Microsoft внедряет корпоративные агенты с глубокими рассуждениями, открывает агент анализа данных, который перехитривает конкурентов

Microsoft построила крупнейшую экосистему агента AI Enterprise AI и в настоящее время расширяет свое лидерство с помощью новых мощных возможностей, которые позиционируют компанию вперед в одном из самых захватывающих сегментов Enterprise Tech.

Компания объявила во вторник вечером два значительных дополнения к своей платформе Copilot Studio: глубокие возможности рассуждения, которые позволяют агентам решать сложные проблемы с помощью тщательного, методического мышления и агентских потоков, которые сочетают в себе гибкость ИИ с автоматизацией детерминированной бизнес -процесса. Microsoft также представила два специализированных глубоководных агентов для Microsoft 365 Copilot: исследователь и аналитик.

«У нас уже есть клиенты с тысячами агентов», — заявил VentureBeat в эксклюзивном интервью в эксклюзивном интервью в эксклюзивном интервью в эксклюзивном интервью в понедельник в эксклюзивном интервью в понедельник. «Вы начинаете иметь такую ​​агентную рабочую силу, где, независимо от работы, у вас, вероятно, есть агент, который может помочь вам сделать это быстрее».

Отличительный аналитический агент Microsoft

В то время как агент исследователя отражает возможности от конкурентов, таких как Deep Research и Deep Research Google, аналитический агент Microsoft представляет более дифференцированное предложение. Предназначенный для функционирования как ученый из персональных данных, агент -аналитик может обрабатывать различные источники данных, включая файлы Excel, CSV и встроенные таблицы в документах, генерируя идеи посредством выполнения кода и визуализации.

«Это не базовая модель с полки», — подчеркнула Ламанна. «Это довольно много расширений, настройки и тренировок поверх основных моделей». Microsoft использовала свое глубокое понимание рабочих процессов Excel и шаблонов анализа данных, чтобы создать агента, который соответствует тому, как корпоративные пользователи на самом деле работают с данными.

Аналитик может автоматически генерировать код Python для обработки загруженных файлов данных, создания визуализаций и предоставления бизнеса, не требуя технической экспертизы от пользователей. Это делает его особенно ценным для финансового анализа, бюджетного прогнозирования и оперативных вариантов использования отчетности, которые обычно требуют обширной подготовки данных.

Глубокие рассуждения: привлечение критического мышления к корпоративным агентам

Глубокая способность Microsoft расширяет способности агентов за пределами простого выполнения задач до сложного суждения и аналитической работы. Интегрируя современные модели рассуждений, такие как O1 Openai, и подключив их к корпоративным данным, эти агенты могут более методично решать неоднозначные бизнес -проблемы.

Система динамически определяет, когда вызывает более глубокие рассуждения, неявно на основе сложности задач или явно, когда пользователи включают в себя такие подсказки, как «Причина по этому», либо «думать об этом очень усердно». За кулисами платформа анализирует инструкции, оценивает контекст и выбирает соответствующие инструменты на основе требований задачи.

Это позволяет автоматизировать сценарии, которые ранее было трудно. Например, одна крупная телекоммуникационная компания использует агенты глубоких рассуждений для генерации сложных ответов зачатологов путем сборки информации из разных внутренних документов и источников знаний, сообщила Lamanna VentureBeat. Аналогичным образом, Thomson Reuters использует эти возможности для должной осмотрительности в слияниях и обзорах поглощения, обрабатывая неструктурированные документы для выявления понимания, сказал он. См. Пример рассуждения агента в видео ниже:

Потоки агента: переосмысление автоматизации процесса

Microsoft также представила потоки агентов, которые эффективно развивают роботизированную автоматизацию процессов (RPA), объединяя рабочие процессы на основе правил с рассуждениями искусственного интеллекта. Это отвечает требованиям клиентов для интеграции детерминированной бизнес -логики с гибкими возможностями ИИ.

«Иногда они не хотят, чтобы модель была фристайлом. Они не хотят, чтобы ИИ принимал свои собственные решения. Они хотят иметь жесткие деловые правила»,-объяснила Ламанна. «В других случаях они хотят, чтобы агент обращался к фристайлу и совершал суждения».

Этот гибридный подход позволяет сценариям, таким как интеллектуальное предотвращение мошенничества, когда агент поток может использовать условную логику для направления запросов на возмещение более высокой стоимости агенту искусственного интеллекта для глубокого анализа против политических документов.

