Главный специалист по Искусственному Интеллекту в Microsoft рассказывает, как он использует Copilot, и о реальных проблемах, которые компании решают с помощью агентов
Компания Microsoft использовала свою конференцию Build 2026 на этой неделе, чтобы донести четкий месседж: агенты стремительно внедряются в производственные среды корпоративных систем, и победит та платформа, которая обеспечит им надежный контекст, управление, идентификацию, память, а также безопасный доступ к корпоративным данным.
Компания анонсировала Microsoft IQ — уровень контекста, объединяющий GitHub Copilot, Microsoft Foundry и Copilot Studio; API-интерфейсы Work IQ, выход которых запланирован на 16 июня; Fabric IQ для структурированных бизнес-данных; Foundry IQ для поиска по корпоративной базе знаний и живому интернету; а также Web IQ в качестве нового стека веб-поиска, ориентированного на агентов.
Microsoft также представила Scout — персонального рабочего агента, и сразу семь новых собственных ИИ-моделей в рамках растущего семейного семейства MAI для различных модальностей и сценариев использования, включая MAI-Thinking-1.
Эти анонсы напрямую касаются зоны ответственности Марко Касалайны (Marco Casalaina). Касалайна — вице-президент Microsoft по продуктам в направлениях Core AI и AI Futurist. Он возглавляет команду AI Futures в Microsoft, а ранее руководил командами в сфере Azure AI, включая Azure OpenAI, Vision, Speech, Decision, Language, Responsible AI и AI Studio.
До работы в Microsoft он возглавлял команду Einstein AI в Salesforce и получил степень по компьютерным наукам в Корнеллском университете. Издание CRN сообщало, что он присоединился к Microsoft в начале 2022 года в качестве вице-президента по продуктам в подразделении Azure Cognitive Services, то есть он работает в компании уже более четырех лет.
В преддверии конференции Build издание VentureBeat пообщалось с Касалайной о стратегии Microsoft в отношении агентов, философии компании по выбору моделей, интеграции Microsoft IQ с протоколом MCP, а также о том, почему, по его мнению, предприятиям требуется гораздо больше, чем просто доступ к мощным моделям. Ниже приведена отредактированная для ясности и сокращенная версия интервью.
VentureBeat (VB): Для начала не могли бы вы рассказать о своей роли в Microsoft и о том, что на практике означает звание «AI Futurist»?
Марко Касалайна (МК): Я являюсь вице-президентом по продуктам направления, которое мы называем Core AI. Core AI — это наш набор инструментов для разработчиков искусственного интеллекта, включающий Foundry, Visual Studio, VS Code, GitHub и GitHub Copilot. Это наша общая группа.
Моя кремниеводолинская должность звучит как AI Futurist (ИИ-футурист), и здесь это имеет вполне конкретное значение. Мне доводилось работать с другими людьми, которых называют футуристами — например, с Питером Шварцем, — и там все может быть несколько размыто. Для меня конкретно это означает, что я — первый человек, который тестирует здесь любые новинки.
Ко мне постоянно поступают разработки со всей Microsoft, даже не только из Foundry, поскольку я взаимодействую практически со всеми подразделениями компании. Практически каждый постоянно присылает мне что-то новое. Даже сегодня я получил совершенно новую разработку прямо перед этим звонком. Обычно я здесь первый, кто пробует всё новое, и это очень круто. Мне удается видеть массу действительно потрясающих вещей.
Один мой друг, который возглавляет направление ИИ в Intuit, называет меня «потенциалистом смежных областей» (adjacent possiblist). Свою концепцию футурологии я рассматриваю с прицелом примерно на год вперед — на ближайшее будущее того, что вот-вот произойдет. Именно на этом я и концентрируюсь.
VB: Как вы оцениваете текущее состояние дел с агентами и, в частности, позиции Microsoft на фоне того, как компании и частные лица спешат внедрять агентный ИИ?
МК: Мы можем посмотреть на это снизу вверх. В самом основании стека лежит наша приверженность принципу выбора моделей. У нас всегда были передовые модели OpenAI из серии GPT. Теперь у нас есть очень прочное партнерство с Anthropic, в рамках которого мы предлагаем модели Claude. Мы только что запустили Claude Opus 4.8 в Azure — вернее, в Foundry — и на конференции Build мы представляем нашу новую модель MAI.
Модели MAI — это линейка передовых моделей, которые мы создаем собственными силами. Они разработаны с упором на эффективность токенов, оптимизацию и кастомизацию. Мы создаем их специально для того, чтобы наши клиенты могли настраивать их под свои собственные наборы данных.
На уровень выше мы анонсируем размещенные агенты (hosted agents) в Foundry. Это наша управляемая агентная среда в Foundry. Она автоматически обрабатывает масштабирование, контейнеризацию и прочие подобные вещи. Это среда, в которой вы можете управлять агентами.
