示。
• ​ステージ間の構造化データ連携​​：前段の処理結果を構造化データとして次段のエージェントに引き渡し。
• ​サブエージェント同士の相互検証​​：異なるモデルやエージェントに同一タスクを評価させ、両者の判定が一致した場合にのみ処理を進める安全ゲートの構築。
• ​ユーザー入力とチェックポイント​​：必要に応じて人間の入力を促したり、途中のチェックポイントで処理を一時停止して結果を確認・再開。

利用開始方法として、GitHub Copilotデスクトップアプリではセットアップ不要で即座に利用できます。Copilot CLIでは --experimental オプションを付けて実行するか、対話セッション内で /experimental on を実行することで機能が有効化されます（/update で最新版への更新が必要）。また、ワークフロー自体のコード作成をCopilotに対話形式で依頼することも可能です。

自律委譲機能「/fleet」との比較と適用ユースケース

GitHub Copilotには、複数のサブエージェントに自律的にタスクを振り分ける「/fleet」コマンドが既に存在しますが、Dynamic Workflowsとは明確な設計思想の違いがあります。

比較項目	/fleet（フリート）	Dynamic Workflows（動的ワークフロー）
​制御方式​	モデルが自律的にタスクを分割・委譲	開発者がコードで厳密に手順と条件を定義
​再現性・信頼性​	実行ごとにサブタスク構成が変わりうる	コードに沿って毎回同一のプロセスを決定論的に実行
​適した用途​	探索的な大規模調査、柔軟な試行錯誤	定常インシデント調査、リリース審査、厳格な監査
​観測可能性​	エージェント任せの進捗	ステージごとの入出力やチェックポイントが明確

公式ドキュメントで推奨されている実践的なシナリオは以下の通りです：

• ​インシデント調査​​：テレメトリやログを収集し、独立したエージェント群が各システムを並列分析、その結果を統合してタイムラインと根本原因レポートを生成。
• ​プルリクエストの並行レビュー​​：大規模PR内の多数の変更ファイルを並列にエージェントへ割り当ててレビュー。
• ​マージ済みPRのコメント棚卸し​​：未解決のレビューコメントを走査し、2つの独立したモデルに現在も有効な指摘かを判定させ、両者が合意した場合のみ報告。
• ​コードベース全体のパターン走査​​：特定APIの非推奨化に伴う使用箇所やテスト欠落を全ディレクトリ横断で検出。

分析・展望：ブラックボックス型自律エージェントから「プログラマブル・エージェント」へ

近年のAIエージェント開発では、モデルに目標を与えて自由に思考・実行させる「ブラックボックス型の自律動作」が注目を集めてきましたが、企業の本番業務においては再現性の低さや予期せぬ暴走が大きな導入障壁となっていました。

Dynamic Workflowsが示した「コードによる決定論的オーケストレーション」は、確定的な自動化パイプラインの中に要所でのみAIエージェントの推論を挟み込むという、実務的で極めて信頼性の高いアーキテクチャです。CI/CDや監視ワークフローと同様に、AIエージェントの協調動作をコード管理（Agent as Code）する開発手法がデファクトスタンダードになっていくと予想されます。

引用元：GitHub