Домашние животные дома, британский розничный продавец домашних животных, уже развернули эту технологию для предотвращения мошенничества. Ламанна сообщила, что компания сэкономила «более миллиона фунтов» в результате реализации. Точно так же Dow Chemical реализовал «миллионы долларов, сэкономивших для транспортировки и управления грузом» посредством оптимизации на основе агента.

Ниже приведено видео, показывающее потоки агента на работе:

Преимущество Microsoft Graph

Центральным в стратегии агента Microsoft является ее интеграция предприятия данных через Microsoft Graph, который представляет собой комплексное отображение отношений на рабочем месте между людьми, документами, электронными письмами, календарными событиями и бизнес -данными. Это дает агентам контекстное осознание, которых не хватает общим моделям.

«Менее известные секретные возможности Microsoft Graph заключается в том, что мы можем улучшить релевантность на графике на основе взаимодействия и того, насколько тесно связаны некоторые файлы», — сообщила Ламанна. Система определяет, какие документы наиболее упоминаются, общие или комментируются, обеспечивая ссылку агентов авторитетными источниками, а не устаревшими копиями.

Этот подход дает Microsoft значительное конкурентное преимущество перед автономными поставщиками ИИ. В то время как конкуренты могут предлагать расширенные модели, Microsoft объединяет их с контекстом на рабочем месте и точно оптимизированной настройкой для предприятий и инструментов Microsoft.

Microsoft может использовать те же веб -данные и технологии моделей, что и конкуренты, отметила Ламана, «но мы также имеем весь контент внутри предприятия». Это создает эффект маховика, когда каждое новое взаимодействие агента еще больше обогащает понимание графика шаблонов на рабочем месте.

Усыновление и доступность предприятия

По словам Ламаны, Microsoft приоритет, делая эти мощные возможности доступными для организаций с различными техническими ресурсами. Агенты выставлены непосредственно внутри Copilot, что позволяет пользователям взаимодействовать с помощью естественного языка без быстрого инженерного опыта.

Между тем, Copilot Studio предоставляет среду низкого кода для разработки пользовательских агентов. «В нашей ДНК есть инструмент для всех, а не только для людей, которые могут загрузить SDK Python и делать звонки, но любой может начать строить эти агенты», — подчеркнула Ламанна.

Этот подход доступности вызвал быстрое принятие. Ранее Microsoft сообщила, что более 100 000 организаций использовали Copilot Studio и что в последнем квартале было создано более 400 000 агентовПолем

Конкурентный ландшафт

В то время как Microsoft, по -видимому, возглавляет развертывание Enterprise Agent сегодня, конкуренция усиливается. Google расширила свои возможности Близнецов для агентов и агентского кодирования, в то время как модель OPE O1 и агенты SDK предоставляют мощные рассуждения и агентские инструменты для разработчиков. Крупные компании, такие как Salesforce, Oracle, Oracle, ServiceNow, SAP и другие, запустили агентские платформы для своих клиентов за последний год. А также во вторник Amazon’s Aws выпустил агента по искусственному искусству, который называется Amazon Q в QuickSight, чтобы позволить сотрудникам участвовать через естественный язык для проведения анализа данных без специализированных навыков.

Сотрудники могут использовать естественный язык для проведения анализа данных на уровне экспертного уровня, задавайте вопросы, если это если-то есть, и получить действенные рекомендации, помогая им разблокировать новые идеи и быстрее принимать решения

Тем не менее, преимущество Microsoft заключается в его более полном подходе-сильной связи с ведущей компанией модели рассуждений, OpenAI, а также предлагает выбор модели, инфраструктуру корпоративного уровня, обширную интеграцию данных между инструментами на рабочем месте и акцент на результатах бизнеса, а не на необработанных возможностях ИИ. Microsoft создала экосистему, которая выглядит как наилучшая практика, объединяя личные апопилоты, которые понимают отдельные модели работы со специализированными агентами для конкретных бизнес -процессов.

Для лиц, принимающих решения предприятия, сообщение ясное: агентская технология созрела за пределы экспериментов в практические бизнес-приложения с измеримым рентабельности. Выбор платформы все чаще зависит от интеграции с существующими инструментами и данными. В этой области Microsoft имеет преимущество во многих областях приложений из -за количества пользователей, которые он имеет, например, в Excel и Power Automate.

Посмотрите мое полное интервью с Чарльзом Ламаннкой, встроенным ниже, чтобы услышать, как Microsoft управляет своей стратегией агента, что эти новые возможности означают для предприятий, и как организации используют агенты для достижения измеримых бизнес -результатов: