作者：Frank X. Shaw，微軟全球首席傳播官

我們已邁入 AI 智能體時代。隨著推理能力和記憶機制的突破性進展，AI 模型如今已變得更強大和高效，我們正在見證著 AI 系統(tǒng)如何以全新的方式幫助人們解決問題。

例如，已有 1,500 萬開發(fā)者在使用智能GitHub Copilot 副駕駛（國際版）1，借助智能體模式和代碼審查等功能，他們在編寫、檢查、部署和排查代碼時變得更加精簡。

數(shù)以萬計的客戶正在使用智能 Microsoft 365 Copilot 副駕駛（國際版）來協(xié)助進行研究、頭腦風暴和解決方案開發(fā)；超過 23 萬家機構（其中包括 90% 的《財富》500 強企業(yè)）已經通過 Copilot Studio 構建了自己的 AI 智能體和自動化流程。

富士通（Fujitsu）2和恩梯梯數(shù)據(jù)（NTT DATA）3等公司正在利用 Azure AI Foundry 構建并管理 AI 應用與智能體，幫助他們更好地篩選銷售線索優(yōu)先級、加快方案創(chuàng)建，并挖掘提煉客戶洞察。斯坦福醫(yī)療中心（Stanford Health Care）正在使用微軟的醫(yī)療智能體協(xié)調器開發(fā)和測試 AI 智能體4，以減輕行政負擔和加快腫瘤委員會會議的準備流程。

開發(fā)者始終處于創(chuàng)新的核心。五十年來，微軟通過工具和平臺持續(xù)賦能開發(fā)者，幫助他們將創(chuàng)意變?yōu)楝F(xiàn)實，并在每個階段加速創(chuàng)新。從 AI 驅動的自動化到無縫的云端集成，我們正欣喜地見證著開發(fā)者如何成為新一代數(shù)字化轉型的核心驅動力。

那么，接下來會發(fā)生什么？

我們設想的未來，是一個 AI 智能體能夠在個人、組織、團隊乃至整個端到端業(yè)務流程中協(xié)同運作的世界。這個正在成形的互聯(lián)網新興愿景，就是一個“開放智能體網絡”。在這里，AI 智能體可以代表用戶或組織做出決策、執(zhí)行任務。

在本次微軟 Build 大會上，我們展示了通過平臺、產品和基礎設施實現(xiàn)這一愿景的具體路徑。我們正在把全新的模型和編程智能體交到開發(fā)者手中，推出企業(yè)級智能體，讓 Azure AI Foundry、GitHub 和 Windows 等平臺成為構建智能體的最佳開發(fā)陣地，全面擁抱開放協(xié)議，并借助 AI 加速科學發(fā)現(xiàn)——所有這些，都是為了幫助開發(fā)者和組織創(chuàng)造下一個顛覆性的創(chuàng)新。

以下是我們今天發(fā)布的一些重要內容預覽：

01

用AI重新定義軟件開發(fā)生命周期

AI 正在從根本上改變代碼編寫、部署與維護的方式。開發(fā)者借助 AI 技術得以更持久地保持高效工作狀態(tài)，將精力轉向更具戰(zhàn)略價值的任務。隨著軟件開發(fā)生命周期不斷演進，我們正在GitHub、Azure AI Foundry 和Windows 等平臺上推出新功能，助力開發(fā)者提升效率、拓展思維并實現(xiàn)規(guī)?；瘶嫿?。

智能GitHub Copilot副駕駛編程智能體和GitHub Models（國際版）更新：智能GitHub Copilot副駕駛正在從“編程助手”進化為“智能伙伴”。我們首次在 GitHub 平臺中推出了異步編程智能體。同時，GitHub Models（國際版）新增了提示詞管理、輕量化評估和企業(yè)級管控功能，讓團隊無需切換平臺即可直接測試業(yè)界頂尖模型。微軟還在VS Code 中開源智能 GitHub Copilot副駕駛對話助手，這些由 AI 驅動的擴展能力將整合進全球最受歡迎開發(fā)工具的開源代碼庫中。作為超過 1.5 億開發(fā)者的家園，此舉彰顯了我們對開放、協(xié)作、AI 驅動軟件開發(fā)的承諾。了解更多，請參閱智能GitHub Copilot 副駕駛更新5。

