微软Build 2025七大看点：50招连发，全面布局AI智能体网络

智东西5月20日消息，北京时间今日凌晨，微软在其年度Build 2025开发者大会上发布全面战略，并将该战略定位为“开放智能体网络（open agentic web）”的核心。

这家美国科技巨头推出10+款人工智能（AI）工具和平台，发布了涵盖全产品线的50余项更新，从GitHub、Azure到Windows和Microsoft 365，所有产品都聚焦于推进能独立或协作解决复杂商业问题的AI智能体技术，帮助开发人员创建可在有限人为干预下自主决策并完成任务的AI系统。

“我们已进入AI智能体（Agent）时代，”微软首席传播官弗兰克·肖（Frank Shaw）在配合Build公告发布的博客文章中提到，“得益于推理与记忆能力的突破性进展，AI模型如今具备更强能力和更高效率，我们正见证AI系统将如何以全新方式帮助人类解决问题。”

接下来，带你一睹此次微软Build 2025大会上最值得关注的七大看点：

一、AI智能体通过自主能力变革软件开发

“智能体网络”概念远不止当下的AI助手范畴。现有AI工具主要响应人类问题和指令，而智能体可主动发起任务、独立决策、与其他AI系统协调，并在最少人为监督下完成复杂工作流。这标志着AI系统运行及与用户/技术交互方式的根本性转变。

微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott）在记者会上将这种转变描述为对人类与技术交互方式的彻底革新：“推理能力将持续提升，我们将见证重大进展。但要让智能体承担更复杂工作，必须快速实现若干新突破。”

▲微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott），图源：微软Build

斯科特提到，当前智能体最显著的缺失要素是记忆“当前智能体明显缺失的能力之一就是记忆。”为此，微软推出多项记忆相关技术，包括结构化检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation），帮助AI系统更精准地从海量数据中调用信息。

“用户将拥有个人智能体和工作智能体，后者会存储大量属于你和雇主共有的企业信息。”微软技术院士兼企业副总裁史蒂文·巴蒂奇（Steven Bathiche）在智能体演示环节解释道。

巴蒂奇强调这种情境感知对创建智能体至关重要：“它能深度理解用户，准确定位所处场景和意图，最终实现高度认知使用户减少操作。”从纯响应式AI到具备持久记忆系统的转变，标志着智能体革命最具深远意义的突破之一。

二、GitHub从代码补全升级为自主开发体验

微软将其旗下热门开发者平台GitHub置于智能体战略前沿，推出GitHub Copilot编程智能体，其功能超越代码建议，能自主解决编程任务。

▲GitHub Copilot编程智能体，图源：微软Build

新版GitHub Copilot编程智能体可作为软件开发团队成员运行，自主重构代码、提升测试覆盖率、修复缺陷甚至实现新功能。面对复杂任务时，GitHub Copilot能协同软件生命周期各阶段的其他智能体共同工作。

微软同时宣布开源Visual Studio Code中的GitHub Copilot Chat功能，允许开发者社区参与改进。这体现微软“AI创新+拥抱开源原则”的双重策略。

“未来数月，GitHub Copilot扩展的AI功能将成为VS Code开源代码库组成部分，该代码库驱动着全球最流行的软件开发工具。”微软在公告中强调其对透明度和社区驱动创新的承诺。

三、多智能体系统实现复杂业务流与流程自动化

针对企业级AI智能体部署需求，微软对其用于开发管理AI应用和智能体的Azure AI Foundry平台进行重大更新。

微软AI智能体副总裁雷·史密斯（Ray Smith）在接受外媒VentureBeat独家采访时强调多智能体系统的重要性：“多智能体调用、调试及深度分析能力至关重要，这不仅限于Copilot Studio，更将延伸至Azure AI Foundry智能体。客户持续反馈多智能体能力是其核心需求。”

▲Agent2Agent代码演示，图源：微软Build

史密斯解释任务拆分至多智能体的必要性：“将复杂流程压缩至单一智能体难以保证可靠性。模块化分解不仅提升可维护性和构建效率，更能显著增强系统可靠性。”

微软当下已正式发布的Azure AI Foundry智能体服务支持开发者构建企业级AI智能体，提供多智能体工作流支持及Agent2Agent（A2A）、模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）等开放协议，让企业能协调多个专业智能体处理复杂任务。

四、本地AI能力随算力向终端设备转移而扩展

当云端AI占据头条时，微软正大力推动本地设备端AI发展，针对希望在用户设备直接部署AI的开发者发布多项更新。

Windows AI Foundry作为Windows Copilot Runtime的进化版本，为Windows本地AI开发提供统一平台，包含内置AI推理运行时Windows ML及设备端模型部署优化工具。

