“這比我們想象的要快得多，也比我們發布的其他任何尖端技術都要快，”微軟負責智能助手愿景的高管查爾斯·拉曼納(Charles Lamanna)告訴記者。“而這僅僅在一個季度內就實現了兩倍的增長。”
隨著微軟顯著擴展其智能助手功能，其應用也迅速增加。在今天開始的Ignite大會上，該公司宣布將允許企業在這些智能助手中使用Azure目錄中的任何一個大型語言模型(LLM)，共有1800個可選——這一舉措顯著超越了其以往對OpenAI模型的獨家依賴。公司還推出了可以獨立工作的自主智能助手，這些智能助手能夠在極少人為監督的情況下檢測事件并協調復雜的工作流程。
這些智能助手——能夠利用GenAI進行推理并執行特定業務任務的軟件——正在成為企業自動化和生產力的強大工具。微軟的平臺使企業能夠針對從客戶服務到復雜業務流程自動化的各種任務構建這些智能助手，同時保持企業級的安全性和治理水平。
構建企業級基礎
微軟在智能助手方面的早期領先地位源于其對通常在AI炒作周期中被忽視的企業需求的關注。雖然其在Ignite大會上推出的新型自主智能助手和LLM靈活性備受矚目，但公司的真正優勢在于其企業基礎設施。
該平臺可與1400多個企業系統和數據源集成，從SAP到ServiceNow再到SQL數據庫。這種廣泛的連接性使企業能夠構建能夠訪問并在其現有IT環境中處理數據的智能助手。雖然企業可以從頭開始構建自定義智能助手，但微軟還推出了十個針對核心業務功能(如銷售、服務、財務和供應鏈)的預構建自主智能助手，以加速常見企業用例的應用。
公司沒有提供關于哪種類型的智能助手最受客戶歡迎的更多細節。但拉曼納表示，除了IT部門為特定核心任務構建的應用程序外，還有第二類應用程序是更為自下而上的。這類應用程序是員工創建Copilot智能助手，以便與團隊或其他合作伙伴共享文檔或演示文稿，從而使其他人可以與內容互動并提出相關問題。
在AI部署中通常被忽視的安全性和治理功能，已被內置到微軟的核心架構中。該平臺的控制系統確保智能助手在企業權限和數據治理框架內運行。
“我們認為它將無處不在，”拉曼納告訴記者，“因為每當你擁有一項使以前不可能的事情變得可能的技術時，你們所有人都會對其最終被廣泛使用的程度感到震驚。”他將其與互聯網進行了比較，互聯網的連接性從瀏覽器擴展到操作系統，從根本上改變了客戶端-服務器架構。
拉曼納解釋說，LLM的一大突破在于它能夠理解非結構化內容——語言、視頻或音頻——并已經展現出推理的初步能力，能夠基于這些數據得出結論或做出判斷。“因此，瀏覽器、文字處理器、核心操作系統體驗以及你進行銷售流程和客戶支持流程的方式——現在由于這種能力的存在，它們都必須重新評估……我認為在計算堆棧中，真的不會有任何部分不因為智能助手和AI能力而重新構想某些組件。”
早期采用者已經看到了成果。麥肯錫使用自動化路由智能助手將其項目接收工作流程從20天縮短到僅2天。Pets at Home在不到兩周的時間內部署了欺詐預防智能助手，每年節省數百萬美元。微軟告訴記者，其他使用Copilot Studio的公司還包括Nsure、麥肯錫、標準銀行、湯森路透、維珍金融、Clifford Chance和蘇黎世保險。
智能助手網格：微軟的企業AI愿景
微軟戰略的核心是拉曼納所稱的“智能助手網格”——一個互聯互通的系統，智能助手在其中協作解決復雜問題。智能助手不是孤立運行的，而是可以在企業中無縫傳遞任務、消息和知識。
迄今為止，Copilot Studio一直與通過聊天觸發的智能助手相關聯，但現在微軟正在強調任何類型的動作。想象一下一個企業，其中的智能助手可以無縫協作：銷售智能助手觸發庫存智能助手檢查庫存可用性，然后庫存智能助手通知客戶服務智能助手更新客戶。這種架構包括：
• 自主智能助手：檢測事件并在無需人為監督的情況下觸發動作
• 編排層：協調多個專業智能助手
• 實時監控工具：提供智能助手工作流程的透明度