Windows AI Foundry（國際版）正式發(fā)布：對于開發(fā)者而言，Windows 始終是最開放且應用最廣泛的平臺之一，具備規(guī)模優(yōu)勢、靈活性與持續(xù)增長的潛力。Windows AI Foundry 提供了一站式的可靠平臺，覆蓋 AI 開發(fā)全生命周期的訓練和推理。通過簡潔的模型 API 處理視覺和語言任務，開發(fā)者可以通過Foundry Local管理和運行開源大語言模型，或導入專有模型進行轉換、微調，并實現(xiàn)客戶端與云端的全鏈路部署。Windows AI Foundry 現(xiàn)已開放使用。訪問Windows 開發(fā)者博客6了解更多信息。

Azure AI Foundry 模型庫與模型評估新工具：Azure AI Foundry是開發(fā)者設計、定制與管理 AI 應用及智能體的統(tǒng)一平臺。我們已將 xAI 的 Grok 3 與 Grok 3 mini 模型引入微軟技術生態(tài)，由微軟托管并計費。開發(fā)者現(xiàn)可從超過 1,900個 由合作伙伴或微軟托管的 AI 模型中選擇，同時實現(xiàn)安全數(shù)據(jù)集成、模型定制與企業(yè)級治理。我們還推出了新工具，包括”模型排行榜（Model Leaderboard）”，用于評估不同類別和任務中表現(xiàn)最優(yōu)的模型；“模型路由器（Model Router）”，可實時為特定查詢或任務選擇最合適的模型。訪問 Azure AI Foundry 模型庫7了解更多。

02

讓 AI 智能體更強大、更安全

AI 智能體不僅在改變開發(fā)者的構建方式，也在重塑個人、團隊和企業(yè)的工作方式。在 Build 大會上，我們發(fā)布了一系列新功能，包括預構建智能體、自定義構建模塊、多智能體能力以及新模型，旨在幫助開發(fā)者和組織以更安全的方式構建和部署 AI 智能體，從而實現(xiàn)生產力的躍升。

Azure AI Foundry Agent Service 正式發(fā)布：它支持專業(yè)開發(fā)者編排多個專用智能體以處理復雜任務，包括將 Semantic Kernel 和 AutoGen 集成到一個面向開發(fā)者的 SDK 中，并支持 A2A 協(xié)議和模型上下文協(xié)議（MCP）。為幫助開發(fā)者建立對 AI 智能體的信任，我們現(xiàn)推出Azure AI Foundry Observability的新功能：通過統(tǒng)一儀表板集成、觀測并追蹤性能、質量、成本和安全等關鍵指標。訪問Azure AI Foundry Service8了解如何在 Azure AI Foundry 中部署企業(yè)級AI智能體。

在 Azure AI Foundry 中實現(xiàn)發(fā)現(xiàn)、保護與治理：我們推出了Microsoft Entra Agent ID9預覽版，為開發(fā)者在 Copilot Studio 或 Azure AI Foundry 中創(chuàng)建的智能體自動分配唯一身份標識，并納入 Entra 目錄管理，幫助企業(yè)從初始階段就可以實現(xiàn)安全地管理智能體，避免因“智能體泛濫”而導致的盲區(qū)風險?；?Foundry 構建的應用和智能體還可受益于 Microsoft Purview 提供的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)控制10。此外，F(xiàn)oundry 還提供增強的治理工具，支持設置風險參數(shù)、運行自動評估并生成詳細報告。了解更多 Microsoft Entra Agent ID9及 Azure AI Foundry 與 Microsoft Purview 合規(guī)管理器的集成10。

推出智能 Microsoft 365 Copilot 副駕駛Tuning 與多智能體編排功能：通過智能 Microsoft 365 Copilot 副駕駛Tuning，客戶可利用自身企業(yè)數(shù)據(jù)、工作流程和業(yè)務邏輯，以簡潔的低代碼方式輕松訓練模型并創(chuàng)建智能體。這些智能體將在 Microsoft 365 的服務內安全地執(zhí)行高精度、專業(yè)領域的任務。例如，律師事務所可以創(chuàng)建一個智能體，生成符合其專業(yè)特性和風格的文書。此外，Copilot Studio 還新增了多智能體編排功能，支持多個智能體協(xié)同工作，整合技能，從而處理更廣泛、更復雜的任務。訪問 Microsoft 365 博客11，了解如何使用這些新工具，以及智能 Microsoft 365 Copilot 副駕駛Wave 2春季版（國際版）。

