Originaltitel: (Ein umfassender Überblick über die Microsoft-Entwicklerkonferenz Build 2026: Die Ära des "Agenten-zentrierten" Ansatzes hat begonnen, mit der gleichzeitigen Vorstellung von sieben selbstentwickelten Modellen)

Originalautor: Li Hailun, Tencent Technology

Am 2. Juni (Ortszeit in den USA) startete die Microsoft-Entwicklerkonferenz Build 2026 in Fort Mason, San Francisco. Im Mittelpunkt der Konferenz standen die praktischen Anwendungen modernster KI-Technologien. Microsoft präsentierte eine Reihe von Produkten und Updates, darunter selbstentwickelte KI-Modelle, intelligente Agentenanwendungen, Betriebssystemsicherheit, Entwicklertools, Cloud-Dienste und neue Hardwareplattformen.

Auf seiner Entwicklerkonferenz 2025 gab Microsoft die Richtung für das Zeitalter der intelligenten KI-Agenten vor, veröffentlichte Copilot Studio für die Multiagenten-Orchestrierung und Windows AI Foundry und kündigte die vollständige Unterstützung des Model Context Protocol an. GitHub Copilot präsentierte außerdem den Coding Agent.

In Microsofts Erzählung ging es 2025 um „welche Standards und Frameworks im Zeitalter intelligenter Agenten verwendet werden sollten“, und 2026 um „wie wir unsere eigenen Modelle und Produkte wirklich zum Laufen bringen können“ – die Modellebene wurde durch eine selbstentwickelte Hauptkraft ergänzt, die in der Lage ist, die Führung zu übernehmen, und die Produktebene trieb intelligente Agenten von der Demonstration zur vollständigen Implementierung von Systemen, Hardware und Cloud voran.

Auf dieser Pressekonferenz wurden sechs Hauptankündigungen vorgestellt: die selbstentwickelte Modellfamilie von MAI, das intelligente Agenten-Ökosystem, repräsentiert durch die Anwendungen Scout und GitHub Copilot, die Windows-System-Sicherheits-Sandbox MXC, die Surface RTX Spark Dev Box und Systemoptimierungen für Entwickler, Project Solara, eine neue intelligente Agenten-Geräteplattform, sowie Entwicklertools und Governance-Frameworks wie Microsoft IQ, Rayfin, ASSERT und ACS.

01 Sieben von Grund auf trainierte Modelle, die die Destillation ablehnen

Die Keynote-Ansprache entfaltete sich schrittweise, wobei Microsoft-CEO Satya Nadella seine Vision darlegte. Nachdem er das strategische Rahmenkonzept „Agenten zuerst“ vorgestellt hatte, präsentierten Führungskräfte verschiedener Geschäftsbereiche nacheinander konkrete Produkte, die dieses Rahmenkonzept in die Praxis umsetzen.

Auf der Konferenz kündigte Suleiman die Einführung von sieben neuen, intern von Microsoft AI entwickelten Modellen an, die einheitlich in die MAI-Familie aufgenommen werden.

Er beschrieb die Mission von MAI als den Aufbau einer „Klettermaschine“, die sich durch kontinuierliche Investitionen in Rechenleistung, bessere Daten und genauere Auswertungen stetig verbessert und die Nutzer so an der Spitze der Technologie hält.

Bezüglich des Umfangs der Trainingsberechnungen wies Suleiman darauf hin, dass die Rechenkosten für das Training modernster Modelle um das Billionenfache gestiegen sind und sich in den nächsten drei Jahren voraussichtlich noch einmal um das Tausendfache erhöhen werden. Alle Microsoft MAI-Modelle werden „von Grund auf, ohne vorherige Datenaufbereitung“ trainiert, ohne auf die Ergebnisse von Modellen Dritter zurückzugreifen.

Microsoft-KI-Chef Suleiman stellt sieben selbstentwickelte Modelle vor

Das konkrete Modell sieht wie folgt aus:

Das Flaggschiff-Inferenzmodell MAI-Thinking-1 ist ein mittelgroßes Modell. Laut Microsoft ist seine Leistung in wichtigen Softwareentwicklungstests mit den besten Modellen auf dem Markt vergleichbar. In Blindtests zeigten menschliche Testpersonen eine ähnliche Präferenz wie für Sonnet 4.6. Dieses Modell wurde von Grund auf mit sauberen Daten trainiert, ohne jegliche Modellaufbereitung durch Dritte.

