「全球首個 XX Agent」快成為現在 AI 產品釋出的標配了，幾乎每天一睜眼都能看到。
這股 Agent 熱，也席捲到了正在舉行的微軟 Build 2025 開發者大會。
整場釋出會下來，出現頻率最高的關鍵詞，不是 AI，也不是去年主角 Copilot，而是——Agent、Agent、還是 Agent。
但對微軟來說，這場大會顯然不只是一次例行的開發者聚會。
Copilot 正在從一個單一產品，進化為作業系統級別的能力中樞。並且，微軟 CEO 薩蒂亞·納德拉更是明確表態：「今天，我們又邁出了重要一步，致力於讓 Windows 成為最適合 AI 的平臺。」
微軟給 Windows 加上了「AI 應用的 USB-C 埠」
本次釋出會上，微軟推出了多項關鍵更新，其中備受關注的當屬 MCP。
所謂 MCP，即「模型上下文協議」（Model Context Protocol），最初由 AI 公司 Anthropic 於去年開源推出。
你可以將之簡單理解為「AI 應用的 USB-C 埠」，就像 USB-C 統一了不同裝置的物理連線一樣，MCP 則可以統一 AI 模型獲取資訊和使用工具的「數字連線」。
這就能讓各種不同的 AI 應用或智慧 Agent，更方便地接入 Windows 生態，從而呼叫系統資源、訪問檔案、高效通訊。
現在，Windows 11 更是原生支援模型上下文協議（MCP）。
MCP 與 Windows 的整合將為 AI 智慧體連線原生 Windows 應用提供標準化框架，使應用能夠無縫參與智慧體互動。未來幾個月內，這項功能將向部分合作夥伴開放，以收集反饋。
據介紹，為了加快生態建設，微軟已與 OpenAI、Anthropic、Perplexity、Figma 等開發者展開合作，將 MCP 能力逐步整合進更多應用程式中。
過去，要讓一個 AI 模型訪問 Windows 的檔案系統或控制系統設定，需要大量定製開發；而在引入 MCP 後，開發者可以將這些能力封裝為「服務端點」（MCP 伺服器），並透過 Windows 的 MCP 登錄檔讓 Agent 發現並呼叫。
微軟強調，這不僅能讓 AI Agent「看見」作業系統中的更多資源，更將解鎖它們與應用協作的新可能。
舉例來說，AI 搜尋引擎 Perplexity 可透過 MCP 自動定位並呼叫 Windows 檔案系統中的相關文件，無需使用者手動選擇目錄。
使用者只需一句自然語言請求，如「找出我假期相關的所有檔案」，AI 即可自動執行搜尋。未來，在 Excel 中呼叫網路資料、在系統中定位設定引數，這類操作都可被 AI 自動完成。
Windows 負責人 Pavan Davuluri 在接受 The Verge 採訪時表示：「我們希望 Windows 作為一個平臺，能夠不斷進化，最終讓智慧體融入到作業系統的日常執行中，成為使用者持續與應用和裝置互動的重要方式。」
GitHub Copilot 大升級，Bug 修復、程式碼最佳化都能自動搞定
除了 Windows 層面的更新，微軟還在軟體開發領域加碼「Agent 化」。
新版 GitHub Copilot 將幫助開發者執行日常任務，如重構程式碼、提升測試覆蓋率、修復漏洞甚至實現新功能。目前，該功能已推出預覽版。
現在，GitHub Copilot 可在夜間自動發現記憶體洩漏問題，生成診斷報告，並將修復任務分派給 Copilot。最終，Copilot 會完成程式碼修復、提交 PR，讓你睡個踏實覺。
為了強調 AI 真能幹活，納德拉也現場上手演示了一番。
比方說，當想使用 Copilot 為社群頁面新增篩選器，它不僅能夠準確理解指令，還會主動提出最佳化建議，比如增加小、中、大的篩選項，或按照類別進行分組分類。
納德拉只需將任務交付給 Copilot，它便能自動接手，生成拉取請求，最終成功開發該功能。
而對於那些傳統上維護成本高、升級週期長的企業級應用系統，尤其是基於 Java 和 .NET 的架構，微軟也提供了相應的現代化工具包。
開發者可以藉助 AI Agent 自動生成升級計劃、分析依賴關係、執行遷移流程，將原本需要耗費數週乃至數月的工作大幅壓縮至幾小時內完成。
儘管外界一度猜測微軟與 OpenAI 漸行漸遠，但納德拉還是和 OpenAI CEO Sam Altman 展開了一場遠端影片對話。
兩人圍繞 AI 工具如何改變軟體工程展開討論。Altman 回憶說，OpenAI 很早就在探索智慧編碼的體驗。
如今，AI Agent 已成為開發團隊中的「虛擬成員」，可以獨立工作、批次執行任務。「你甚至可以將 Bug 修復任務直接分派給它，幾分鐘後它就能給你一個 PR（拉取請求）。」
談及模型未來的發展時，Altman 表示，下一階段的模型將更可靠、更自動化、更易用，不再需要開發者手動選擇模型，而是實現真正的「自動決策 + 即插即用」。
納德拉則強調，當下最大的挑戰是技術變化速度。開發者若能及早深度參與新技術，將收穫巨大優勢。
微軟這個新服務，讓每家公司都能造自己的 Copilot
大會上，微軟還展示了 Copilot 的五大功能入口：Chat、Search、Agents、Notebooks 和 Create。
當你把需求拋給 Copilot 後，它會向你展示思考過程，也就是 CoT 長思維鏈的推理過程。
在現場演示中，Copilot Studio 可呼叫 GPT-4 等模型，或諸如 Docusign 等第三方伺服器，自動處理工作流中的代辦事項。
針對企業使用者，微軟這次推出了「Copilot Tuning」服務。
藉助 Microsoft 365 Copilot Tuning，企業客戶可以利用自有資料微調模型，打造更符合內部需求的 AI 助理。並且，為確保資料安全，這些經過微調的模型僅限企業內部訪問，底層許可權受到系統控制。
在此基礎上，開發者可藉助 Microsoft 365 Copilot 的 Agent Builder 工具構建專屬 Agent。
比如，一家律師事務所可構建一個法律文書助手，生成符合其業務風格與專業術語的合規文件；又如，一家涉足航空等受監管行業的諮詢公司，可基於公司積累的法規文件構建問答型代理，用於為顧問提供更準確的法規響應。
最後，微軟還推出了一個叫「Agent Store」的聚合式平臺。
顧名思義，這個新平臺可以理解為 Agent 的「App Store」，展示了微軟、合作伙伴和客戶們構建的各類智慧體。
你可以在裡頭一站式探索、試用、分享這些智慧體，也能把合適的智慧體分發給同事一起用，全面提高協作效率。
目前 Agent Store 已經正式上線，不妨直接上手試試。
黃仁勳馬斯克奧特曼齊亮相，微軟拉來了半個 AI 圈
微軟的一站式企業級 AI 開發平臺 Azure AI Foundry，也推出了多項重磅更新。
首先讓人眼前一亮的，是 xAI 的旗艦模型 Grok 3 空降 Azure AI Foundry，為微軟在財務預測、醫療診斷支援、法律檔案分析和科學研究協助等方面的企業服務提供有力支援。
即日起，Grok 3 在 Azure AI Foundry 中可免費試用兩週，後續 6 月開始，則按全球範圍內輸出 15 美元每百萬 Tokens，資料區內輸出 16.5 美元每百萬 Tokens 收費。
另外，與在 Azure AI Foundry 上使用 OpenAI、Hugging Face 的模型類似，Grok 3 即將也支援 PTU（預配吞吐量）這種更經濟高效的部署方式。
此次 Build 大會前，xAI 創始人兼 CEO 馬斯克接受了納德拉的遠端採訪，他透露即將釋出的 Grok 3.5 模型，其研發核心緊扣第一性原理。
他分享道：「重點是找到物理學的基礎知識，在推理的過程中應用物理工具，並以最小的錯誤成本追求真理。」
納德拉進一步舉例道，就好比現實生活中汽車總要安全地、正確地行駛，同理機器人也需要執行人類下派的任務，這些都遵守著世間的物理定律。
而談及 AI 安全問題時，馬斯克千言萬語匯成一句話「誠實是最好的策略」。
目前，超 1900 個 AI 模型已整合到 Azure AI Foundry 中，包括各種響應模型、推理模型、特定任務模型、多模態模型等，可供開發者們自由取用。
