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?！?/p>

▲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?！睆募冺憫紸I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?！蔽④浽诠嬷袕娬{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?！?/p>

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?！?/p>

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?，F在雖然壓力倍增，但充滿樂趣?！?/p>

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?！?/p>

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?！?/p>

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