Das Programmiermodell MAI-Code-1-Flash ist ein inferenzeffizientes agentenbasiertes Codierungsmodell mit 5 Milliarden Parametern, das speziell auf GitHub Copilot, VS Code und den Microsoft-Technologie-Stack zugeschnitten und tief integriert ist. Microsoft behauptet, es sei mit Haiku vergleichbar, jedoch kostengünstiger.

Das textbasierte Bildmodell MAI-Image-2.5 und seine hocheffiziente Flash-Variante, die textbasierte Bilder und Bildbearbeitung unterstützt, sollen laut Microsoft in den Arena-Bewertungen Google Nano Banana Pro übertreffen.

Das Transkriptionsmodell MAI-Transcribe-1.5 zeichnet sich durch höchste Genauigkeit aus. Es soll fünfmal schneller sein als vergleichbare Modelle und bietet integrierte Unterstützung für die domänenspezifische Terminologieerkennung in 43 Sprachen.

Das Sprachgenerierungsmodell MAI-Voice-2 bietet eine hochwertige, natürlich klingende Sprachausgabe, unterstützt 15 Sprachen, kann Stimmen anhand kurzer Sprachbeispiele anpassen und verfügt über Schutzmechanismen gegen Missbrauch. Eine Flash-Variante mit demselben Funktionsumfang zu geringeren Kosten ist in Kürze verfügbar.

Alle Modelle verwenden dieselben Datenspezifikationen, dieselbe Infrastruktur und dasselbe Bewertungsframework. Sie werden nicht nur über Azure Foundry bereitgestellt und für Microsoft-Produkte optimiert, sondern stehen Entwicklern auch auf Open Router sowie Fireworks und Baseten zur Verfügung. Erstmals können Entwickler die Modellgewichte selbst anpassen.

Auf der Konferenz stellte Nadella Microsoft Frontier Tuning vor, eine Methode, mit der Unternehmen Modelle anhand ihrer eigenen Betriebsdaten anpassen können. Die zugrundeliegende Idee ist, dass die wertvollsten Daten nicht allgemeine Datenkorpora sind, sondern vielmehr die realen Abläufe, Schritte und Entscheidungen von Mitarbeitern, die Aufgaben innerhalb des Unternehmens ausführen.

Microsoft-CEO Satya Nadella stellt Frontier Tuning vor

Dieser Mechanismus integriert das MAI-Modell in reale Geschäftsprozesse und ermöglicht es dem Modell, in einer realen Umgebung kontinuierlich zu lernen. Suleiman erklärte: „Sie entwickeln Ihr eigenes Modell: in Ihrer Umgebung, trainiert mit Ihren Daten und unter Ihrer Kontrolle. Ihr institutionelles Wissen wird Teil des Modells und gehört nur Ihnen.“

Leistungsmäßig ist Microsofts für Excel optimiertes MAI-Modell mit GPT-5.4 vergleichbar, bietet aber eine zehnfach höhere Effizienz. McKinsey erzielte nach der Einführung von Frontier Tuning die höchste Trefferquote aller getesteten Modelle bei gleichzeitiger Kostenreduzierung um etwa das Zehnfache.

Im Gesundheitswesen kündigte Microsoft eine Zusammenarbeit mit der Mayo Clinic an, um ein hochmodernes KI-Modell für die Gesundheitsversorgung zu entwickeln. Dieses Modell kombiniert die klinische Expertise der Mayo Clinic, anonymisierte klinische Daten und Langzeitdaten mit den grundlegenden KI-Fähigkeiten von Microsoft.

Microsoft gab außerdem bekannt, dass das MAI-Modell gemeinsam mit dem selbstentwickelten Maia 200-Chip entwickelt wurde und dass durch gemeinsame Hardware- und Softwareoptimierung eine Effizienzsteigerung um den Faktor 1,4 erzielt werden konnte.

02 Das intelligente Agenten-Ökosystem wurde vollständig implementiert.

Auf der Konferenz kündigte Microsoft einen grundlegenden Wandel hin zu „Agent First“ an, mit dem Ziel, die Softwarenutzung von Wissensarbeitern zu automatisieren und KI-Assistenten in die tägliche Bürokommunikation zu integrieren.

