刚刚，Windows 首次支持AI 时代的C 口，微软拉来AI 圈三巨头，重新定义操作系统

这股Agent热，也席卷到了正在举行的微软Build 2025开发者大会。

整场发布会下来，出现频率最高的关键词，不是AI，也不是去年主角Copilot，而是——Agent、Agent、还是Agent。

但对微软来说，这场大会显然不只是一次例行的开发者聚会。

Copilot正在从一个单一产品，进化为操作系统级别的能力中枢。并且，微软CEO萨蒂亚·纳德拉更是明确表态：「今天，我们又迈出了重要一步，致力于让Windows成为最适合AI的平台。」

微软给Windows加上了「AI应用的USB-C端口」

本次发布会上，微软推出了多项关键更新，其中备受关注的当属MCP。

所谓MCP，即「模型上下文协议」（Model Context Protocol），最初由AI公司Anthropic于去年开源推出。

你可以将之简单理解为「AI应用的USB-C端口」，就像USB-C统一了不同设备的物理连接一样，MCP则可以统一AI模型获取信息和使用工具的「数字连接」。

这就能让各种不同的AI应用或智能Agent，更方便地接入Windows生态，从而调用系统资源、访问文件、高效通信。

现在，Windows 11更是原生支持模型上下文协议（MCP）。

MCP与Windows的集成将为AI智能体连接原生Windows应用提供标准化框架，使应用能够无缝参与智能体交互。未来几个月内，这项功能将向部分合作伙伴开放，以收集反馈。

Windows上的MCP架构

据介绍，为了加快生态建设，微软已与OpenAI、Anthropic、Perplexity、Figma等开发者展开合作，将MCP能力逐步集成进更多应用程序中。

过去，要让一个AI模型访问Windows的文件系统或控制系统设置，需要大量定制开发；而在引入MCP后，开发者可以将这些能力封装为「服务端点」（MCP服务器），并通过Windows的MCP注册表让Agent发现并调用。

微软强调，这不仅能让AI Agent「看见」操作系统中的更多资源，更将解锁它们与应用协作的新可能。

举例来说，AI搜索引擎Perplexity可通过MCP自动定位并调用Windows文件系统中的相关文档，无需用户手动选择目录。

用户只需一句自然语言请求，如「找出我假期相关的所有文件」，AI即可自动执行搜索。未来，在Excel中调用网络数据、在系统中定位设置参数，这类操作都可被AI自动完成。

Windows负责人Pavan Davuluri在接受The Verge采访时表示：「我们希望Windows作为一个平台，能够不断进化，最终让智能体融入到操作系统的日常运行中，成为用户持续与应用和设备交互的重要方式。」

GitHub Copilot大升级，Bug修复、代码优化都能自动搞定

除了Windows层面的更新，微软还在软件开发领域加码「Agent化」。

新版GitHub Copilot将帮助开发者执行日常任务，如重构代码、提升测试覆盖率、修复漏洞甚至实现新功能。目前，该功能已推出预览版。

深夜被运维电话吵醒的开发者，有机会睡好觉了。

现在，GitHub Copilot可在夜间自动发现内存泄漏问题，生成诊断报告，并将修复任务分派给Copilot。最终，Copilot会完成代码修复、提交PR，让你睡个踏实觉。

为了强调AI真能干活，纳德拉也现场上手演示了一番。

比方说，当想使用Copilot为社区页面添加筛选器，它不仅能够准确理解指令，还会主动提出优化建议，比如增加小、中、大的筛选项，或按照类别进行分组分类。

纳德拉只需将任务交付给Copilot，它便能自动接手，生成拉取请求，最终成功开发该功能。

而对于那些传统上维护成本高、升级周期长的企业级应用系统，尤其是基于Java和.NET的架构，微软也提供了相应的现代化工具包。

开发者可以借助AI Agent自动生成升级计划、分析依赖关系、执行迁移流程，将原本需要耗费数周乃至数月的工作大幅压缩至几小时内完成。

尽管外界一度猜测微软与OpenAI渐行渐远，但纳德拉还是和OpenAI CEO Sam Altman展开了一场远程视频对话。

两人围绕AI工具如何改变软件工程展开讨论。Altman回忆说，OpenAI很早就在探索智能编码的体验。

如今，AI Agent已成为开发团队中的「虚拟成员」，可以独立工作、批量执行任务。「你甚至可以将Bug修复任务直接分派给它，几分钟后它就能给你一个PR（拉取请求）。」

谈及模型未来的发展时，Altman表示，下一阶段的模型将更可靠、更自动化、更易用，不再需要开发者手动选择模型，而是实现真正的「自动决策+即插即用」。

纳德拉则强调，当下最大的挑战是技术变化速度。开发者若能及早深度参与新技术，将收获巨大优势。

微软这个新服务，让每家公司都能造自己的Copilot

大会上，微软还展示了Copilot的五大功能入口：Chat、Search、Agents、Notebooks和Create。

当你把需求抛给Copilot后，它会向你展示思考过程，也就是CoT长思维链的推理过程。

在现场演示中，Copilot Studio可调用GPT-4等模型，或诸如Docusign等第三方服务器，自动处理工作流中的代办事项。

针对企业用户，微软这次推出了「Copilot Tuning」服务。

借助Microsoft 365 Copilot Tuning，企业客户可以利用自有数据微调模型，打造更符合内部需求的AI助理。并且，为确保数据安全，这些经过微调的模型仅限企业内部访问，底层权限受到系统控制。

在此基础上，开发者可借助Microsoft 365 Copilot的Agent Builder工具构建专属Agent。

比如，一家律师事务所可构建一个法律文书助手，生成符合其业务风格与专业术语的合规文档；又如，一家涉足航空等受监管行业的咨询公司，可基于公司积累的法规文档构建问答型代理，用于为顾问提供更准确的法规响应。

