新智元報道

編輯：編輯部 YZH

【新智元導讀】就在昨天，納德拉帶着50多個新產品和服務，震撼亮相微軟Build大會。他喊出宣言：我們已進入AI智能體時代！現場連線的大佬奧特曼、黃仁勳和馬斯克，讓氣氛推向頂峯。現在，Agent已全面滲透，編程、科研都將徹底顛覆。

整場2小時發佈會，Agent成爲了高頻詞。

昨晚，微軟Build 2025大會開幕式上，納德拉再次向全世界宣告——我們正式進入AI智能體時代。

五項重大發布，四個全與智能體有關：

會上，納德拉連線奧特曼，話題同樣是AI智能體，以及AI編碼的未來。

奧特曼更是直言，“我們一直在談論何時纔是實現真正的智能編程助手，如今它真的來了，這感覺太不可思議”。

此外，微軟和xAI同樣官宣了合作：Grok系列模型，將正式接入微軟Azure。

同時，馬斯克還順便劇透了一把Grok 3.5，表示它會從第一性原理進行推理，將物理學工具應用於思考。

Computex上的老黃，也出現在了大會現場。他透露說，英偉達GB200已大規模量產，將在Azure AI基礎設施中大規模部署，實現比Hopper架構40倍的性能提升！

可以看到，如今Open Agentic Web已成爲微軟的願景，讓AI智能體像互聯網一樣，自由連接、自主運作。

Build大會上，重磅推出的50+新品和服務，正重塑計算堆棧的每一層。

你的編碼工作流

AI承包了

在編程的世界中，時間就是效率。

GitHub Copilot最新上線的Coding Agent，核心就是讓程序員解放雙手。

從功能開發到修復bug，Coding Agent全能勝任。大會現場，納德拉親自上陣演示。

他展示了代碼庫中，需要修復的所有bug，比如第一個“在社區頁面添加用戶羣組規模的篩選功能”。

納德拉將任務分配給Copilot後，AI很快拉取一個PR。

當你將一個/多個問題分配給Copilot時，它也會迅速做出反應，並使用GitHub Actions啓動一個安全沙盒。

它會自動克隆倉庫，配置環境，並用GitHub代碼搜索支持的RAG分析代碼庫。

與此同時，Coding Agent還會利用本地配置的工具和MCP服務器去完成任務。

Coding Agent與GitHub無縫集成，只需簡單操作即可啓動，具體做到：

除此之外，Coding Agent還能夠做到功能開發、修復bug、測試擴展、代碼重構、文檔改進等任務。

如下演示中，若發現代碼庫中存在容易混淆的命名，或不一致問題，直接交給Copilot，讓其創建一個PR全面檢查代碼庫，並提出更清晰統一命名的規範建議。

Copilot查詢了41項參考之後，仔細分析了問題（FindBookingForm和FindYourTripForm同時存在），並給出一些建議。

在這個過程中，它會自動發起一個PR，並把查詢生成器重構爲獨立類。

不僅如此，AI助手在工作中，會持續將代碼改動提交到一個草稿PR中，並實時更新PR描述。

它的操作權限非常明確：智能推送到自己的專屬分支，而且現有的分支保護策略依然生效。

最重要的是——所有改動都必須經過人工審覈才能合併。

畢竟，真正的掌控權始終在開發者手中。

令人興奮的是，微軟今天宣佈，即將開源其底層架構，與開發者們一起構建開放的智能體協作編程生態系統。

Microsoft Discovery上線

AI科學大師來了

微軟在Build 2025大會上推出的另一重磅，就是Microsoft Discovery平臺了。

微軟希望，能通過這個智能體平臺，直接變革科學發現過程！

Microsoft Discovery的原理，是讓研究人員與一組專業的AI智能體和一個基於圖的知識引擎協同工作，從而快速、大規模、精準地加速科研產出。

平臺效果如何？微軟內部實測後發現，非常令人驚喜。

研究者利用其中的先進AI模型和高性能計算（HPC）模擬工具，僅在200小時內，就發現了一種新型冷卻劑原型，可直接用於數據中心，應用前景巨大。

而如果用傳統方法，這個過程需要耗時數月，甚至數年。

此外，微軟還跟美國能源部的太平洋西北國家實驗室合作，發現了一種新型的固態電解質候選材料，直接讓鋰用量減少了70%。

AI智能體賦能科學

因爲面臨着以下艱鉅的挑戰，科學研發的過程往往並不容易：

因此，如果想用AI做好科研，就需要建立一種新範式。目的並不在於更快地做同樣的實驗，而是從根本上革新科研模式。

微軟給出的設想是，讓每個研究者都能和一個不知疲倦的AI智能體團隊合作。

在持續迭代的發現循環中，人類和智能體就能實時提煉知識、優化實現。

爲此，做科研的AI智能體必須能夠做到——

基於圖的科學協同推理

要做到上述第一點，並不容易，因爲如今的LLM往往缺乏必要的上下文理解能力。