Scout ist das zentrale KI-Agentenprodukt, das diesmal veröffentlicht wurde. Dieser KI-Agent, der als „immer online“ beschrieben wird, basiert auf dem OpenClaw-Framework und kann wie ein menschlicher Kollege mit Microsoft Teams interagieren.

Scout kann die Arbeitsnachrichten, den Kalender und den E-Mail-Posteingang eines Benutzers durchsuchen, Aufgaben automatisieren, Terminkonflikte verschieben und professionell klingende Antworten entwerfen. Benutzer können Befehle direkt aus Teams senden oder Scout einen Namen geben.

Omar Shaheen, der neu ernannte Vizepräsident von Microsoft, erläuterte die Designphilosophie von Scout: „Ihr Unternehmen beschäftigt im Wesentlichen Ihre Assistenten. Der ganze Sinn von persönlichen Assistenten besteht darin, dass sie auch dann arbeiten, wenn Sie es nicht tun.“

Scout wird über Microsofts Frontier-Programm angeboten und erfordert ein GitHub Copilot-Abonnement. Microsoft testet derzeit eine Scout-Desktopanwendung, die Abonnenten mit Frontier-Zugang zur Verfügung gestellt wird. Laut Shaheen ist innerhalb von Microsoft die Vertriebsabteilung der größte und am schnellsten wachsende Nutzer des Tools.

Die GitHub Copilot Desktop-Anwendung ist eine weitere wichtige Neuerung. GitHub Chief Product Officer Mario Rodriguez beschreibt sie als „eine native Agent-Desktop-Oberfläche, die auf GitHub aufbaut“.

Dank einer einheitlichen „Meine Arbeit“-Ansicht können Entwickler dynamische Arbeiten in verbundenen Repositories einsehen, darunter aktive Sitzungen, Themen, Pull Requests und Hintergrundautomatisierungen.

Jede Sitzung läuft in einem eigenen Git-Arbeitsverzeichnis, wobei parallele Agenten unabhängig voneinander arbeiten. Die Anwendung bietet eine Agent-Merge-Funktion, mit der Pull-Requests geprüft, inspiziert und zusammengeführt werden können. Eine Canvas-Oberfläche ermöglicht die bidirektionale Mensch-Computer-Interaktion und erlaubt Entwicklern, die von den Agenten in ihrem Auftrag ausgeführten Arbeiten zu überprüfen, zu steuern und zu validieren.

Die GitHub Copilot-Anwendung ist als technische Vorschau für Windows 11, Windows 11 auf Arm, Mac und Linux verfügbar und erfordert ein GitHub Copilot-Abonnement. Sie wird zukünftig auch für Copilot Free-Nutzer verfügbar sein. Die Anwendung unterstützt Cloud- und lokale Sandboxes sowie Code-Reviews, jeweils mit Richtlinienunterstützung.

Im Bereich der intelligenten Agentensicherheit hat Microsoft die Agent Control Specification (ACS) veröffentlicht, einen neuen Open-Source-Standard, der Entwicklern einen einheitlicheren und detaillierteren Ansatz zur Steuerung des Verhaltens von KI-Agenten bietet. ACS ermöglicht es Entwicklungs-, Compliance- und Sicherheitsteams, Richtliniendokumente für Agenten zu definieren, die festlegen, was der Agent tun darf und was nicht, wann eine menschliche Genehmigung erforderlich ist und welche Nachweise zur Überprüfung protokolliert werden sollen.

ACS wird als SDK veröffentlicht und enthält Plugins für LangChain, OpenAI Agents SDK, Anthropic Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Microsoft.Extensions.AI, MCP-Tools und weitere. Da Richtlinien in einer einzigen Datei geschrieben werden können, lassen sie sich mit Agents bündeln und diesen in verschiedenen Frameworks und Umgebungen folgen.

ASSERT (Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing) ist ein weiteres Testwerkzeug. Es handelt sich um ein Open-Source-Framework, das KI nutzt, um abstrakte, natürlichsprachliche Beschreibungen von Zielen, Strategien oder erwarteten Verhaltensweisen in strukturierte Bewertungstests umzuwandeln.

ASSERT erhält eine prägnante, sprachbasierte Beschreibung des erwarteten Verhaltens eines KI-Modells, generiert Mengen akzeptabler und inakzeptabler Verhaltensweisen, Problemszenarien und Testfälle, führt Tests auf dem Zielsystem durch und bewertet diese. Es kann außerdem die vom KI-System durchlaufenen Pfade, einschließlich Zwischenoperationen und Tool-Aufrufen, protokollieren, sodass Entwickler Fehler erkennen können.