最后，微软还推出了一个叫「Agent Store」的聚合式平台。

顾名思义，这个新平台可以理解为Agent的「App Store」，展示了微软、合作伙伴和客户们构建的各类智能体。

你可以在里头一站式探索、试用、分享这些智能体，也能把合适的智能体分发给同事一起用，全面提高协作效率。

目前Agent Store已经正式上线，不妨直接上手试试。

黄仁勋马斯克奥特曼齐亮相，微软拉来了半个AI圈

微软的一站式企业级AI开发平台Azure AI Foundry，也推出了多项重磅更新。

首先让人眼前一亮的，是xAI的旗舰模型Grok 3空降Azure AI Foundry，为微软在财务预测、医疗诊断支持、法律文件分析和科学研究协助等方面的企业服务提供有力支持。

即日起，Grok 3在Azure AI Foundry中可免费试用两周，后续6月开始，则按全球范围内输出15美元每百万Tokens，数据区内输出16.5美元每百万Tokens收费。

另外，与在Azure AI Foundry上使用OpenAI、Hugging Face的模型类似，Grok 3即将也支持PTU（预配吞吐量）这种更经济高效的部署方式。

此次Build大会前，xAI创始人兼CEO马斯克接受了纳德拉的远程采访，他透露即将发布的Grok 3.5模型，其研发核心紧扣第一性原理。

他分享道：「重点是找到物理学的基础知识，在推理的过程中应用物理工具，并以最小的错误成本追求真理。」

纳德拉进一步举例道，就好比现实生活中汽车总要安全地、正确地行驶，同理机器人也需要执行人类下派的任务，这些都遵守着世间的物理定律。

而谈及AI安全问题时，马斯克千言万语汇成一句话「诚实是最好的策略」。

目前，超1900个AI模型已集成到Azure AI Foundry中，包括各种响应模型、推理模型、特定任务模型、多模态模型等，可供开发者们自由取用。

Foundry Models的成员公司除了大家所熟悉的OpenAI和xAI，现在还迎来了Mistral AI、Meta、Black Forest Labs，以及中国国产明星选手DeepSeek的加入。

或许，这也从侧面印证了早前传闻并非空穴来风。据外媒报道，微软正在测试Anthropic、DeepSeek、Meta、xAI等多家公司的AI模型，考察它们在支持Copilot方面的表现。

值得一提的是，这届Build大会上的3大重量级嘉宾，最后压轴出场的，是刚刚完成自家Computex展演讲的英伟达老黄。

在与微软CEO萨提亚·纳德拉的对话中，老黄甩出了一个惊人的数字：技术每两年会进步40倍。这也意味着，要跟上AI的演进速度，靠每几年更新一次硬件已经远远不够，必须「一年一小更」，才能不掉队。

而在纳德拉看来，英伟达对CUDA生态的长期投入和对架构兼容性的坚持，让开发者的努力可以跨代复用，哪怕是几年前的产品，也能从最新的软件算法中吃到红利。

老黄也接着补了一句：从Hopper到Blackwell，英伟达再次实现了40倍的性能跃迁，而这离不开算法的升级，比如对Transformer架构的优化以及对预测解码的迭代等。

背后撑起这一切的，正是一个庞大且不断扩张的CUDA生态。全球开发者对这个生态的投入，每一点优化和改进，都会像水波一样扩散开来，影响成千上万的用户和企业。

Windows未来是人类的，更是Agent的

单说把AI Agent深度嵌入工作流的每一环，也许有点抽象，那不妨来看看微软产品创新高级经理John Link的一段现场演示。

现在，你的实验室小跟班Science agent就坐在你身旁，捧着电脑。而你需要完成一项课题，其中涉及到知识推理、生成假设和运行实验3大环节。

第一部分的知识推理，Science agent先是帮你喊来了「ChemistryAgent」，再叫上了「Knowledge BaseAgent」，在海量信息中检索、筛选、整合出课题所需信息。最后，Science agent以左边摘要，右边综合报告的形式呈现工作结果，并提供了Agent工作时所引用的链接。

第二部分的生成假设，Science agent派活给「ChemistryAgent」，后者处理了你提出的假设，中途实时同步更新了你提出的新想法和新要求。然后，由「GenChemAgent」生成了一份基于假设的实验设计方案。

下一步，你便可以拿着数据和方案，去验证实验结果了。

而若要Agent真正代替人类完成「最后一公里」的行动——买票、订酒店、做实验等等，CTO Kevin Scott称还需要一些类似协议的东西来提供约束和支持，因此有了前文所说的Microsoft MCP Support。

对于Agent的最终形态，Scott脑海中还描绘着更多蓝图。

Scott认为，人们真正想要的Agent，是一个有着丰富内存资源，可以回溯、可以高精度定位记忆碎片的Agent。

同时，未来Agent也不仅仅是一个开放的「Agentic」网络，还可以是一个AI App。

Kevin Scott提到，随着AI技术的进步，Agent将能够执行更加复杂的任务，并通过开放的协议与各类服务和内容进行互动，承担起跨任务、跨平台的协同工作。

他解释道：「我希望通过某种开放协议，让所有Agent之间实现真正的互操作性，让所有拥有服务或内容的人都能通过某种方式访问Agent，还可以说——嘿，我在这里。并且，无论是谁构建的Agent，都能连接到这些内容和服务。」

而要想支撑这类的Agent的运行，离不开一个足够灵活、强大且易于集成的系统平台。

换句话说，这届Build大会传递出的信号也足够清晰：Windows未来将不再只是一个为人类准备的操作系统，也将成为一个专为AI Agent而设的平台。

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