Foundry Models 的成員公司除了大家所熟悉的 OpenAI 和 xAI，現在還迎來了 Mistral AI、Meta、Black Forest Labs，以及中國國產明星選手 DeepSeek 的加入。
或許，這也從側面印證了早前傳聞並非空穴來風。據外媒報道，微軟正在測試 Anthropic、DeepSeek、Meta、xAI 等多家公司的 AI 模型，考察它們在支援 Copilot 方面的表現。
值得一提的是，這屆 Build 大會上的 3 大重量級嘉賓，最後壓軸出場的，是剛剛完成自家 Computex 展演講的英偉達老黃。
在與微軟 CEO 薩提亞·納德拉的對話中，老黃甩出了一個驚人的數字：技術每兩年會進步 40 倍。這也意味著，要跟上 AI 的演進速度，靠每幾年更新一次硬體已經遠遠不夠，必須「一年一小更」，才能不掉隊。
而在納德拉看來，英偉達對 CUDA 生態的長期投入和對架構相容性的堅持，讓開發者的努力可以跨代複用，哪怕是幾年前的產品，也能從最新的軟體演算法中吃到紅利。
老黃也接著補了一句：從 Hopper 到 Blackwell，英偉達再次實現了 40 倍的效能躍遷，而這離不開演算法的升級，比如對 Transformer 架構的最佳化以及對預測解碼的迭代等。
背後撐起這一切的，正是一個龐大且不斷擴張的 CUDA 生態。全球開發者對這個生態的投入，每一點最佳化和改進，都會像水波一樣擴散開來，影響成千上萬的使用者和企業。
Windows 未來是人類的，更是 Agent 的
單說把 AI Agent 深度嵌入工作流的每一環，也許有點抽象，那不妨來看看微軟產品創新高階經理 John Link 的一段現場演示。
現在，你的實驗室小跟班 Science agent 就坐在你身旁，捧著電腦。而你需要完成一項課題，其中涉及到知識推理、生成假設和執行實驗 3 大環節。
第一部分的知識推理，Science agent 先是幫你喊來了「ChemistryAgent」，再叫上了「Knowledge BaseAgent」，在海量資訊中檢索、篩選、整合出課題所需資訊。最後，Science agent 以左邊摘要，右邊綜合報告的形式呈現工作結果，並提供了 Agent 工作時所引用的連結。
第二部分的生成假設，Science agent 派活給「ChemistryAgent」，後者處理了你提出的假設，中途即時同步更新了你提出的新想法和新要求。然後，由「GenChemAgent」生成了一份基於假設的實驗設計方案。
下一步，你便可以拿著資料和方案，去驗證實驗結果了。
而若要 Agent 真正代替人類完成「最後一公里」的行動——買票、訂酒店、做實驗等等，CTO Kevin Scott 稱還需要一些類似協議的東西來提供約束和支援，因此有了前文所說的 Microsoft MCP Support。
對於 Agent 的最終形態，Scott 腦海中還描繪著更多藍圖。
Scott 認為，人們真正想要的 Agent，是一個有著豐富記憶體資源，可以回溯、可以高精度定位記憶碎片的 Agent。
同時，未來 Agent 也不僅僅是一個開放的「Agentic」網路，還可以是一個 AI App。
Kevin Scott 提到，隨著 AI 技術的進步，Agent 將能夠執行更加複雜的任務，並透過開放的協議與各類服務和內容進行互動，承擔起跨任務、跨平臺的協同工作。
他解釋道：「我希望透過某種開放協議，讓所有 Agent 之間實現真正的互操作性，讓所有擁有服務或內容的人都能透過某種方式訪問 Agent，還可以說——嘿，我在這裡。並且，無論是誰構建的 Agent，都能連線到這些內容和服務。」
而要想支撐這類的 Agent 的執行，離不開一個足夠靈活、強大且易於整合的系統平臺。
換句話說，這屆 Build 大會傳遞出的訊號也足夠清晰：Windows 未來將不再只是一個為人類準備的作業系統，也將成為一個專為 AI Agent 而設的平臺。
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