03 Je autonomer ein Agent agiert, desto gefährlicher ist er. Microsoft verwendet MXC, um auf Systemebene eine rote Linie zu ziehen.

Da KI-Agenten immer leistungsfähiger und autonomer werden, hat Microsoft ein kritisches Problem identifiziert: Je autonomer ein Agent agiert, desto nützlicher wird er, aber desto gefährlicher ist es auch, ihn unkontrolliert in Unternehmensnetzwerken operieren zu lassen. Im offiziellen Blog von Microsoft wird dies als ein „vielschichtiges Systemproblem“ beschrieben, bei dem jede Interaktion zwischen dem Agenten und Menschen, Tools, Anwendungen, Modellen und anderen Agenten „neue Angriffsflächen eröffnet und verschiedene Fehlermodi einführt“.

Um dieses Problem zu lösen, führte Microsoft Microsoft Execution Containers (MXC) ein, eine richtliniengesteuerte Ausführungsschicht, die in das Windows-Betriebssystem selbst integriert ist.

Pavan Davuruli, Executive Vice President für Windows und Geräte bei Microsoft, betonte, dass dies entscheidend für die kommerzielle Rentabilität von KI-Agenten sei. Sie seien „auf Sicherheit, Inklusion, Isolation und Benutzerkontrolle ausgelegt“ und würden die Agenten so sicher machen, dass sie sowohl für Privatnutzer als auch für Unternehmenseinsätze geeignet seien.

Microsoft-CEO Satya Nadella stellt MXC vor, eine Sicherheits-Sandbox auf Systemebene.

MXC ist im Wesentlichen ein SDK und ein Richtlinienmodell, das in Windows und das Windows-Subsystem für Linux eingebettet ist und das bietet, was Microsoft als „zusammensetzbares Sandbox-Spektrum“ bezeichnet. Dieses Spektrum reicht von der einfachen Prozessisolation (die von der Befehlszeilenschnittstelle von GitHub Copilot verwendet wird) bis hin zu mikrovirtuellen Maschinen, Linux-Containern und vollständigen Cloud-Instanzen, die unter Windows 365 ausgeführt werden.

Dieses System entkoppelt die Agentenausführung vom Desktop, der Zwischenablage, der Benutzeroberfläche und den Eingabegeräten des Benutzers. Jeder Agent ist an eine Identität gebunden, entweder an eine lokale ID oder an eine von Microsoft Entra bereitgestellte Cloud-Identität. Dadurch wird sichergestellt, dass jede Aktion des Agenten nachvollziehbar, protokollierbar und kontrollierbar ist.

MXC ist jetzt als frühe Vorschauversion verfügbar. Agent 365, integriert in den Microsoft Enterprise Security Stack, wird im Juli 2026 als Vorschauversion verfügbar sein und die Funktionen von Entra Identity Services, Intune Device Management, Defender Threat Protection und Purview Data Governance auf MXC aufsetzen, wodurch IT-Abteilungen die Agentenisolation zentral verwalten können.

Was die Partner betrifft, so haben OpenAI, NVIDIA, Manus, Nous Research (Hersteller von Hermes Agent) und das Open-Source-Projekt OpenClaw angekündigt, dass sie auf MXC aufbauen werden.

Erwähnenswert ist, dass die Zusammenarbeit mit OpenClaw damit begann, dass dessen Schöpfer, Peter Steinberger, proaktiv Kontakt zu Microsoft aufnahm, um sein Interesse zu bekunden. Daraus entwickelte sich schließlich eine umfassende Partnerschaft auf Plattformebene.

04 Drei Updates ermöglichen es der KI von Edge, "offline zu laufen".

Der Microsoft Edge-Browser hat ebenfalls ein Upgrade seiner nativen KI-Funktionen erhalten. Microsoft gab bekannt, dass das Team seit der Einführung von Phi-4-mini in der Build 2025 die geräteinternen KI-Funktionen basierend auf dem Feedback von Webentwicklern erweitert hat.

Das erste Element ist Aion-1.0-Instruct, ein kleineres, schnelleres und effizienteres lokales Small-Language-Modell als Phi-4-mini.

