微软一夜50弹,纳德拉要建智能体伊甸园!0代码引发编程科研大地震

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微软一夜50弹,纳德拉要建智能体伊甸园!0代码引发编程科研大地震
2025-05-20 15:58

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。


微软一夜50弹,纳德拉要建智能体伊甸园!0代码引发编程科研大地震


五项重大发布,四个全与智能体有关:


  • Coding Agent:GitHub Copilot成为全能编程AI助手,修复bug、代码维护,皆可自主完成。
  • Microsoft Discovery:发现未知材料AI智能体,可生成想法、模拟结果、自主学习。
  • NLWeb:全新开源项目,用自然语言即可与任何网站交互。
  • Agent Factory:应用程序平台Foundry专为构建智能体打造,并将支持Grok、HF等更多模型。
  • Copilot Tuning:可学习企业数据中独特语气/语言的智能体。


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」。


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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。


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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」。


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纳德拉将任务分配给Copilot后,AI很快拉取一个PR。


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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。


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


  • 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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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:


  • 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,很难让不同领域融汇贯通。


  • 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。


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——


  • 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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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/


文章来自于“新智元”,作者“编辑部 YZH”。


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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

5
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner

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