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微軟Build 2025七大看點:50招連發,全面布局AI智能體網絡

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智東西
編譯 王涵
編輯 漠影

智東西5月20日消息,北京時間今日凌晨,微軟在其年度Build 2025開發者大會上發布全面戰略,并將該戰略定位為“開放智能體網絡(open agentic web)”的核心。

這家美國科技巨頭推出10+款人工智能(AI)工具和平臺,發布了涵蓋全產品線的50余項更新,從GitHub、Azure到Windows和Microsoft 365,所有產品都聚焦于推進能獨立或協作解決復雜商業問題的AI智能體技術,幫助開發人員創建可在有限人為干預下自主決策并完成任務的AI系統。

“我們已進入AI智能體(Agent)時代,”微軟首席傳播官弗蘭克·肖(Frank Shaw)在配合Build公告發布的博客文章中提到,“得益于推理與記憶能力的突破性進展,AI模型如今具備更強能力和更高效率,我們正見證AI系統將如何以全新方式幫助人類解決問題。”

接下來,帶你一睹此次微軟Build 2025大會上最值得關注的七大看點:

一、AI智能體通過自主能力變革軟件開發

“智能體網絡”概念遠不止當下的AI助手范疇。現有AI工具主要響應人類問題和指令,而智能體可主動發起任務、獨立決策、與其他AI系統協調,并在最少人為監督下完成復雜工作流。這標志著AI系統運行及與用戶/技術交互方式的根本性轉變。

微軟首席技術官凱文·斯科特(Kevin Scott)在記者會上將這種轉變描述為對人類與技術交互方式的徹底革新:“推理能力將持續提升,我們將見證重大進展。但要讓智能體承擔更復雜工作,必須快速實現若干新突破。”


▲微軟首席技術官凱文·斯科特(Kevin Scott),圖源:微軟Build

斯科特提到,當前智能體最顯著的缺失要素是記憶“當前智能體明顯缺失的能力之一就是記憶。”為此,微軟推出多項記憶相關技術,包括結構化檢索增強生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation),幫助AI系統更精準地從海量數據中調用信息。

“用戶將擁有個人智能體和工作智能體,后者會存儲大量屬于你和雇主共有的企業信息。”微軟技術院士兼企業副總裁史蒂文·巴蒂奇(Steven Bathiche)在智能體演示環節解釋道。

巴蒂奇強調這種情境感知對創建智能體至關重要:“它能深度理解用戶,準確定位所處場景和意圖,最終實現高度認知使用戶減少操作。”從純響應式AI到具備持久記憶系統的轉變,標志著智能體革命最具深遠意義的突破之一。

二、GitHub從代碼補全升級為自主開發體驗

微軟將其旗下熱門開發者平臺GitHub置于智能體戰略前沿,推出GitHub Copilot編程智能體,其功能超越代碼建議,能自主解決編程任務。


▲GitHub Copilot編程智能體,圖源:微軟Build

新版GitHub Copilot編程智能體可作為軟件開發團隊成員運行,自主重構代碼、提升測試覆蓋率、修復缺陷甚至實現新功能。面對復雜任務時,GitHub Copilot能協同軟件生命周期各階段的其他智能體共同工作。

微軟同時宣布開源Visual Studio Code中的GitHub Copilot Chat功能,允許開發者社區參與改進。這體現微軟“AI創新+擁抱開源原則”的雙重策略。

“未來數月,GitHub Copilot擴展的AI功能將成為VS Code開源代碼庫組成部分,該代碼庫驅動著全球最流行的軟件開發工具。”微軟在公告中強調其對透明度和社區驅動創新的承諾。

三、多智能體系統實現復雜業務流與流程自動化

針對企業級AI智能體部署需求,微軟對其用于開發管理AI應用和智能體的Azure AI Foundry平臺進行重大更新。

微軟AI智能體副總裁雷·史密斯(Ray Smith)在接受外媒VentureBeat獨家采訪時強調多智能體系統的重要性:“多智能體調用、調試及深度分析能力至關重要,這不僅限于Copilot Studio,更將延伸至Azure AI Foundry智能體。客戶持續反饋多智能體能力是其核心需求。”


▲Agent2Agent代碼演示,圖源:微軟Build

史密斯解釋任務拆分至多智能體的必要性:“將復雜流程壓縮至單一智能體難以保證可靠性。模塊化分解不僅提升可維護性和構建效率,更能顯著增強系統可靠性。”

微軟當下已正式發布的Azure AI Foundry智能體服務支持開發者構建企業級AI智能體,提供多智能體工作流支持及Agent2Agent(A2A)、模型上下文協議(MCP,Model Context Protocol)等開放協議,讓企業能協調多個專業智能體處理復雜任務。

四、本地AI能力隨算力向終端設備轉移而擴展

當云端AI占據頭條時,微軟正大力推動本地設備端AI發展,針對希望在用戶設備直接部署AI的開發者發布多項更新。

Windows AI Foundry作為Windows Copilot Runtime的進化版本,為Windows本地AI開發提供統一平臺,包含內置AI推理運行時Windows ML及設備端模型部署優化工具。


