Заголовок оригинала: (Одна статья, чтобы понять Microsoft Build 2026: наступает эпоха «Agent-first» — сразу семь собственных моделей)

Оригинальный автор: Ли Хэйлунь, Tencent Technology

2 июня по местному времени в США на выставочном комплексе Mason Hall в Сан-Франциско стартовала конференция для разработчиков Microsoft Build 2026. Тематика сосредоточена на практическом применении передовых AI-технологий. Microsoft представила серию продуктов и обновлений, охватывающих собственные AI-модели, агентные приложения, безопасность операционных систем, инструменты для разработчиков, облачные сервисы и новую платформу аппаратных средств.

На конференции для разработчиков в 2025 году Microsoft обозначила направление «эпоха AI-агентов», представив Copilot Studio для оркестрации мультиагентов, Windows AI Foundry, и объявив о полной поддержке Model Context Protocol. GitHub Copilot представил агент для программирования Coding Agent.

В нарративе Microsoft 2025 год — это решение вопроса «в эпоху агентов по каким стандартам и фреймворкам действовать», а 2026 — фокус на том, «как с помощью собственных моделей и продуктов это реально запустить». Слой моделей закрывает потребность в собственных ключевых силах, способных «тянуть на себе», а продуктовый слой переводит агентов из демонстраций в полнофункциональную реализацию по всему стеку — в системах, оборудовании и облаке.

На этой презентации ключевой выпуск можно разделить на шесть разделов: семейство собственных моделей MAI; агентная экосистема, представленная Scout и приложением GitHub Copilot; системный AI-безопасностный sandbox MXC; устройства для разработчиков Surface RTX Spark Dev Box и оптимизации системы; новая агентная платформа Project Solara; а также инструменты для разработчиков и governance-фреймворки, включая Microsoft IQ, Rayfin, ASSERT, ACS и т. д.

01 Семь моделей, обученных с нуля, без дистилляции

Вся основная ключевая речь разворачивается вокруг видения, озвученного генеральным директором Microsoft Сатьей Наделлой. После того как он предложил стратегическую рамку «Agent-first», руководители разных бизнес-направлений по очереди выходили на сцену и выпускали конкретные продукты, чтобы воплотить эту рамку в реальность.

На конференции Сулейман объявил о запуске семи новых моделей, разработанных внутри Microsoft с использованием AI, которые все объединены под семейством MAI.

Он описал миссию MAI как создание «машины для восхождения на вершину» — путем постоянных вложений вычислений, более качественных данных и более точной оценки обеспечивать циклическое самоулучшение, чтобы пользователи всегда оставались на передовой технологического развития.

Говоря о масштабах вычислений для обучения, Сулейман отметил: объем вычислений, используемый для обучения передовых моделей, вырос на один триллион раз и, как ожидается, в течение следующих трех лет увеличится еще в тысячу раз. Все модели MAI Microsoft обучаются «с нуля восходя на вершину, без дистилляции»: они не опираются на выходы сторонних моделей для обучения.

Сулейман, руководитель подразделения Microsoft по AI, представил семь собственных моделей

Конкретные модели следующие:

Флагманская модель для рассуждений MAI-Thinking-1 — средняя по размеру модель. Microsoft заявляет, что в ключевых тестах по программной инженерии ее производительность может сравняться с лучшими моделями на рынке. В слепом сравнительном тестировании предпочтение человека-оценщика было примерно на одном уровне с Sonnet 4.6. Модель обучалась с нуля на чистых данных: без дистилляции третьих моделей.

Модель для программирования MAI-Code-1-Flash — агентная кодирующая модель, эффективная для вывода; она имеет 5 миллиардов параметров и создана с учетом глубокой интеграции специально для GitHub Copilot, VS Code и технологического стека Microsoft. Microsoft утверждает, что она сопоставима с Haiku, но стоит дешевле.