Es läuft auch auf PCs mit schwächeren GPUs und CPUs und ist aktuell als Entwicklervorschau verfügbar. Ab Juli ist es auf Hugging Face erhältlich.

Die zweite ist die Language Detection and Translation API, die ab Edge Version 148 verfügbar ist. Diese beiden APIs basieren auf dem in Edge integrierten geräteinternen KI-Modell für JavaScript und ermöglichen es Websites und Browsern, ihre Spracherkennungsfunktionen zu erweitern, um Text zu identifizieren und zwischen Sprachpaaren zu übersetzen.

Microsoft gibt an, dass der Dienst „schnelle, qualitativ hochwertige Übersetzungen bietet, mehr als 145 Sprachen unterstützt und für Übersetzungsworkloads im Web optimiert ist“ und dass der Dienst kostenlos ist.

Das dritte Feature ist die Spracherkennung über die Web Speech API, die experimentell in den Edge Canary- und Dev-Kanälen verfügbar ist.

Diese API hilft Entwicklern, Sprach- oder Audioeingaben in Websites und Browsererweiterungen zu integrieren, die lokal auf dem Gerät ausgeführt werden oder von cloudbasierten Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprache-Diensten unterstützt werden.

05 Entwicklertools und Cloud-Service-Iterationen

Auf der Ebene der Datenintelligenz veröffentlichte Microsoft Microsoft IQ, das die vier zuvor getrennten Kontextquellen zu einer gemeinsamen Grundlage für Agents zusammenführte.

Microsoft Fabric-CTO Amir Netz nutzte eine Analogie: Der grüne Code-Wasserfall in Matrix war keine Dekoration, sondern das Fundament, auf dem diese Welt aufgebaut war. Er sagte: „Was wir in der Datenwelt tun, ist, eine datengesteuerte Realität für Agenten zu schaffen.“

Microsoft IQ verfügt über vier Kontextquellen: Work IQ, das die täglichen Arbeitsabläufe von Organisationen anhand von E-Mails, Dokumenten, Besprechungen und Terminplänen erfasst; Foundry IQ, das das Organisationswissen verwaltet und Wissensdatenbanken kuratiert und indexiert; Fabric IQ, das den operativen Status eines Unternehmens in Echtzeit anhand von Daten modelliert und Entitäten, Beziehungen und Geschäftsregeln definiert, die auf Echtzeitsignalen basieren und auf Fabric Real-Time Intelligence beruhen (diese Funktion wird voraussichtlich in den kommenden Monaten offiziell veröffentlicht); und Web IQ, das globalen Kontext aus dem Web in Echtzeit hinzufügt.

Mit diesem kontextbezogenen System ist der Agent nicht mehr nur ein Werkzeug, das Befehle ausführt, sondern ein virtueller Mitarbeiter, der versteht, wie das Unternehmen funktioniert.

Eine gemeinsame „Grundlage“ allein genügt nicht. Sobald der Agent mit der Anwendungserstellung beginnt, benötigt jede Anwendung ein Backend. Andernfalls entstehen neue Datensilos außerhalb der Kontextschicht. Um dem entgegenzuwirken, hat Microsoft Rayfin veröffentlicht, ein Open-Source-SDK und eine CLI. Rayfin stellt die vom Agent erstellten Anwendungen direkt auf der Fabric-Plattform als verwaltetes Produktions-Backend bereit. Anwendungsdaten werden standardmäßig in den einheitlichen OneLake-Data-Lake eingespeist und anschließend an Microsoft IQ zurückgespielt, anstatt extern gespeichert zu werden.

Microsoft positioniert es als Konkurrenzprodukt zu Supabase und Neon. Der Hauptunterschied liegt in der Governance: Alle Anwendungen nutzen dieselben Daten- und Compliance-Kanäle. Netz erklärt, dass es sich um einen bidirektionalen Prozess handelt: Beim Erstellen einer Anwendung ruft ein Agent Informationen aus den Datenregeln des Unternehmens ab; die von der Anwendung während der Ausführung generierten Daten aktualisieren diese Regeln, sodass der nächste Agent die aktuellsten Informationen nutzen kann.

Microsoft hat außerdem die WSL-Containerfunktionalität eingeführt, mit der Entwickler Linux-Container direkt unter Windows erstellen und verwalten können. Zusätzlich bietet Microsoft eine Befehlszeilenschnittstelle und eine API, über die Linux-Container in nativen Windows-Anwendungen ausgeführt werden können. Diese Funktion wird in den kommenden Monaten als öffentliche Vorschauversion verfügbar sein.