03

支持開放的智能體網絡

為實現(xiàn) AI 智能體的未來愿景，微軟正致力于構建開放的標準體系和共享的基礎設施，為客戶提供前所未有的創(chuàng)新能力。

支持模型上下文協(xié)議（MCP）：微軟在其智能體平臺和框架中全面支持MCP 協(xié)議，覆蓋 GitHub、Copilot Studio、Dynamics 365、Azure AI Foundry、Semantic Kernel 和 Windows 1112。此外，微軟和 GitHub 正式加入 MCP 指導委員會，共同推動該開放協(xié)議的安全、規(guī)?；瘧?。我們還為 MCP 生態(tài)系統(tǒng)帶來了兩項新貢獻：一是更新的授權規(guī)范，允許用戶通過現(xiàn)有的可信登錄方式，授權智能體和由大語言模型驅動的應用程序訪問其數(shù)據(jù)和服務，如個人存儲設備或訂閱服務；二是MCP 服務器注冊服務的設計，支持任何人構建公共或私有的、實時更新的、集中式的 MCP 服務器目錄。查看 GitHub 資源庫13。在不斷擴展 MCP 能力的過程中，我們始終將安全基礎建設列作為最高優(yōu)先級。詳細內容請參閱：保護模型上下文協(xié)議：在 Windows 上構建安全的智能體未來14。

推出全新開放項目 NLWeb：微軟相信 NLWeb 可以在智能體網絡中發(fā)揮類似 HTML 的作用。NLWeb 使網站能夠輕松地為用戶提供會話界面，使用他們選定的模型和自有數(shù)據(jù)，就可讓用戶以豐富的語義方式直接與網頁內容互動。每個 NLWeb 端點也是一個 MCP 服務器，因此網站可以選擇是否讓它的內容更易于被 AI 智能體發(fā)現(xiàn)和訪問。復制文末鏈接，前往了解更多15。

04

利用 AI 加速科學發(fā)現(xiàn)

科學研究可能是人工智能最重要的應用領域之一，它正在幫助人類應對從藥物研發(fā)到可持續(xù)發(fā)展等最緊迫的挑戰(zhàn)。在 Build 大會上，我們發(fā)布了可擴展的平臺Microsoft Discovery，旨在賦能科研人員，借助 AI 智能體重構整個科研發(fā)現(xiàn)流程。它將幫助各行業(yè)的研發(fā)部門縮短新產品的上市周期，讓科學家能更高效地完成科研全過程。復制文末鏈接，前往了解更多16。

以上只是 Build 大會眾多激動人心的新功能和更新中的一小部分。我們期待與線上和線下注冊參會的朋友們見面，參加主題演講、現(xiàn)場編程深度剖析、黑客馬拉松等環(huán)節(jié)，其中大部分內容都將提供點播觀看。

關于微軟

微軟（納斯達克代碼“MSFT” @microsoft）通過創(chuàng)造人工智能賦能的平臺與工具，來提供創(chuàng)新的解決方案，以滿足客戶不斷發(fā)展的需求。作為一家技術公司，微軟致力于負責任地推動人工智能的廣泛應用，踐行“予力全球每一人、每一組織，成就不凡”的愿景。

參考文獻：

[1] 智能 Microsoft 365 Copilot副駕駛，https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/organizations

[2] 富士通，https://youtu.be/EYeUqphflt4?si=LIiBd7K67vdxNmKR

[3] 恩梯梯數(shù)據(jù)，https://youtu.be/pKrWV0s1acY?si=KlQJDma-vLFas966

[4] 開發(fā)和測試 AI 智能體，https://aka.ms/AAw44gu

[5] 智能GitHub Copilot副駕駛更新，https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-meet-the-new-coding-agent

[6] Windows 開發(fā)者博客,https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/?p=57397

[7] Azure AI Foundry模型庫,https://aka.ms/Build25/HeroBlog/Foundry

[8] Azure AI Foundry Service,https://aka.ms/Build25/AgentService_GA

[9] Microsoft Entra AgentID,https://aka.ms/AgentIDblog

[10] 合規(guī)控制, 與Microsoft Purview 合規(guī)管理器的集成,https://aka.ms/securityforAIBuildnews

[11] Microsoft 365 博客,https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/?p=276746

[12] Windows 11,https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/?p=57397

[13] GitHub資源庫,https://github.com/modelcontextprotocol/registry

[14] 保護模型上下文協(xié)議：在 Windows 上構建安全的智能體未來,https://blogs.windows.com/windowsexperience/?p=179739

[15]https://aka.ms/AAw2etx

[16] https://aka.ms/Build25/HeroBlog/AIDiscovery