Модель генерации изображений MAI-Image-2.5 и ее сверхэффективная Flash-версия; поддерживает генерацию изображений по текстовому описанию и редактирование изображений. Microsoft заявляет, что на оценках Arena она превосходит Google Nano Banana Pro.

Транскрипционная модель MAI-Transcribe-1.5 с точностью на уровне SOTA. По утверждениям, она быстрее конкурирующих моделей в пять раз и имеет встроенную поддержку распознавания терминов предметной области на 43 языках.

Модель генерации речи MAI-Voice-2 обеспечивает качественную речь с естественным звучанием; поддерживает 15 языков; может адаптировать голос по коротким образцам и имеет меры защиты от злоупотреблений. Скоро выйдет ее Flash-версия, чтобы выполнить те же функции с более низкой стоимостью.

Все модели используют одни и те же правила работы с данными, инфраструктуру и рамки оценки. Помимо распространения на Azure Foundry и оптимизации для продуктов Microsoft first-party, эти модели также будут доступны разработчикам на Open Router, а также на Fireworks и Baseten. Впервые разработчики смогут самостоятельно настраивать веса моделей.

На встрече Наделла представил Microsoft Frontier Tuning — способ, с помощью которого компании могут настраивать модели под собственные рабочие данные. Логика такова: наиболее ценными являются не универсальные корпуса, а реальные траектории, шаги и решения, с помощью которых агент выполняет задачи в компании.

Наделла рассказывает о Frontier Tuning

Эта схема подключает MAI-модели к реальным рабочим процессам, чтобы модель могла учиться в реальной среде, делая дело. Сулейман сказал: «Вы строите собственную модель: тренируете ее в своей среде на ваших данных и управляете ею. Знания вашей организации становятся частью модели и принадлежат только вам».

По эффективности модели MAI для Excel, настроенные Microsoft, находятся примерно на уровне GPT-5.4, при этом эффективность повышена в 10 раз. После внедрения Frontier Tuning в McKinsey MAI достигает наивысшей доли побед среди всех тестируемых моделей, а стоимость снижается примерно в 10 раз.

В сфере здравоохранения Microsoft объявила о сотрудничестве с клиникой Mayo Clinic для совместного создания передовой AI-модели для здравоохранения. Эта модель объединит клиническую экспертизу Mayo Clinic, деидентифицированные клинические данные и вертикальные инсайты с базовыми AI-возможностями Microsoft.

Microsoft также раскрыла, что модели MAI разрабатываются совместно с чипом Maia 200 собственного производства: благодаря совместной оптимизации «софт—железо» уже достигнуто повышение эффективности в 1,4 раза.

02 Полная реализация агентной экосистемы

На конференции Microsoft объявила масштабную трансформацию в сторону «Agent-first»: цель — автоматизировать то, как knowledge-работники используют программное обеспечение, и «встроить» AI-помощника в ежедневное офисное взаимодействие.

Scout — ключевой агентный продукт этого релиза. Этот AI Agent, которого называют «всегда онлайн», построен на фреймворке OpenClaw и может взаимодействовать в Microsoft Teams как человеческий коллега.

Scout может просматривать рабочие сообщения пользователей, календарь и входящие письма, автоматически выполнять задачи, перенастраивать конфликтующие встречи и составлять профессионально звучащие ответы. Пользователи могут отправлять ему команды прямо в Teams или дать ему имя.

Назначенный недавно на должность корпоративного вице-президента Microsoft Омар Шахин объяснил концепцию дизайна Scout: «По сути, ваша компания — это тот, кто нанял вашего помощника. Весь смысл частного помощника в том, что пока вы не на работе, они все равно работают».

Scout предоставляется через план Microsoft Frontier и требует подписку GitHub Copilot. Microsoft тестирует настольное приложение Scout и выпустит его для подписчиков, которые выбрали доступ к «передовым» функциям. Внутри Microsoft, по словам Шахина, отдел продаж — самая большая и самая быстрорастущая группа пользователей этого инструмента.

