微软今年瞄准了AI Agent。

当地时间2025年5月19—22日，微软Build开发者大会以“开放智能体网络”为核心，一口气抛出50余项技术更新，涵盖 Copilot、Edge、微软应用商店、WinGet、PowerToys、SQL Server以及各种开发工具和服务。

Agent则成为几乎贯穿了每一项技术的发布，微软CEO纳德拉也在主题演讲中宣布：“我们已经进入了AI Agent时代，正在见证AI系统如何以全新方式帮助我们解决问题。”

关于开放智能体网络，微软构建的蓝图是：智能体会积极主动地发起任务、独立做出决策、与其他人工智能系统协调，并在极少的人类监督下完成复杂的工作流程。值得注意的是，微软并未特别强调某个特定模型，而是突出其平台Azure AI Foundry对多种模型的兼容性，包括来自OpenAI、xAI(Grok)、Mistral等厂商的各类模型。

围绕“开放”，微软宣布支持MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）和A2A（Agent to Agent，智能体到智能体）。在微软眼中，智能体一定是开放的。微软不会限制只能使用微软自己的应用，非常欢迎所有的模型、所有的大模型、所有的应用和所有的APP加入到这个网络中，共同创造未来的企业社会和人类社会的智能体实景。

近期，微软大中华区首席运营官陶然、微软大中华区Azure事业部总经理李冕等微软大中华区高管，向财经网科技等介绍了微软Build 2025大会的关键信息，并分享了微软及微软中国在AI时代的最新想法、科技、能力，以及如何赋能企业客户未来的战略核心目标。

企业管理者AI认知发生变化

自2022年年底ChatGPT引爆AI以来，无论是企业、投资方甚至是高校圈都弥漫着一股“fomo”情绪，从要不要入局这股浪潮中，到如何找到PMF或者怎样和现有业务结合，拥抱AI正在变成一件确定性的事情。以微软为例，在全球范围内，微软内部的研发已经有30%的代码是由AI完成的。

当AI的浪潮还在继续变大、变强、变得更快的时候，陶然表示企业管理者们也迫切想知道，企业如何立于不败之地？是否可以弯道超车？“怎么做呢？其实，也有很多焦虑的点。”他认为一方面涉及员工的AI素养，另一方面则是企业如何通过AI帮助员工更好更快地解决日常工作中遇到的冲突，提升他们的分析、判断能力以及适应快速变化的能力。

针对中国市场的企业客户员工使用AI的情况，微软也进行了调研，数据显示，84%的中国市场客户领导者表示，今年一定是重新思考AI如何影响公司核心战略和运营的一年；75%的领导者表示，他们肯定想用AI来提升生产力。已经很少有客户质疑AI不能提效了，大部分客户是在质疑AI如何落地才能提效；85%表示要开始部署智能体；57%认为未来会考虑更多智能体的部署。

“还有81%的领导者说，他们已经在考虑或者已经增加了AI相关的岗位。”陶然观察到，企业管理者对AI的认知与两年前相比已经发生了翻天覆地的变化，整个企业落地AI的趋势已经变得更加实用、更加务实。

具象来看，在第一个阶段企业在做AI落地的时候，第一件事是先给员工配一个AI工具，比如聊天框。但是从去年开始，很多企业表示，智能体的能力越来越强，他们希望通过智能体+AI完成特定的任务。企业对微软的诉求则是能否提供一个平台，创造自己的智能体。

员工和智能体之间，更为理想的状态则是，员工通过智能体+AI，帮助他们完成特定的任务，不管是部门级别的、企业级还是跨企业的。未来，当它的成熟度进一步提升时，员工将会变成一个或多个智能体的经理和老板。

基于客户需求的升级，微软也发生了转变，从针对不同部门的Copilot来提供智能体，向为每个部门提供一个智能体平台为目标变化。

针对中国市场，陶然认为“当前，中国的客户对于大模型、智能 Microsoft Copilot副驾驶以及智能体的应用方式正在进行一次新的范式转移”，并表示微软中国对自己的定位非常明确：如何将科技转化为企业客户能够产生效率和价值的现实。

开放、安全和ROI如何保障？ 

“开放智能体网络”的一个核心关键词就是开放。

在大模型时代，陶然认为不太会出现“一家独大”的局面，一定是百花齐放、多元的大模型市场。“这就是为什么微软坚定地认为，在AI时代，必须保持开放的平台，才能走得更远，才能帮助企业创造价值，这是我们核心的底层逻辑。”

目前，Azure AI Foundry智能体服务现已全面上线，旨在帮助用户轻松设计、部署和扩展生产级人工智能智能体。据介绍，喜力、Carvana和富士通等在内的超过1万家组织已经采用Azure AI Foundry，通过利用自身的数据和知识，实现复杂业务流程的自动化。

在圆桌交流过程中，微软大中华区Azure事业部总经理李冕表示，Azure AI Foundry智能体服务可以编排多个不同的智能体，即多个不同的智能体，使它们能够协同工作。“我们通过对不同协议的支持，比如支持MCP和A2A，为即将到来的多智能体工作环境提供云计算底层支持，帮助广大开发者构建自己的多智能体应用。”

在内容管控方面，李冕称平台上也有许多规则可供调用。微软大中华区安全与合规业务总经理潘汉升认为，AI的安全与治理就像“安全带”，系上安全带并不会降低车速，而是为了在开快车的时候提供保障。“我们也可以采取一些措施。例如，可以设计负责任的AI，建立跨部门内部数据治理流程。此外，员工培训也是治理方面的一个重要环节。”

而对于企业而言，当AI方面投入成为意见确定性的事情后，与之对应的问题则是能给企业带来多大的回报，即大家通常提到的ROI。

在与企业多次接触后，微软大中华区现代化办公事业部总经理缪臻颖总结了三个路径：

首先是分阶段试行和数据反馈的机制。对于企业来讲，首要的是先去做概念论证（POC, Proof of Concept），之后可能会再来一个试点（pilot），这样做的好处是，第一，能够帮助用户减少风险；第二，能够积累经验。

第二，场景化的ROI和价值量化。一定要有数据，你要找到具体的场景，不是一个概念。通过使用前后对比，根据它的核心指标数据，通常包括员工节省多少时间、客户响应的提速、销售周期的缩短、员工的满意度和推荐的意愿指数等等，帮助企业评估这个是不是有需要继续前进，甚至要扩大规模。

第三，标准化工具。微软也提供很多工具，比如智能 Microsoft 365 Copilot副驾驶® Business Value Calculator（商业价值计算器），或者也有像智能 Microsoft 365 Copilot副驾驶® Control System（控制管理系统）、Viva Insights，包括M365中心等等。这些工具，一是帮助客户能够提供量化ROI的模型，二是也能够帮助客户实时监控、治理获得先进AI工具实时的使用效果和成效。

她认为通过这三个步骤，投资能有一个可预期、可控的管理方式；第二，也能够帮助他们调优整个部署当中的优先级和覆盖范围。