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微软通过Copilot Studio平台已助力超10万家企业创建或编辑智能助手，迅速构建起最大的企业智能助手生态系统，并在企业技术领域占据领先地位。微软允许企业在智能助手中使用Azure目录中的任一大型语言模型，并推出了可独立工作的自主智能助手。这些智能助手正成为企业自动化和生产力的强大工具，同时微软关注企业需求，注重安全性和治理功能，实现了与企业系统和数据源的广泛集成。微软的战略核心是构建“智能助手网格”，实现智能助手的无缝协作。尽管面临竞争，但微软凭借其全面的方法和企业级基础设施，有望在智能助手驱动的企业领域保持领先地位。
微软已悄然构建起最大的企业智能助手生态系统，自Copilot Studio推出以来，已有超过10万家企业通过该平台创建或编辑智能助手——这一里程碑式的成就使该公司在企业技术领域最受关注和最令人兴奋的细分领域之一中占据领先地位。“这比我们想象的要快得多，也比我们发布的其他任何尖端技术都要快，”微软负责智能助手愿景的高管查尔斯·拉曼纳(Charles Lamanna)告诉记者。“而这仅仅在一个季度内就实现了两倍的增长。”随着微软显著扩展其智能助手功能，其应用也迅速增加。在今天开始的Ignite大会上，该公司宣布将允许企业在这些智能助手中使用Azure目录中的任何一个大型语言模型(LLM)，共有1800个可选——这一举措显著超越了其以往对OpenAI模型的独家依赖。公司还推出了可以独立工作的自主智能助手，这些智能助手能够在极少人为监督的情况下检测事件并协调复杂的工作流程。这些智能助手——能够利用GenAI进行推理并执行特定业务任务的软件——正在成为企业自动化和生产力的强大工具。微软的平台使企业能够针对从客户服务到复杂业务流程自动化的各种任务构建这些智能助手，同时保持企业级的安全性和治理水平。微软在智能助手方面的早期领先地位源于其对通常在AI炒作周期中被忽视的企业需求的关注。虽然其在Ignite大会上推出的新型自主智能助手和LLM灵活性备受瞩目，但公司的真正优势在于其企业基础设施。该平台可与1400多个企业系统和数据源集成，从SAP到ServiceNow再到SQL数据库。这种广泛的连接性使企业能够构建能够访问并在其现有IT环境中处理数据的智能助手。虽然企业可以从头开始构建自定义智能助手，但微软还推出了十个针对核心业务功能(如销售、服务、财务和供应链)的预构建自主智能助手，以加速常见企业用例的应用。公司没有提供关于哪种类型的智能助手最受客户欢迎的更多细节。但拉曼纳表示，除了IT部门为特定核心任务构建的应用程序外，还有第二类应用程序是更为自下而上的。这类应用程序是员工创建Copilot智能助手，以便与团队或其他合作伙伴共享文档或演示文稿，从而使其他人可以与内容互动并提出相关问题。在AI部署中通常被忽视的安全性和治理功能，已被内置到微软的核心架构中。该平台的控制系统确保智能助手在企业权限和数据治理框架内运行。“我们认为它将无处不在，”拉曼纳告诉记者，“因为每当你拥有一项使以前不可能的事情变得可能的技术时，你们所有人都会对其最终被广泛使用的程度感到震惊。”他将其与互联网进行了比较，互联网的连接性从浏览器扩展到操作系统，从根本上改变了客户端-服务器架构。拉曼纳解释说，LLM的一大突破在于它能够理解非结构化内容——语言、视频或音频——并已经展现出推理的初步能力，能够基于这些数据得出结论或做出判断。“因此，浏览器、文字处理器、核心操作系统体验以及你进行销售流程和客户支持流程的方式——现在由于这种能力的存在，它们都必须重新评估……我认为在计算堆栈中，真的不会有任何部分不因为智能助手和AI能力而重新构想某些组件。”早期采用者已经看到了成果。麦肯锡使用自动化路由智能助手将其项目接收工作流程从20天缩短到仅2天。Pets at Home在不到两周的时间内部署了欺诈预防智能助手，每年节省数百万美元。微软告诉记者，其他使用Copilot Studio的公司还包括Nsure、麦肯锡、标准银行、汤森路透、维珍金融、Clifford Chance和苏黎世保险。微软战略的核心是拉曼纳所称的“智能助手网格”——一个互联互通的系统，智能助手在其中协作解决复杂问题。智能助手不是孤立运行的，而是可以在企业中无缝传递任务、消息和知识。迄今为止，Copilot Studio一直与通过聊天触发的智能助手相关联，但现在微软正在强调任何类型的动作。想象一下一个企业，其中的智能助手可以无缝协作：销售智能助手触发库存智能助手检查库存可用性，然后库存智能助手通知客户服务智能助手更新客户。这种架构包括：- 自主智能助手：检测事件并在无需人为监督的情况下触发动作