Еще одно важное объявление — настольное приложение GitHub Copilot. Chief Product Officer GitHub Марио Родригес (Mario Rodriguez) рассказал, что это «агентный нативный настольный опыт, построенный на базе GitHub».

Благодаря единому представлению «My Work» разработчики видят динамику работы сразу по нескольким подключенным репозиториям, включая активные сессии, треды, pull request и фоновую автоматизацию.

Каждая сессия работает в своем собственном Git worktree, а параллельные Agent не мешают друг другу. Приложения имеют функцию Agent Merge: она помогает завершить ревью, проверки и мерж pull request. Интерфейс Canvas предназначен для двустороннего взаимодействия между человеком и машиной: разработчики могут проверять, направлять и подтверждать работу, которую Agent выполняет от их имени.

Приложение GitHub Copilot выходит в виде технического превью для Windows 11, Windows 11 on Arm, Mac и Linux; требуется подписка GitHub Copilot, а в будущем оно станет доступно для пользователей Copilot Free. Приложение поддерживает облачные и локальные песочницы, а также код-ревью; обе опции включают поддержку политик.

В части агентного безопасного governance Microsoft представила Agent Control Specifications (ACS) — новый открытый стандарт, призванный дать разработчикам более единый и детализированный способ контролировать поведение AI Agent. ACS позволяет командам разработки, соответствия требованиям и безопасности определить policy-файлы для Agent: что он может делать, что он абсолютно не должен делать, когда требуется одобрение человеком, и какие доказательства следует фиксировать для проверки.

ACS выходит как SDK и поставляется с плагинами, включая LangChain, OpenAI Agents SDK, Anthropic Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Microsoft.Extensions.AI, инструменты MCP и др. Поскольку политики можно записать в один файл, ACS можно связать с Agent: он следует за Agent через разные фреймворки и среды.

ASSERT (Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing) — еще один тестовый инструмент. Это открытый фреймворк: с помощью AI он превращает высокоуровневые описания на естественном языке ожидаемого поведения целевой модели/стратегии/поведения в структурированные скоринговые тесты.

ASSERT принимает краткое описание ожидаемого поведения AI-модели на естественном языке, генерирует наборы допустимого и недопустимого поведения, сценарии проблем и тестовые случаи; затем запускает тесты на целевой системе и выставляет оценки. Она также может записывать путь, по которому действовала AI-система, включая промежуточные шаги и вызовы инструментов, чтобы разработчики могли проверить, где произошел сбой.

03 Чем автономнее Agent, тем опаснее: Microsoft проводит «красную черту» через MXC на уровне системы

По мере того как AI Agent становится все мощнее и автономнее, Microsoft осознала ключевую проблему: чем автономнее Agent, тем полезнее он может быть, и тем опаснее запускать его в корпоративной сети без ограничительных ограждений. Официальный блог Microsoft описывает это как «многослойную системную проблему»: каждая интеракция между Agent и человеком, инструментами, приложениями, моделями и другими Agent «открывает новые поверхности атаки и привносит различные режимы отказа».

Для решения этой проблемы Microsoft представила Microsoft Execution Containers (MXC) — встроенный в саму Windows слой выполнения, управляемый политиками.

Исполнительный вице-президент Microsoft по Windows и устройствам Паван Дхавурулу подчеркнул, что это критически важно для того, чтобы AI Agent стали коммерчески жизнеспособными. Он сказал, что они «построены вокруг безопасности, включенности, изоляции и возможности контроля со стороны пользователей», что сделает Agent достаточно безопасными как для обычных потребителей, так и для развертывания в компаниях.

Генеральный директор Microsoft Наделла представил системный sandbox безопасности MXC

MXC по сути является SDK и моделью политик, встроенными в Windows и Windows Subsystem for Linux. Он предоставляет то, что Microsoft называет «компонуемым спектром песочниц». Спектр охватывает все: от изоляции легковесных процессов (которую уже используют командный интерфейс GitHub Copilot) до микровиртуальных машин, Linux-контейнеров и полноценных облачных экземпляров, работающих на Windows 365.

