Windows 迎来 AI 时代，微软联手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，从 2021 年推出 Codex 起，OpenAI 就在探索智能编码体验。
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、Agent、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。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。
作者：李超凡、徐豫、莫崇宇
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