Um Entwicklern Zeit bei der Konfiguration der Umgebung zu sparen, hat Microsoft außerdem Windows Developer Configurations veröffentlicht. Mit dieser Software lässt sich schnell ein neuer Rechner einrichten und entwickleroptimierte Konfigurationen anwenden, WSL, PowerShell 7 und Visual Studio Code automatisch installieren sowie die Git-Versionskontrolle aktivieren und versteckte Dateien im Datei-Explorer anzeigen.

06 Zwei neue Hardwaregeräte verlagern rechenintensive KI-Aufgaben zurück auf das lokale Gerät.

Diese Build-Konferenz war nicht nur eine Software-Präsentation von Modellen, Agenten und Entwicklungswerkzeugen; auch Hardware wurde vorgestellt. Da KI-Computing immer ressourcenintensiver wird und agentenbasierte Workflows kontinuierlich laufen müssen, hat Microsoft seinen Fokus auf die für Entwickler verfügbaren Geräte gerichtet. Anstatt jedes Mal teure Cloud-GPUs zu mieten, ermöglicht Microsoft die Ausführung dieser Aufgaben direkt auf lokalen Rechnern.

Andrew Hill, Vizepräsident von Surface Products, kündigte zwei neue Geräte an:

Die Surface RTX Spark Dev Box ist ein kompakter Entwickler-PC, der mit dem NVIDIA RTX Spark Superchip, einer NVIDIA Blackwell RTX GPU und einer NVIDIA Grace CPU ausgestattet ist und eine KI-Rechenleistung von bis zu 1 Petaflop sowie 128 GB einheitlichen Speicher bietet.

Das Gerät verwendet ein Aluminiumgehäuse, das gleichzeitig als Kühlkörper dient, und ist für langlaufende Trainingsaufgaben, die Inferenz großer Modelle und komplexe agentenbasierte Prozesse ausgelegt.

Das Gerät wird mit vorinstalliertem Windows 11 Pro ausgeliefert und ist für Entwickler auf Image-Ebene vorkonfiguriert: Dunkles Design, vereinfachte Taskleiste für die Entwicklung, Entfernung von Widgets, aktivierter „Nicht stören“-Modus, aktivierter Entwicklermodus und PowerShell 7 als Standard-Shell. WSL 2 ist mit GPU-Passthrough und CUDA-Unterstützung konfiguriert, und VS Code, GitHub Copilot, Git, Python und Node.js sind vorinstalliert.

In puncto Sicherheit basiert die Surface RTX Spark Dev Box auf Chip-to-Cloud-Sicherheit gemäß Microsofts Zero-Trust-Prinzip, einschließlich einer Secured-Core-PC-Architektur, BitLocker-Verschlüsselung und Microsoft Defender-Schutz. Sie kann für die Verwaltung und Governance in großem Umfang in Entra ID und Intune integriert werden.

Hill erklärte: „Die Art und Weise, wie Entwickler Software erstellen, verändert sich grundlegend. KI-Modelle werden immer leistungsfähiger und komplexer, agentenbasierte Arbeitsabläufe benötigen kontinuierliche Rechenleistung, und selbst für Aufgaben, die keine hochmodernen Modelle erfordern, können bei jeder Iteration Cloud-Kosten entstehen.“

Ein weiteres Hochleistungs-Notebook, das Surface Laptop Ultra, speziell für Entwickler, Kreative und IT-Experten, wurde bereits vorgestellt. Zusammen markieren sie den nächsten Schritt für Surface: die Entwicklung dedizierter Geräte für diejenigen, die die Zukunft gestalten. Die Surface RTX Spark Dev Box wird in den USA im Laufe dieses Jahres exklusiv über Microsoft.com erhältlich sein.

07 Eine neue Plattform, die es Geräten ermöglicht, KI-Agenten anstelle von Anwendungen auszuführen.

Stevie Battish, Leiter der Abteilung für angewandte Wissenschaften bei Microsoft, stellte ein internes Projekt mit dem Namen Projekt Solara vor.