Эта система отделяет выполнение Agent от рабочего стола пользователя, буфера обмена, интерфейса и устройств ввода. Каждый Agent привязан к личности: либо к локальному ID, либо к облачному заранее подготовленному идентификатору, поддерживаемому Microsoft Entra, чтобы каждое действие Agent можно было атрибутировать, аудитировать и регулировать.

MXC уже предлагает ранние превью-версии. Agent 365, который интегрируется с корпоративным стеком безопасности Microsoft, выйдет в превью в июле 2026 года: поверх MXC наслоятся возможности Entra Identity, управления устройствами Intune, защиты от угроз Defender и governance данных Purview, чтобы ИТ-команды могли централизованно управлять изоляцией Agent.

Со стороны партнеров уже объявили, что OpenAI, Nvidia, Manus, Nous Research (производитель Hermes Agent) и open-source-проект OpenClaw будут строить решения на MXC.

Стоит отметить: сотрудничество OpenClaw началось с того, что создатель Питер Штейнбергер (Peter Steinberger) сам связался с Microsoft и выразил интерес к сотрудничеству; в итоге это вылилось в всеобъемлющее партнерство на уровне платформы.

04 Три обновления, чтобы AI Edge «мог работать без подключения к сети»

Браузер Microsoft Edge тоже получил обновление локальных AI-возможностей. Microsoft заявляет, что после введения Phi-4-mini на Build 2025 команда расширила возможности AI на стороне устройства на основе отзывов веб-разработчиков.

Первая — Aion-1.0-Instruct: локальная small language model, меньшая, чем Phi-4-mini, при этом более быстрая, компактная и эффективная.

Она может работать на ПК с более слабыми возможностями GPU и CPU. Сейчас доступна в виде превью для разработчиков; релиз состоится в июле на Hugging Face.

Второе — языковое обнаружение и API для перевода, которые поставляются вместе с версией Edge 148. Эти два API питаются встроенными на стороне устройства AI-моделями внутри Edge и предназначены для JavaScript: они позволяют сайтам и расширениям браузера определять язык текста и переводить между языками.

Microsoft называет сервис «обеспечивающим быстрые, высококачественные переводы, поддерживающим более 145 языков и оптимизированным под переводческие нагрузки в сети» — он бесплатный.

Третья возможность — распознавание речи через Web Speech API; в Edge Canary и Dev-каналах она доступна в качестве экспериментальной функции.

Этот API помогает разработчикам интегрировать голосовой или аудиоввод в сайты и расширения браузера — с выполнением на стороне устройства. Также он может использовать как бэкенд сервисы голос в текст и текст в речь в облаке.

05 Итерации инструментов для разработчиков и облачных сервисов

На уровне данных и интеллекта Microsoft выпустила Microsoft IQ: ранее существовавшие четыре независимых источника контекста были объединены в общий фундамент Agent.

Технический директор по технологиям в Microsoft Fabric Амир Нец разразился сравнением: (в «Матрице») те зеленые кодовые водопады — это не декорации, а фундамент того мира, который они создают. Он сказал: «То, что мы делаем в мире данных, — это строим для Agent реальность, опирающуюся на данные».

Четыре источника контекста в Microsoft IQ: Work IQ — фиксирует ежедневный способ работы организации, используя электронную почту, документы, встречи и расписания; Foundry IQ — управляет знаниями организации, планирует и индексирует базы знаний; Fabric IQ — моделирует в реальном времени статус работы бизнеса по данным, определяет сущности, отношения и бизнес-правила, которые привязаны к реальным сигналам, основанным на аналитике в Fabric; ожидается, что эта функция будет официально запущена в ближайшие несколько месяцев. Web IQ — добавляет реальный глобальный контекст из интернета.

С этой контекстной системой Agent больше не является инструментом, который просто выполняет команды: он становится виртуальным сотрудником, понимающим, как устроена работа компании.