微软的研究部门最近基于公司的Autogen框架发布了Magnetic-One系统，该系统建立了一个复杂的智能助手层次结构：一个管理智能助手在“外环”中维护任务检查表，而专业智能助手在“内环”中执行工作。这种架构可能很快就会纳入像微软的OmniParser这样的工具，这些工具让智能助手能够解释UI元素，并展示了微软在计算机使用智能助手方面的技术领先地位——与Anthropic和谷歌正在开发的能力相匹敌。该公司表示正在努力将这项研究投入生产，但没有具体说明如何以及何时实现。微软的方法解决了企业面临的一个关键挑战：在保持控制的同时，将智能助手规模从数百个扩展到可能数百万个。该平台通过其编排能力使公司能够协调多个专业智能助手——这种方法与多智能助手系统的更广泛行业趋势相一致。该平台的定价模式反映了其对企业市场的关注。与大多数AI提供商按代币收费不同，Microsoft Copilot Studio的定价基于交换的消息数量——强调业务成果而非原始计算能力。拉曼纳解释说，公司不再询问哪个模型最好。他们要求提供业务价值的示例。“这是市场上的一个显著转变。”虽然其他科技巨头也在智能助手领域投入巨资，但微软的企业功能组合和广泛集成使其获得了早期优势。竞争对手如Salesforce和ServiceNow也推出了自己的智能助手平台，如Agentforce(已构建1万个智能助手)和ServiceNow Agents，但这些产品相对较新，缺乏微软已建立的企业覆盖范围：数亿工作者使用微软的生产力套件。竞争对手的格局包括各种方法。OpenAI专注于直接的API访问，但尚未建立企业智能助手部署框架，尽管其最近的o1-preview模型显示出卓越的推理能力，未来可能为更智能的智能助手提供动力。像Crew这样的新入局者提供实验性的智能助手框架，但缺乏企业规模。LangChain的模块化框架在开发者中仍然很受欢迎，但更侧重于实验而非企业级部署。AWS通过SageMaker等平台保持以开发者为中心的方法，而谷歌的AI平台在特定垂直领域表现出色，但缺乏一个连贯的智能助手框架来实现广泛的企业采用。相比之下，微软结合了企业安全性、低代码工具、预构建模板和为开发者提供的专业代码SDK，使其成为不同团队的更具包容性的选择。该公司还花费了大量时间来完成其各种应用程序和分析数据库的集成工作，以便智能助手可以原生地调用任何企业数据，而不必为了检索增强生成(RAG)目的而单独调用数据库。然而，智能助手技术仍处于初级阶段。大型语言模型仍然可能出现幻觉，依赖它们的智能助手需要仔细安装和管理，以避免无限循环或不必要的成本等问题。一些客户对Copilot的定价和实施挑战表示担忧。该领域也可能仍然保持碎片化。财富500强公司中的很大一部分可能会选择多供应商方法，可能使用微软的Copilot智能助手来提高员工生产力，同时为敏感应用选择其他框架。虽然微软目前在企业智能助手部署方面处于领先地位，但这项技术仍处于早期阶段。公司的优势并非来自任何单一功能，而是来自其全面的方法：企业级基础设施、广泛集成以及关注业务成果而非原始AI能力。未来一年将检验微软是否能够保持这一领先地位。竞争对手正在竞相增强其产品。企业正在从实验阶段转向全面部署。显而易见的是，智能助手正在超越炒作周期，成为企业IT架构的现实——伴随着这一转变所带来的所有复杂性和挑战。对于技术领导者而言，现在是评估智能助手如何改变您的工作流程的时候了，从自动化重复任务到实现新的协作模式。从小处着手，专注于可衡量的成果，并首先考虑预构建的智能助手来加速您的旅程。观看上方嵌入的查尔斯·拉曼纳的完整访谈，亲耳听听微软如何推动AI革命，智能助手对企业架构意味着什么，ContentOps的兴起，以及它如何影响角色和工作职能。
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