▲Windows AI Foundry,圖源:微軟Build

“Foundry Local將簡化AI模型、工具和智能體在Windows 11或MacOS設備上的直接運行,”微軟宣布,“該平臺基于ONNX Runtime構建,適用于需要節省網絡流量、注重隱私保護及降低成本的場景。”

史蒂文·巴蒂奇在演示中描述客戶端AI的飛速進展:“我們持續忙于預測和保持領先。多數預測在三四個月內就會實現,這很瘋狂,以往預測周期通常是一兩年。現在雖然壓力倍增,但充滿樂趣。”

五、安全與身份管理應對企業AI治理挑戰

隨著智能體在組織內的使用愈加廣泛,微軟通過多項新功能解決安全、治理與合規性需求,防止所謂“智能體泛濫”現象。

微軟在公告中寫道:“處于預覽階段的Microsoft Entra Agent ID功能,將為開發者在Microsoft Copilot Studio或Azure AI Foundry創建的智能體自動分配Entra目錄唯一身份,幫助企業從源頭安全管理智能體,避免導致管理盲點的‘智能體泛濫’。”


▲Microsoft Entra Agent ID功能,圖源:微軟Build

微軟還將Purview數據安全合規控制與AI平臺集成,助力開發者構建具備企業級安全合規特性的AI解決方案,包括Microsoft 365 Copilot智能體的數據防泄露控制及AI交互敏感數據檢測新功能。

雷·史密斯向管理安全的IT團隊建議:“從零構建解決方案雖提供完全靈活性,但需自行添加大量框架控制。Copilot Studio的優勢在于提供具備生命周期管理、內置治理與可觀測性的托管基礎設施框架。”

六、科研平臺展示AI智能體如何壓縮研發周期

Build大會最有野心的AI智能體應用當屬微軟發現平臺(Microsoft Discovery),該平臺旨在加速從制藥到材料科學等跨行業科研進程。

微軟戰略任務與技術部門企業副總裁杰森·詹德(Jason Zander)向外媒VentureBeat獨家披露,該平臺僅用200小時就探索出一種非PFAS數據中心浸沒冷卻液,而傳統研發通常需要數年的時間。


▲Microsoft Discovery,圖源:微軟Build

“作為超大規模服務商,數據中心是我們的核心資產,”詹德說,“利用該框架,我們在200小時內篩選了36.7萬種候選物質,隨后交由合作伙伴合成驗證結果。”

詹德進一步闡釋了為何要大幅壓縮傳統研發周期:“關鍵在于,這些產品原本需要數年甚至十年才能研發出來。如今由于監管限制,它們已被禁用。企業面臨的核心商業問題是:你必須替換這些已被禁用的產品…而現有產品的研發曾耗費你數年時間。接下來該如何大幅壓縮新的開發周期?”

七、行業標準構建跨平臺智能體互操作生態

微軟戰略核心是推動開放標準實現跨平臺智能體互操作,其中模型上下文協議(MCP)扮演關鍵角色。

微軟宣布加入MCP指導委員會,并為MCP生態貢獻兩項新技術:更新的授權規范及MCP服務器注冊服務設計方案。微軟核心AI團隊負責人杰伊·帕里克(Jay Parikh)強調開放互操作的重要性:“對微軟而言,這關乎快速學習。在新技術、應用和競爭者不斷涌現的當下,速度至關重要。”

微軟還推出NLWeb開源項目,該項目可對智能體網絡發揮類似HTML的作用,允許網站為用戶提供基于自選模型和數據的對話接口。


▲微軟首席技術官凱文·斯科特(Kevin Scott),圖源:微軟Build

結語:微軟將AI智能體作為下一代計算范式核心

微軟在Build 2025發布的廣度和深度,彰顯其將AI智能體作為下一代計算范式核心的全方位布局。

“我上次像現在這樣對開發者或技術專家身份感到興奮,還是在90年代,”凱文·斯科特在記者會上說,“部分原因在于即使像我這樣的人也能完全理解這些基礎構件,我對此感受到孩童進入糖果店般的喜悅。我能掌握每個組件的工作原理及其組合方式,然后盡情創造。”

行業分析師指出,微軟結合云端與邊緣AI、開放標準與專有技術、開發者工具與商業應用的策略,使其在新興智能體生態中占據核心地位。

對企業客戶而言,最直接的效益將體現在復雜工作流自動化程度提升、業務事件響應更智能,以及構建融合領域知識與流程的定制智能體能力上。

當互聯網從信息網絡轉向智能體網絡,微軟的戰略復刻了其早期對云計算的做法,即在提供全面工具、平臺和基礎設施的同時推動開放標準。當前問題已非AI智能體是否會改變商業運營,而在于組織如何快速適應這個機器不僅能響應指令,更能預判需求、做出決策并徹底重塑工作方式的新時代。

來源:VentureBeat

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