新智元报道

编辑：编辑部 YZH

【新智元导读】就在昨天，纳德拉带着50多个新产品和服务，震撼亮相微软Build大会。他喊出宣言：我们已进入AI智能体时代！现场连线的大佬奥特曼、黄仁勋和马斯克，让气氛推向顶峰。现在，Agent已全面渗透，编程、科研都将彻底颠覆。

整场2小时发布会，Agent成为了高频词。

昨晚，微软Build 2025大会开幕式上，纳德拉再次向全世界宣告——我们正式进入AI智能体时代。

五项重大发布，四个全与智能体有关：

会上，纳德拉连线奥特曼，话题同样是AI智能体，以及AI编码的未来。

奥特曼更是直言，“我们一直在谈论何时才是实现真正的智能编程助手，如今它真的来了，这感觉太不可思议”。

此外，微软和xAI同样官宣了合作：Grok系列模型，将正式接入微软Azure。

同时，马斯克还顺便剧透了一把Grok 3.5，表示它会从第一性原理进行推理，将物理学工具应用于思考。

Computex上的老黄，也出现在了大会现场。他透露说，英伟达GB200已大规模量产，将在Azure AI基础设施中大规模部署，实现比Hopper架构40倍的性能提升！

可以看到，如今Open Agentic Web已成为微软的愿景，让AI智能体像互联网一样，自由连接、自主运作。

Build大会上，重磅推出的50+新品和服务，正重塑计算堆栈的每一层。

你的编码工作流

AI承包了

在编程的世界中，时间就是效率。

GitHub Copilot最新上线的Coding Agent，核心就是让程序员解放双手。

从功能开发到修复bug，Coding Agent全能胜任。大会现场，纳德拉亲自上阵演示。

他展示了代码库中，需要修复的所有bug，比如第一个“在社区页面添加用户群组规模的筛选功能”。

纳德拉将任务分配给Copilot后，AI很快拉取一个PR。

当你将一个/多个问题分配给Copilot时，它也会迅速做出反应，并使用GitHub Actions启动一个安全沙盒。

它会自动克隆仓库，配置环境，并用GitHub代码搜索支持的RAG分析代码库。

与此同时，Coding Agent还会利用本地配置的工具和MCP服务器去完成任务。

Coding Agent与GitHub无缝集成，只需简单操作即可启动，具体做到：

除此之外，Coding Agent还能够做到功能开发、修复bug、测试扩展、代码重构、文档改进等任务。

如下演示中，若发现代码库中存在容易混淆的命名，或不一致问题，直接交给Copilot，让其创建一个PR全面检查代码库，并提出更清晰统一命名的规范建议。

Copilot查询了41项参考之后，仔细分析了问题（FindBookingForm和FindYourTripForm同时存在），并给出一些建议。

在这个过程中，它会自动发起一个PR，并把查询生成器重构为独立类。

不仅如此，AI助手在工作中，会持续将代码改动提交到一个草稿PR中，并实时更新PR描述。

它的操作权限非常明确：智能推送到自己的专属分支，而且现有的分支保护策略依然生效。

最重要的是——所有改动都必须经过人工审核才能合并。

毕竟，真正的掌控权始终在开发者手中。

令人兴奋的是，微软今天宣布，即将开源其底层架构，与开发者们一起构建开放的智能体协作编程生态系统。

Microsoft Discovery上线

AI科学大师来了

微软在Build 2025大会上推出的另一重磅，就是Microsoft Discovery平台了。

微软希望，能通过这个智能体平台，直接变革科学发现过程！

Microsoft Discovery的原理，是让研究人员与一组专业的AI智能体和一个基于图的知识引擎协同工作，从而快速、大规模、精准地加速科研产出。

平台效果如何？微软内部实测后发现，非常令人惊喜。

研究者利用其中的先进AI模型和高性能计算（HPC）模拟工具，仅在200小时内，就发现了一种新型冷却剂原型，可直接用于数据中心，应用前景巨大。

而如果用传统方法，这个过程需要耗时数月，甚至数年。

此外，微软还跟美国能源部的太平洋西北国家实验室合作，发现了一种新型的固态电解质候选材料，直接让锂用量减少了70%。

AI智能体赋能科学

因为面临着以下艰巨的挑战，科学研发的过程往往并不容易：

因此，如果想用AI做好科研，就需要建立一种新范式。目的并不在于更快地做同样的实验，而是从根本上革新科研模式。

微软给出的设想是，让每个研究者都能和一个不知疲倦的AI智能体团队合作。

在持续迭代的发现循环中，人类和智能体就能实时提炼知识、优化实现。

