
2025 年 Microsoft Build 開發者大會正式宣布「開放式 Agentic Web」願景。微軟指出,AI agents 已不再只是工具,而是可以自主執行任務、彼此協作的智慧夥伴。這種架構預期將徹底改變人機互動模式,從搜尋引擎到內容瀏覽、從商務協作到研究創新,AI agents 將深入各種數位場景。微軟透過 GitHub、Azure、Microsoft 365 等平台,將這項理念落實為具體功能,並藉由支援開放協定如 Model Context Protocol,打造一個共享、協作且安全的生態系統。
Microsoft 365 Copilot:打造專屬企業 AI 助手
微軟在 Microsoft 365 平台上引入了 Copilot Tuning 和 multi-agent 協作功能,幫助企業用戶打造專屬的 AI agents。透過 Copilot Tuning,企業不需撰寫大量程式碼,僅需匯入內部資料、工作流程與特定作業程序,即可訓練模型,建立符合自家需求的智慧助手。這些 AI agents 能在 Microsoft 365 各項服務中安全執行任務,例如根據公司既定格式撰寫報告、分析財務資料或生成法律文件。以律師事務所為例,即可建立專業領域限定的語意理解模型,大幅縮短起草時間,並確保品質一致。另一方面,全新導入的 multi-agent orchestration 則讓多個 AI agents 能夠彼此協作,共同處理複雜流程或跨部門任務。例如,一組 agent 可負責資料彙整,另一組則進行分析與建議,提升整體作業效率。微軟強調,這些新功能皆建構於安全基礎上,保護企業資料並確保法遵合規。
Windows AI Foundry:端對端 AI 模型開發平台
Windows 長期以來就是全球開發者的重要平台,而在 AI 世代,微軟進一步推出 Windows AI Foundry,打造一個統一且完整的 AI 模型開發與部署平台。Windows AI Foundry 提供從模型訓練、微調到推論的一站式解決方案,並支援開放原始碼與專有模型的整合。開發者可透過視覺與語言任務 API,在本地端(Foundry Local)或雲端環境中快速導入與部署大型語言模型(LLM),極大化部署彈性與執行效能。對企業來說,這也意味著可以根據自身需求,客製化 AI 工具,將模型直接嵌入現有系統或應用程式中。這個平台讓開發不再侷限於雲端,實現 AI 能力在邊緣裝置的落地部署,拓展應用場景,包含工業自動化、醫療診斷、客戶支援等多元領域。Windows AI Foundry 也強化了開發生命週期的安全與效率,是未來 AI 軟體開發的關鍵基礎設施。
Azure AI Foundry:一站式 AI agents 與模型中心
Azure AI Foundry 是微軟為 AI 開發者量身打造的核心平台,集結模型開發、部署、評估與治理於一體。平台內建逾 1,900 種由微軟與合作夥伴託管的 AI 模型,包括 xAI 的 Grok 3 與 Grok 3 mini,讓使用者可依任務需求靈活選用與微調。Azure 新增的 Model Leaderboard 功能,可根據特定任務自動推薦表現最佳的模型;Model Router 則能即時切換最適合的模型處理查詢,進一步強化使用效率與準確率。為支援企業級應用,微軟也強化了平台在資料安全、模型治理與可觀測性的整合,導入指標追蹤、效能分析與風險評估等工具。Azure AI Foundry 不僅是一個工具平台,更是開發者與企業落實 AI 策略的起點。無論是金融、製造、醫療還是教育產業,都能在此平台上打造專屬的 AI agents 與解決方案,加速從概念到產品的轉換。
GitHub Copilot 升級:程式碼從此更智慧
在今年的 Build 大會上,微軟宣布對 GitHub Copilot 的重大升級,使其從單一的程式碼建議工具,進化為具備agentic 能力的智慧開發夥伴。新的 Copilot agent 模式支援非同步程式代理與進階模型評估,讓開發者在同一個 GitHub 平台上就能進行模型測試與管理,不必仰賴額外的工具或平台轉換。GitHub Models 中新增了提示管理與企業級控管功能,使企業團隊能更有效地評估與管理 AI 模型的表現與安全性。此外,微軟也開源了GitHub Copilot Chat in VS Code,將原本封閉的擴充功能開放至全社群,促進全球開發者共享創新成果。這些升級不僅提升了開發效率,也體現微軟對於開放、協作與負責任 AI 的承諾。
推動開放標準:支援 MCP 與發表 NLWeb 開放專案
為了打造真正開放與可協作的 AI 生態系統,微軟持續推動 Model Context Protocol(MCP)的普及與應用。MCP 是一套設計用來改善 AI agents 與外部資源之間互動的開放協定,可讓使用者安全授權 AI 存取其雲端儲存、日曆或訂閱服務等個人或企業資源。目前 GitHub、Copilot Studio、Azure AI Foundry 等平台皆已原生支援 MCP,並可串接 Semantic Kernel 與 Windows 11 環境,實現跨平台 AI 協作。此外,微軟也推出 MCP 伺服器登錄機制,讓開發者可架設自有或公共的 MCP 伺服器,確保代理能即時取得任務上下文,增強互通性與彈性。Build 大會上同時發表的 NLWeb 專案,則如同 HTML 之於網際網路,將成為 Agentic Web 的標準支柱。NLWeb 讓網站能提供語意化互動介面,使 AI agents 更容易存取、理解並操作網頁內容,開創全新的 AI 網路互動模式。這項創新有望讓未來的網站不再只供人閱讀,更能主動對 AI 開放,邁向真正的人機共生網路。
科學研究新助力:Microsoft Discovery 啟用 agentic AI
在科學與研發領域,AI 不再只是輔助分析的工具,而正在轉型為全程參與的智慧協作者。為此,微軟推出全新平台「Microsoft Discovery」,專為研究人員與研發團隊設計,運用 agentic AI 重塑科學探索流程。該平台支援自動化資料整理、假設驗證與結果歸納,能加快從實驗設計到產品化的整體研發時程。例如,在新藥研發過程中,AI agents 可快速分析上千筆臨床數據、文獻與案例報告,協助研究員找出潛在藥效組合或副作用指標。相較傳統人工方法,Discovery 可大幅降低時間與人力成本,並提高研究準確率與再現性。除了生命科學,Discovery 也應用於氣候模擬、能源研發、材料科學等領域,推動跨學科創新。平台整合 Azure 資料處理能力與 Azure AI Foundry 模型選擇機制,確保研究流程具備高度擴充性與彈性。這項創新標誌著 AI 與科研正式進入深度融合階段,讓未來的研究更快、更廣也更具突破性。
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