微軟的研究部門最近基于公司的Autogen框架發布了Magnetic-One系統，該系統建立了一個復雜的智能助手層次結構：一個管理智能助手在“外環”中維護任務檢查表，而專業智能助手在“內環”中執行工作。這種架構可能很快就會納入像微軟的OmniParser這樣的工具，這些工具讓智能助手能夠解釋UI元素，并展示了微軟在計算機使用智能助手方面的技術領先地位——與Anthropic和谷歌正在開發的能力相匹敵。該公司表示正在努力將這項研究投入生產，但沒有具體說明如何以及何時實現。
微軟的方法解決了企業面臨的一個關鍵挑戰：在保持控制的同時，將智能助手規模從數百個擴展到可能數百萬個。該平臺通過其編排能力使公司能夠協調多個專業智能助手——這種方法與多智能助手系統的更廣泛行業趨勢相一致。
該平臺的定價模式反映了其對企業市場的關注。與大多數AI提供商按代幣收費不同，Microsoft Copilot Studio的定價基于交換的消息數量——強調業務成果而非原始計算能力。拉曼納解釋說，公司不再詢問哪個模型最好。他們要求提供業務價值的示例。“這是市場上的一個顯著轉變。”
企業智能助手的競爭
雖然其他科技巨頭也在智能助手領域投入巨資，但微軟的企業功能組合和廣泛集成使其獲得了早期優勢。競爭對手如Salesforce和ServiceNow也推出了自己的智能助手平臺，如Agentforce(已構建1萬個智能助手)和ServiceNow Agents，但這些產品相對較新，缺乏微軟已建立的企業覆蓋范圍：數億工作者使用微軟的生產力套件。
競爭對手的格局包括各種方法。OpenAI專注于直接的API訪問，但尚未建立企業智能助手部署框架，盡管其最近的o1-preview模型顯示出卓越的推理能力，未來可能為更智能的智能助手提供動力。像Crew這樣的新入局者提供實驗性的智能助手框架，但缺乏企業規模。LangChain的模塊化框架在開發者中仍然很受歡迎，但更側重于實驗而非企業級部署。AWS通過SageMaker等平臺保持以開發者為中心的方法，而谷歌的AI平臺在特定垂直領域表現出色，但缺乏一個連貫的智能助手框架來實現廣泛的企業采用。
相比之下，微軟結合了企業安全性、低代碼工具、預構建模板和為開發者提供的專業代碼SDK，使其成為不同團隊的更具包容性的選擇。該公司還花費了大量時間來完成其各種應用程序和分析數據庫的集成工作，以便智能助手可以原生地調用任何企業數據，而不必為了檢索增強生成(RAG)目的而單獨調用數據庫。
然而，智能助手技術仍處于初級階段。大型語言模型仍然可能出現幻覺，依賴它們的智能助手需要仔細安裝和管理，以避免無限循環或不必要的成本等問題。一些客戶對Copilot的定價和實施挑戰表示擔憂。
該領域也可能仍然保持碎片化。財富500強公司中的很大一部分可能會選擇多供應商方法，可能使用微軟的Copilot智能助手來提高員工生產力，同時為敏感應用選擇其他框架。
結論：引領智能助手驅動的企業
雖然微軟目前在企業智能助手部署方面處于領先地位，但這項技術仍處于早期階段。公司的優勢并非來自任何單一功能，而是來自其全面的方法：企業級基礎設施、廣泛集成以及關注業務成果而非原始AI能力。
未來一年將檢驗微軟是否能夠保持這一領先地位。競爭對手正在競相增強其產品。企業正在從實驗階段轉向全面部署。顯而易見的是，智能助手正在超越炒作周期，成為企業IT架構的現實——伴隨著這一轉變所帶來的所有復雜性和挑戰。
對于技術領導者而言，現在是評估智能助手如何改變您的工作流程的時候了，從自動化重復任務到實現新的協作模式。從小處著手，專注于可衡量的成果，并首先考慮預構建的智能助手來加速您的旅程。
觀看上方嵌入的查爾斯·拉曼納的完整訪談，親耳聽聽微軟如何推動AI革命，智能助手對企業架構意味著什么，ContentOps的興起，以及它如何影響角色和工作職能。
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