Dies ist eine neue Plattform, die vom Chip bis zur Cloud reicht und auf Android statt Windows basiert. Sie ermöglicht es Geräten, KI-Agenten anstelle von Anwendungen auszuführen. Batish erläutert seine Motivation: „Die Grenzen verschwimmen. Man braucht nicht mehr unbedingt traditionelle Anwendungsmodelle. Man braucht nicht mehr die traditionelle Art, Benutzererfahrungen zu entwickeln.“

Die ersten beiden Konzeptgeräte wurden auf der Build-Konferenz vorgestellt:

Das neben dem PC platzierte Desktop-Center-Gerät reagiert auf Sprachbefehle, meldet Benutzer per Gesichtserkennung an und zeigt die wichtigsten Aufgaben des Tages an. In Verbindung mit einem Monitor verwandelt es sich in einen vollwertigen Windows-Rechner, der in der Cloud läuft.

Tragbare Ausweisgeräte revolutionieren den herkömmlichen Mitarbeiterausweis. Ein einziger Fingerabdruck aktiviert den Mitarbeiter, eine Berührung zeichnet Gespräche auf und transkribiert sie, und eine integrierte Kamera ermöglicht es dem Mitarbeiter, basierend auf dem Gesehenen des Nutzers zu reagieren.

In einer Demonstration im Gesundheitswesen fungierte das Abzeichen als Hilfsmittel für medizinisches Fachpersonal. Es konnte QR-Codes von Patienten scannen, Patientenbesuche aufzeichnen und transkribieren, Vitalwerte erfassen und Rezepte ausstellen. In einer anderen Anwendung scannte eine integrierte Kamera ein Brainstorming-Board mit Ideen für die Büroumgestaltung und schlug vor, Pflanzen hinzuzufügen.

Batish erklärte, dass Microsoft diese Geräte nicht selbst herstellen werde, sondern dass Hardwarehersteller und andere Industriepartner diese Referenzdesigns in ihre eigenen Produkte umsetzen würden, die jeweils auf eine bestimmte Branche, ein bestimmtes Unternehmen oder einen bestimmten Anwendungsfall abzielen.

08 Quantum-Chip-Upgrade, Zuverlässigkeit um das Tausendfache verbessert

Microsoft hat außerdem seinen topologischen Quantenchip der nächsten Generation, Majorana 2, vorgestellt.

Im Vergleich zum Vorgänger Majorana 1 besteht die wichtigste Änderung diesmal darin, dass das Supraleitermaterial von Aluminium auf Blei umgestellt wurde. Diese Anpassung verbessert die Zuverlässigkeit des Qubits um das 1000-fache, und die durchschnittliche Lebensdauer des Qubits erreicht 20 Sekunden, in einigen Fällen sogar bis zu einer Minute.

Andere technologische Ansätze führen typischerweise zu Qubit-Lebensdauern im Mikrosekundenbereich. Aufgrund dieser Fortschritte hat Microsoft seinen Zeitplan für skalierbare Quantencomputer halbiert und rechnet nun mit einer Realisierung bis 2029.

Die Entwicklung des Chips nutzte durchgängig die Agentic-KI-Funktionen der Microsoft Discovery-Plattform. Der KI-Agent übernahm Aufgaben wie Fertigungsmanagement, automatisierte Quantenzustandsmessung und interdisziplinäre Datenanalyse. Dadurch verkürzte sich der Messzyklus von mehreren Wochen auf mehrere Größenordnungen, und es wurden Korrelationen identifiziert, die für Menschen in fast zwei Jahrzehnten gesammelter Daten schwer erkennbar sind.

„Agentenbasierte KI hat fast alle unsere Tätigkeiten durchdrungen“, sagte Chetan Nayak, ein Microsoft Technical Fellow. Er betonte jedoch, dass KI lediglich Orientierung biete, „und Wissenschaftler sind stets in den Entscheidungsprozess eingebunden“.

Auf der Konferenz wurde auch die Microsoft Discovery-Plattform offiziell vorgestellt. Diese Plattform für Organisationen ermöglicht Spitzenforschung und -entwicklung und erlaubt es Forschern, von Menschen gesteuerte Teams autonomer Agenten für die Hypothesengenerierung, die experimentelle Optimierung und die theoretische Überprüfung einzusetzen. Microsoft veröffentlichte außerdem eine frühe Vorabversion der Microsoft Discovery-App, die kostenlos heruntergeladen und lokal mit dem GitHub Copilot-Konto ausgeführt werden kann.

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