为此，做科研的AI智能体必须能够做到——

基于图的科学协同推理

要做到上述第一点，并不容易，因为如今的LLM往往缺乏必要的上下文理解能力。

这种情况下，如何能让它们对微妙、时常相互矛盾的分散科学数据，进行深度推理呢？

为此，微软提出了一种基于图的知识引擎。这样，就能通过知识图谱的构建，呈现出专有数据和外部科学研究之间错综复杂的关系。

由此，AI能深入理解相互冲突的理论、多样化的实验结果，乃至跨学科的潜在假设。

而且，这种基于上下文的推理过程，并非输出单一固化的答案，而是能通过详尽的来源追溯和推理过程，确保专家始终参与其中。

让智能体更专业

通过Microsoft Discovery，研究者就可以指挥一支专业的AI智能体团队了！

它们不仅能推理，还能亲自开展科研。

不用写代码，只用自然语言，研究者就可以把自己的专业知识和方法论编码到智能体中。

比起数字模拟工具的硬编码行为，这要灵活得多，研究者不再需要计算专业知识，就能发现关键成果了。

科研人员可以自定义智能体，比如“分子特性模拟专家”或“文献综述专家”。

这就颠覆性地改变了科研：智能体不仅为人类工作，还与他们协同，让人类的独创能力大大增强，能够既见树木，又见森林。

万物皆可“智能体”

此外，微软大会上还发布了一个全新开源项目NLWeb，可将任何网站变成智能体应用程序。

不用编码，仅通过对话，即可与网页内容直接问答互动。

每一个NLWeb端点都是MCP服务器，因此网站可以选择是否让其内容更容易被AI智能体发现和访问。

与此同时，微软还全面上线AI智能体工厂Foundry。

还有Copilot Tuning智能体允许企业使用自家数据、工作流和专业知识对Microsoft 365 Copilot进行微调，无需编码。

总之，Build大会上，除了智能体，还是智能体。

奥特曼、马斯克、老黄纷纷站台

在每个产品发布之间，纳德拉与奥特曼、马斯克远程连线，分别谈论了AI编码智能体未来，Grok 3.5第一性原理的推理性能。

奥特曼：AI智能体编码，就是现在

与几天前OpenAI Codex类似，微软Coding Agent同样用AI去革新编程工作流，提升开发者的编码效率。

现场，奥特曼分享了自己对软件工程未来发展方向，以及开发者如何整合运用不同工具形态的愿景。

2021年在GitHub上提交Codex后，OpenAI团队一直在讨论，我们将如何实现真正的AI智能体式编码体验。

“如今，它终于实现了，这对我来说有点不可思议”。

奥特曼着重强调，“这是我所见过编程领域最大的变革之一”。

这就相当于，每个人现在拥有一个真正的虚拟队友，可以为它分配工作，即便是复杂的任务也能拿下。

甚至，你可发出多个并行请求，让AI修复bug、实现新功能、回答关于代码的问题。

这种智能式编码体验，让开发者将繁琐的实现细节交给AI，并专注更高层次的创造性工作。

最重要的是，它还能让开发者保持“心流状态”，与AI智能体、其他程序员，以及团队无缝协作，加速整个开发生命周期。

而且，奥特曼还指出，AI模型已变得更加智能、可靠，也更加易用。

人们不再需要从众多模型中挑选合适的工具，AI会自动做出正确的判断和操作，带来真正的“开箱即用”的体验。

两年前的AI与今天相比，功能已不可同日而语，未来一两年的技术飞跃更是难以想象。

对于所有人来说，拥抱这种变革至关重要。

奥特曼惊叹道，那些早期采用Codex的开发者，能快速转变工作流，完成远超以往的惊人工作量。

马斯克：剧透Grok 3.5

与此同时，微软与xAI联手，在Azure正式上线Grok模型，以及即将发布的Grok 3.5模型。

对谈中，马斯克提前剧透了Grok 3.5：

它试图从第一性原理进行推理，也就是将物理学的工具应用于思考。

Grok 3.5的核心理念是，植根于物理学基础，将物理学工具应用于所有的推理领域，力求在最大限度减少错误的前提下探寻真理。

当然，它也会犯错，但会在不断承认和纠正错误的过程中，逐步逼近真理。

在AI安全问题上，马斯克直言——诚实为上策。这也算是对最近Grok各种问题做出了回应。

他表示，“错误不可避免，但xAI会以最快速度纠正错误，并期待更多来自开发者社区的反馈”。

参考资料：

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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