先说说昨晚的微软Build 2025大会。2小时，50多项发布，Agent这个词反复出现，几乎成了全场最高频的词汇。纳德拉站在台上，用一句话为整场发布会定调——我们正式进入AI智能体时代。
这次大会的核心发布，几乎都是围绕智能体展开的，从编程到科研，从应用工具到基础设施，覆盖了AI落地的各个关键环节。五个重磅发布，有四个直接与智能体挂钩：
Coding Agent：GitHub Copilot升级为全能编程AI助手，修复bug、代码维护，都能自主完成。
Microsoft Discovery：一个发现未知材料的AI智能体平台，能自己生成想法、模拟结果、自主学习。
NLWeb：全新开源项目，用自然语言就能与任何网站交互。
Agent Factory：应用程序平台Foundry专为构建智能体打造，并已支持Grok、HF等更多模型。
Copilot Tuning：可以学习企业数据中独特语气和语言的智能体。
会上，纳德拉还连线了奥特曼和马斯克，话题自然离不开AI智能体和AI编码的未来。奥特曼直言，他们一直在讨论什么时候才能真正实现智能编程助手，现在它真的来了，这感觉太不可思议了。与此同时，微软和xAI也官宣了合作，Grok系列模型将正式接入微软Azure。马斯克还顺便剧透了一把Grok 3.5，说它会从第一性原理进行推理，把物理学的工具应用于思考。Computex上的老黄也出现在了大会现场，透露英伟达GB200已经大规模量产，将在Azure AI基础设施中大规模部署，性能比Hopper架构提升了40倍。
可以看到，微软的愿景已经清晰呈现——一个开放、互联的智能体世界，让AI智能体像互联网一样自由连接、自主运作。而这次Build大会上推出的50多项新品和服务，正在从底层计算堆栈到上层应用，全面重塑这个生态。
你的编码工作流，AI承包了
在编程的世界里，时间就是效率。GitHub Copilot最新上线的Coding Agent，核心目标就是让程序员解放双手。
从功能开发到修复bug，Coding Agent都能胜任。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，比如第一个任务：“在社区页面添加用户群组规模的筛选功能”。纳德拉把任务分配给Copilot后，AI很快就拉了一个PR。当你把一个问题或多个问题分配给Copilot时，它会迅速做出反应，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，具体能做到：
分配任务：自动将GitHub Issue分配给Copilot，或在VS Code中通过提示启动智能体。
自主运行：Copilot会在后台通过GitHub Actions创建一个安全、可定制的开发环境，自动处理任务。
PR提交：智能体会将代码提交到草稿Pull Request，开发者可随时通过会话日志追踪进展。
除此之外，Coding Agent还能完成功能开发、修复bug、测试扩展、代码重构、文档改进等任务。在演示中，如果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，让它创建一个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），并给出了一些建议。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。
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。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。值得一提的是，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大会上推出的另一个重磅，就是Microsoft Discovery平台。微软希望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，结果非常令人惊喜。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
科学研发的过程之所以不容易，是因为面临着几个艰巨的挑战：科学知识浩瀚、错综复杂且分散；发现过程多样化、动态，涉及多种高度专业化的方法和任务，很难让不同领域融会贯通；研发是迭代的，很少现成的简单明确的答案，只有在证据、研讨和进步中，科学知识才能不断演化。
所以，如果想用AI做好科研，就需要建立一种新范式。目的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：对连接所有知识源、上下文相关的复杂图进行推理；跨越不同领域和任务；从结果中学习，调整整个研究计划。
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？为此，微软提出了一种基于图的知识引擎。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。这样一来，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。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。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”。这就碘伏性地改变了科研：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。Windows AI Foundry覆盖了AI开发全周期的训练和推理；Azure AI Foundry则是专为开发者设计、定制与管理AI应用及智能体的统一平台，目前Grok 3等模型已在平台上线。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，以及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，你可以发出多个并行请求，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。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。”