Одного общего «фундамента» недостаточно. Когда Agent начинает генерировать приложения, каждому приложению нужен бэкенд; если его оставить без контроля, эти приложения образуют новые «острова данных» за пределами контекстного слоя. Поэтому Microsoft выпустила Rayfin — открытый SDK и CLI. Он напрямую деплоит приложения, построенные Agent, в платформу Fabric как управляемый производственный бэкенд; данные приложений по умолчанию поступают в единое хранилище OneLake, а затем возвращаются в Microsoft IQ, вместо того чтобы накапливаться снаружи.

Microsoft позиционирует ее как конкурента Supabase и Neon. Ключевое отличие — в governance: все приложения идут через один и тот же набор каналов данных и соответствия требованиям. Иннц (Нетц) сказал, что это двусторонний процесс: когда Agent создает приложение, он берет информацию из корпоративных правил данных; когда приложение запущено, создаваемые им данные в свою очередь обновляют эти правила, и следующий Agent сможет использовать самые актуальные вещи.

Также Microsoft представила функцию WSL контейнеров, позволяющую разработчикам напрямую создавать и управлять Linux-контейнерами в Windows. Microsoft дополнила это командной строкой и API, позволяющими запускать Linux-контейнеры в локальных Windows-приложениях; в ближайшие несколько месяцев эта функция выйдет в публичное превью.

Чтобы разработчикам не приходилось тратить время на настройку окружения, Microsoft также выпустила Windows Developer Configurations: она позволяет быстро подготовить новую машину и применить оптимизированные настройки для разработчиков. Происходит автоматическая установка WSL, PowerShell 7 и Visual Studio Code; в проводнике включается Git-контроль версий и показываются скрытые файлы.

06 Два новых устройства: вернем «тяжелую AI-работу» на локальную сторону

Этот Build — не только шоу программного обеспечения из моделей, Agent и инструментов для разработчиков: в нем присутствовало и железо. Когда AI-вычисления начинают все сильнее зависеть от вычислительной мощности, а агентные рабочие процессы требуют беспрерывного запуска, Microsoft решила смотреть в сторону устройств, которые уже есть у разработчиков: вместо того чтобы каждый раз брать в аренду дорогие облачные GPU, лучше выполнять эти задачи прямо на локальной машине.

Вице-президент компании Surface по продуктам Эндрю Хилл анонсировал два новых устройства:

Surface RTX Spark Dev Box — компактный ПК для разработчиков с суперчипом NVIDIA RTX Spark; в связке с GPU NVIDIA Blackwell RTX и CPU NVIDIA Grace он обеспечивает до 1 Petaflop AI-мощности и оснащен 128 ГБ унифицированной памяти.

В устройстве используется алюминиевый корпус, который одновременно служит радиатором; оно специально предназначено для длительных задач обучения, вывода больших моделей и сложных агентных процессов.

Устройство предустановлено с Windows 11 Pro; на уровне образа для разработчиков заранее настроены: темная тема, упрощенная панель задач, удаление виджетов, включен режим «Не беспокоить», включен режим разработчика, а PowerShell 7 установлен по умолчанию как Shell. WSL 2 уже настроен с поддержкой GPU passthrough и CUDA. Установлены VS Code, GitHub Copilot, Git, Python и Node.js.

С точки зрения безопасности Surface RTX Spark Dev Box построен поверх безопасностей «чип—облако», соответствующих принципам Microsoft Zero Trust: включая архитектуру Secured-core PC, шифрование BitLocker и защиту Microsoft Defender, а также интеграцию с Entra ID и Intune для масштабного управления и governance.

Хилл объяснил: «Способ, которым разработчики создают ПО, меняется фундаментально. Возможности и сложность AI-моделей растут, агентным рабочим потокам нужна непрерывная вычислительная мощность, и даже задачи, которым не требуются самые передовые модели, при каждой итерации могут создавать облачные издержки».