這種情況下，如何能讓它們對微妙、時常相互矛盾的分散科學數據，進行深度推理呢？

爲此，微軟提出了一種基於圖的知識引擎。這樣，就能通過知識圖譜的構建，呈現出專有數據和外部科學研究之間錯綜複雜的關係。

由此，AI能深入理解相互衝突的理論、多樣化的實驗結果，乃至跨學科的潛在假設。

而且，這種基於上下文的推理過程，並非輸出單一固化的答案，而是能通過詳盡的來源追溯和推理過程，確保專家始終參與其中。

讓智能體更專業

通過Microsoft Discovery，研究者就可以指揮一支專業的AI智能體團隊了！

它們不僅能推理，還能親自開展科研。

不用寫代碼，只用自然語言，研究者就可以把自己的專業知識和方法論編碼到智能體中。

比起數字模擬工具的硬編碼行爲，這要靈活得多，研究者不再需要計算專業知識，就能發現關鍵成果了。

科研人員可以自定義智能體，比如“分子特性模擬專家”或“文獻綜述專家”。

這就顛覆性地改變了科研：智能體不僅爲人類工作，還與他們協同，讓人類的獨創能力大大增強，能夠既見樹木，又見森林。

萬物皆可“智能體”

此外，微軟大會上還發布了一個全新開源項目NLWeb，可將任何網站變成智能體應用程序。

不用編碼，僅通過對話，即可與網頁內容直接問答互動。

每一個NLWeb端點都是MCP服務器，因此網站可以選擇是否讓其內容更容易被AI智能體發現和訪問。

與此同時，微軟還全面上線AI智能體工廠Foundry。

還有Copilot Tuning智能體允許企業使用自家數據、工作流和專業知識對Microsoft 365 Copilot進行微調，無需編碼。

總之，Build大會上，除了智能體，還是智能體。

奧特曼、馬斯克、老黃紛紛站臺

在每個產品發佈之間，納德拉與奧特曼、馬斯克遠程連線，分別談論了AI編碼智能體未來，Grok 3.5第一性原理的推理性能。

奧特曼：AI智能體編碼，就是現在

與幾天前OpenAI Codex類似，微軟Coding Agent同樣用AI去革新編程工作流，提升開發者的編碼效率。

現場，奧特曼分享了自己對軟件工程未來發展方向，以及開發者如何整合運用不同工具形態的願景。

2021年在GitHub上提交Codex後，OpenAI團隊一直在討論，我們將如何實現真正的AI智能體式編碼體驗。

“如今，它終於實現了，這對我來說有點不可思議”。

奧特曼着重強調，“這是我所見過編程領域最大的變革之一”。

這就相當於，每個人現在擁有一個真正的虛擬隊友，可以爲它分配工作，即便是複雜的任務也能拿下。

甚至，你可發出多個並行請求，讓AI修復bug、實現新功能、回答關於代碼的問題。

這種智能式編碼體驗，讓開發者將繁瑣的實現細節交給AI，並專注更高層次的創造性工作。

最重要的是，它還能讓開發者保持“心流狀態”，與AI智能體、其他程序員，以及團隊無縫協作，加速整個開發生命週期。

而且，奧特曼還指出，AI模型已變得更加智能、可靠，也更加易用。

人們不再需要從衆多模型中挑選合適的工具，AI會自動做出正確的判斷和操作，帶來真正的“開箱即用”的體驗。

兩年前的AI與今天相比，功能已不可同日而語，未來一兩年的技術飛躍更是難以想象。

對於所有人來說，擁抱這種變革至關重要。

奧特曼驚歎道，那些早期採用Codex的開發者，能快速轉變工作流，完成遠超以往的驚人工作量。

馬斯克：劇透Grok 3.5

與此同時，微軟與xAI聯手，在Azure正式上線Grok模型，以及即將發佈的Grok 3.5模型。

對談中，馬斯克提前劇透了Grok 3.5：

它試圖從第一性原理進行推理，也就是將物理學的工具應用於思考。

Grok 3.5的核心理念是，植根於物理學基礎，將物理學工具應用於所有的推理領域，力求在最大限度減少錯誤的前提下探尋真理。

當然，它也會犯錯，但會在不斷承認和糾正錯誤的過程中，逐步逼近真理。

在AI安全問題上，馬斯克直言——誠實爲上策。這也算是對最近Grok各種問題做出了回應。

他表示，“錯誤不可避免，但xAI會以最快速度糾正錯誤，並期待更多來自開發者社區的反饋”。

參考資料：

https://azure.microsoft.com/en-us/blog/transforming-rd-with-agentic-ai-introducing-microsoft-discovery/

https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-meet-the-new-coding-agent/

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