На конференции Microsoft Build 2025 корпорация представила масштабное обновление своей экосистемы искусственного интеллекта, сделав основной упор на переход от простых чат-ботов к автономным ИИ-агентам. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла и ведущие инженеры компании продемонстрировали, как ИИ теперь может не только подсказывать код, но и самостоятельно выполнять рабочие циклы — от исправления багов в GitHub до открытия новых химических соединений.
🤖 GitHub Copilot: от «напарника» к полноценному коллеге 0:00
Сатья Наделла открыл презентацию заявлением, что GitHub Copilot совершает следующий важный шаг, превращаясь из «парного программиста» (pair programmer) в «равноправного коллегу» (peer programmer) . В качестве примера он продемонстрировал работу полноценного агента кодирования, встроенного прямо в GitHub.
Процесс работы агента выглядит следующим образом:
- Постановка задачи: Наделла выбрал тикет в GitHub Issues, связанный с добавлением фильтра размера пользовательских групп для страницы сообщества .
- Делегирование: Вместо того чтобы писать код вручную, он просто назначил задачу ИИ-агенту Copilot .
- Автономное исполнение: ИИ самостоятельно проанализировал проблему, создал Pull Request (PR) и начал работу в фоновом режиме .
Позже в ходе презентации результаты работы были проверены: Copilot не только добавил свойство фильтрации, но и внедрил логику кэширования через Redis, а также подготовил тесты с инструкциями . По словам разработчиков, агент успешно развернул приложение в стейджинг-окружении, где фильтр заработал корректно .
🏢 ИИ-агенты корпоративного уровня и Copilot Tuning 2:14
Microsoft представила новую категорию агентов корпоративного класса, которые компании могут обучать на своих внутренних данных, рабочих процессах и в соответствии с собственным стилем . Для этого был анонсирован инструмент Copilot Tuning.
В рамках демонстрации было показано приложение «5-в-1», объединяющее чат, поиск, агентов, заметки и инструменты создания контента . Ключевые возможности новых агентов:
- Агент-исследователь (Researcher): Способен анализировать рабочие данные и подключаться к GitHub для приоритизации задач .
- Интерактивность: Как утверждает разработчик, агент задает уточняющие вопросы, если ему не хватает контекста, имитируя поведение реального сотрудника .
- Интеграция через Microsoft Graph: С помощью M365 Agents Toolkit разработчики могут за считанные секунды создавать коннекторы к API Microsoft Graph и индексировать любые типы данных, включая тикеты из GitHub .
Особое внимание уделили автоматизации документооборота. Был показан агент для создания контрактов, который использует базу данных SharePoint и обучается на примерах документов компании . Модель учитывает специфическую юридическую терминологию, условия и формат, принятые в конкретной организации .
🌐 Azure AI Foundry и решение проблемы «галлюцинаций» 6:21
На примере туристического приложения Vibe Travel компания продемонстрировала работу Azure AI Foundry — платформы для создания и улучшения ИИ-агентов. Одной из главных проблем текущих моделей остается отсутствие логики в специфических контекстах.
Так, в первом тесте ИИ предложил покататься на лыжах в Новой Зеландии в январе 2026 года (через 8 месяцев от даты запроса), не учтя, что в южном полушарии в это время лето . Для исправления подобных ошибок Microsoft предлагает использовать «заземление» (grounding) данных:
- Подключение файлов с эталонными данными.
- Интеграция с сервисами Microsoft Fabric или TripAdvisor .
- Прямой доступ к API бронирования рейсов.
После настройки агент корректно определил сезон и сообщил, что катание на лыжах в январе невозможно, предложив вместо этого бронирование билетов .
🛠️ Режим агента и протокол MCP 7:33
Новый «Режим агента» (Agent Mode) в GitHub Copilot позволяет разработчикам выбирать между популярными и мощными моделями от всех ведущих поставщиков LLM .
Важным техническим нововведением стал Model Context Protocol (MCP). Этот протокол дает инструментам вроде Copilot необходимый контекст и возможности для выполнения действий . Среди новых функций:
- Зрение (Vision): Copilot теперь может понимать наброски и эскизы интерфейса. В демо ИИ проанализировал скриншот дизайна и самостоятельно внедрил изменения в UI приложения .
- Работа с контекстом: Разработчик может просто добавить описание задачи или скриншот в окно контекста, и агент сам найдет нужные файлы для редактирования .
- Соблюдение стандартов: По утверждению Microsoft, агент придерживается стилей кодирования и стандартов, принятых в конкретном проекте .
🧪 Microsoft Discovery: ИИ в фундаментальной науке 9:37
Финальная часть презентации была посвящена Microsoft Discovery — платформе для ускорения научных открытий в области создания новых материалов и молекул . Сатья Наделла выразил амбициозную цель компании: ускорить научный прогресс с помощью ИИ.
В качестве реального кейса была показана разработка нового хладагента для иммерсионного охлаждения дата-центров. Проблема существующих решений заключается в использовании ПФАС (PFAS) — «вечных химикатов», вредных для экологии .
Процесс научного открытия с ИИ-агентами:
- Исследование: Агенты собирают отчет по современному состоянию области со ссылками на проверенные исследования .
- Генерация гипотез: ИИ планирует исследование, нацеливаясь на конкретные физические свойства (температура кипения, диэлектрическая проницаемость), чтобы не повредить электронику .
- Эксперимент: Система создает миллионы кандидатов новых веществ с помощью генеративной химии, отсеивает их ИИ-моделями и валидирует через высокопроизводительные вычисления (HPC) .
По заявлению представителей Microsoft, традиционные методы поиска подобных материалов занимают годы, в то время как Microsoft Discovery может сократить этот срок до дней или часов . В завершение презентации было показано видео из лаборатории: компьютер, погруженный в синтезированный ИИ хладагент, стабильно работал под нагрузкой в игре Forza Motorsport без использования вентиляторов .