▲Windows AI Foundry，图源：微软Build

“Foundry Local将简化AI模型、工具和智能体在Windows 11或MacOS设备上的直接运行，”微软宣布，“该平台基于ONNX Runtime构建，适用于需要节省网络流量、注重隐私保护及降低成本的场景。”

史蒂文·巴蒂奇在演示中描述客户端AI的飞速进展：“我们持续忙于预测和保持领先。多数预测在三四个月内就会实现，这很疯狂，以往预测周期通常是一两年。现在虽然压力倍增，但充满乐趣。”

五、安全与身份管理应对企业AI治理挑战

随着智能体在组织内的使用愈加广泛，微软通过多项新功能解决安全、治理与合规性需求，防止所谓“智能体泛滥”现象。

微软在公告中写道：“处于预览阶段的Microsoft Entra Agent ID功能，将为开发者在Microsoft Copilot Studio或Azure AI Foundry创建的智能体自动分配Entra目录唯一身份，帮助企业从源头安全管理智能体，避免导致管理盲点的‘智能体泛滥’。”

▲Microsoft Entra Agent ID功能，图源：微软Build

微软还将Purview数据安全合规控制与AI平台集成，助力开发者构建具备企业级安全合规特性的AI解决方案，包括Microsoft 365 Copilot智能体的数据防泄露控制及AI交互敏感数据检测新功能。

雷·史密斯向管理安全的IT团队建议：“从零构建解决方案虽提供完全灵活性，但需自行添加大量框架控制。Copilot Studio的优势在于提供具备生命周期管理、内置治理与可观测性的托管基础设施框架。”

六、科研平台展示AI智能体如何压缩研发周期

Build大会最有野心的AI智能体应用当属微软发现平台（Microsoft Discovery），该平台旨在加速从制药到材料科学等跨行业科研进程。

微软战略任务与技术部门企业副总裁杰森·詹德（Jason Zander）向外媒VentureBeat独家披露，该平台仅用200小时就探索出一种非PFAS数据中心浸没冷却液，而传统研发通常需要数年的时间。

▲Microsoft Discovery，图源：微软Build

“作为超大规模服务商，数据中心是我们的核心资产，”詹德说，“利用该框架，我们在200小时内筛选了36.7万种候选物质，随后交由合作伙伴合成验证结果。”

詹德进一步阐释了为何要大幅压缩传统研发周期：“关键在于，这些产品原本需要数年甚至十年才能研发出来。如今由于监管限制，它们已被禁用。企业面临的核心商业问题是：你必须替换这些已被禁用的产品…而现有产品的研发曾耗费你数年时间。接下来该如何大幅压缩新的开发周期？”

七、行业标准构建跨平台智能体互操作生态

微软战略核心是推动开放标准实现跨平台智能体互操作，其中模型上下文协议（MCP）扮演关键角色。

微软宣布加入MCP指导委员会，并为MCP生态贡献两项新技术：更新的授权规范及MCP服务器注册服务设计方案。微软核心AI团队负责人杰伊·帕里克（Jay Parikh）强调开放互操作的重要性：“对微软而言，这关乎快速学习。在新技术、应用和竞争者不断涌现的当下，速度至关重要。”

微软还推出NLWeb开源项目，该项目可对智能体网络发挥类似HTML的作用，允许网站为用户提供基于自选模型和数据的对话接口。

▲微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott），图源：微软Build

结语：微软将AI智能体作为下一代计算范式核心

微软在Build 2025发布的广度和深度，彰显其将AI智能体作为下一代计算范式核心的全方位布局。

“我上次像现在这样对开发者或技术专家身份感到兴奋，还是在90年代，”凯文·斯科特在记者会上说，“部分原因在于即使像我这样的人也能完全理解这些基础构件，我对此感受到孩童进入糖果店般的喜悦。我能掌握每个组件的工作原理及其组合方式，然后尽情创造。”

行业分析师指出，微软结合云端与边缘AI、开放标准与专有技术、开发者工具与商业应用的策略，使其在新兴智能体生态中占据核心地位。

对企业客户而言，最直接的效益将体现在复杂工作流自动化程度提升、业务事件响应更智能，以及构建融合领域知识与流程的定制智能体能力上。

当互联网从信息网络转向智能体网络，微软的战略复刻了其早期对云计算的做法，即在提供全面工具、平台和基础设施的同时推动开放标准。当前问题已非AI智能体是否会改变商业运营，而在于组织如何快速适应这个机器不仅能响应指令，更能预判需求、做出决策并彻底重塑工作方式的新时代。

来源：VentureBeat