Еще один Surface Laptop Ultra — высокопроизводительный ноутбук, специально созданный для разработчиков, авторов контента и технических специалистов. Он был представлен ранее; вместе с ним это отражает следующий шаг Surface: создавать специализированные устройства для людей будущего. Surface RTX Spark Dev Box выйдет на рынок США в конце этого года и будет продаваться только на Microsoft.com.

07 Новая платформа, которая запускает на устройствах AI Agent, а не приложения

Руководитель отдела прикладных наук Microsoft Стиви Бадиш рассказал о внутреннем проекте, который называют Project Solara.

Это новая платформа от чипа до облака: основана на Android, а не на Windows. Она предназначена не для запуска приложений, а для работы AI Agent на устройствах. Бадиш объясняет исходную идею: «Границы рушатся. Тебе не обязательно придерживаться традиционной модели приложений. Тебе не обязательно традиционным способом разрабатывать опыт».

Первые две концептуальные модели устройств были показаны на Build:

Настольное центральное устройство, размещаемое рядом с ПК: отвечает на голосовые команды, логинит пользователя по распознаванию лица и показывает самые срочные дела на сегодня. При подключении монитора оно может превратиться в полноценную Windows-машину, работающую в облаке.

Носимая карточка-бейдж: заново переосмысливает стандартные идентификационные карты сотрудников. Одним нажатием на отпечаток можно пробудить Agent; простым касанием можно записывать и транскрибировать разговоры. Встроенная камера позволяет Agent принимать действия на основе того, что видит пользователь.

В демонстрации для здравоохранения этот бейдж запускал Agent, предназначенный для медицинских сотрудников: он сканировал QR-коды пациентов, записывал и транскрибировал ход приема, фиксировал жизненные показатели и выписывал рецепты. В другом приложении встроенная камера сканировала доску для мозгового штурма с идеями реконструкции офиса и предлагала добавить растения.

Бадиш заявил, что Microsoft не будет производить эти устройства самостоятельно. Она предполагает, что производители оборудования и другие отраслевые партнеры превратят эти референс-дизайны в свои продукты — при этом каждое решение будет ориентировано на конкретную отрасль, компанию или сценарий.

08 Обновление квантового чипа: надежность повышается в тысячу раз

Microsoft также выпустила квантовый чип следующего поколения Majorana 2.

По сравнению с предшественником Majorana 1 ключевое изменение — сверхпроводниковый материал: вместо алюминия использован свинец. Это повысило надежность кубитов в 1000 раз; средний срок службы кубита достиг 20 секунд, а в отдельных сценариях может сохраняться до минуты.

Срок службы кубитов при альтернативных технологических маршрутах обычно измеряется только микросекундами. На основе этого прогресса Microsoft сократила ожидаемый срок достижения масштабируемых квантовых вычислений примерно наполовину: сейчас ожидается, что это будет достигнуто до 2029 года.

Разработка этого чипа проходила с использованием агентных AI-возможностей платформы Microsoft Discovery. AI-агенты брали на себя задачи управления производством, автоматизацию измерений квантовых состояний и междисциплинарный анализ данных. В результате цикл измерений, который раньше занимал недели, сократился на несколько порядков, а также были выявлены связи, которые человеку трудно заметить — на основе накопленных почти за двадцать лет данных.

Ученый-академик Microsoft Джекиатан Наяк сказал: «Агентный ИИ практически пронизывает все, чем мы занимаемся». Но он подчеркнул: AI дает только руководство — «всегда научные специалисты находятся в контуре».

Платформа Microsoft Discovery также была официально представлена на этой конференции. Это организационная платформа для передовых исследований: она позволяет исследователям развертывать команды автономных Agent под руководством человека, проводить генерацию гипотез, оптимизацию экспериментов и теоретическую верификацию. Microsoft одновременно выпустила раннее превью приложения Microsoft Discovery: личная версия доступна для бесплатной загрузки, и она запускается локально с помощью учетной записи GitHub Copilot.

Ссылка на оригинал