Еще на уровень выше находится плоскость управления (control plane) Foundry. По крайней мере для создаваемых агентов вам нужен контроль над ними. Это дает вам возможность отслеживать их расходы, затраты токенов и корректность работы. Вы можете проводить непрерывную оценку и выборочную проверку взаимодействий с этими агентами, запускать тесты и удостоверяться, что они продолжают работать должным образом и не «дрейфуют».
Главной новостью станет полноценный релиз (GA) того, что мы называем IQ в Microsoft. Сейчас их три, а будет четыре. Есть Foundry IQ, которая предназначена для работы со знаниями — в основном неструктурированными. Есть Fabric IQ. У нас есть множество клиентов, которые доверили огромные объемы данных Microsoft Cloud в Fabric, Power BI и сопутствующих технологиях. Fabric IQ призвана создать интерфейс для этих данных, ориентированный на агентов, чтобы агенты могли обращаться к ним без необходимости буквально разбирать отчет Power BI. Это было бы абсурдом.
Work IQ связана с экосистемой Microsoft. Work IQ можно рассматривать как агентное «лицо» всех приложений Microsoft: Outlook, Teams, Word, SharePoint и прочих. Как агент взаимодействует со всеми этими инструментами? За это отвечает Work IQ.
И наконец, четвертое решение — Web IQ. Мы выпускаем наш новый стек веб-поиска, ориентированный на агенты. Он умеет искать информацию в сети, просматривать видео и даже автоматически выполнять определенные задачи по просмотру страниц. Он работает супербыстро и не имеет пользовательского интерфейса как такового. Он бесшовный (headless). Этот интерфейс предназначен именно для агентов.
Мы также анонсируем Agent Optimizer (Оптимизатор агентов). Он включает в себя новый тип оценки, который позволяет гораздо более детально проверять, работает ли агент вообще и делает ли он это правильно. Шаг оптимизации может вернуться назад и внести изменения в промпт — разумеется, с вашего согласия, — чтобы в дальнейшем ваш агент работал корректнее. По сути, это создает цикл обратной связи для улучшения работы агентов.
VB: Microsoft иногда критикуют за запутанное и неуклюжее наименование продуктов. Какое место занимают эти продукты IQ? Должны ли корпоративные пользователи сначала обращаться к IQ, или IQ больше предназначена для подключения разработчиками?
МК: Все продукты IQ являются бесшовными (headless). Концепция IQ заключается в том, что каждый из них предоставляет агенту свой собственный тип контекста. В основном с различными IQ будут взаимодействовать разработчики — разработчики и создаваемые ими агенты.
Бренд IQ на самом деле посвящен контексту для агентов. Конечные пользователи в основном не будут напрямую взаимодействовать с IQ. Конечно, если вы сегодня используете Microsoft 365 Copilot, вы можете заметить небольшую пометку о том, что используется Work IQ. Так что это отчасти заметно, но клиенту или конечному пользователю не нужно самостоятельно искать IQ. Их система или разработчики настраивают всё под капотом.
VB: Является ли семейство IQ по сути аналогом протокола MCP от Microsoft? Использует ли оно MCP или это нечто иное?
МК: Все продукты IQ действительно представлены в виде серверов MCP. Вы абсолютно верно охарактеризовали MCP как по сути ориентированный на агентов или самоописывающийся API. В этом нет ничего сверхъестественного. По сути, это именно так и работает, со встроенными уровнями аутентификации и возможностями, что невероятно полезно.
Такие решения, как Work IQ — да и все IQ в целом — должны проходить аутентификацию. Чтобы Work IQ мог видеть мою почту, сообщения в Teams, документы и тому подобное, я должен иметь возможность аутентифицировать его от своего имени.
Это подводит нас к другому ключевому дифференциатору, который мы анонсируем на Build, а именно — к идентичности агентов (agent identity). У нас есть система Entra, и Entra — это, если я не ошибаюсь, самая используемая в мире система идентификации для людей-пользователей. Какое-то время назад появилась возможность заявить об идентичности агента в этой системе. Теперь агенты смогут иметь собственную идентичность, собственный аккаунт в Teams, собственный почтовый ящик и так далее.
Эти агенты будут использовать Work IQ для проверки собственной почты, собственных документов и выполнения прочих подобных задач.
VB: Предприятия не используют универсальные подходы к моделям. Microsoft поддерживает множество ведущих моделей через Foundry и Azure, а также создает собственные. Является ли Microsoft компанией-разработчиком моделей, инфраструктурной компанией или связующим звеном между моделями и рабочими продуктами?
МК: Ответ — да. Очевидно, что мы являемся гиперскейлером. Мы абсолютно преданы принципу выбора моделей и продолжим предлагать передовые модели от всех основных игроков: OpenAI, Anthropic, Mistral, Black Forest, xAI — кого угодно. Все они будут там представлены.
В то же время у нас есть команда, которая теперь называется Microsoft AI Superintelligence Team и была создана Мустафой Сулейманом (Mustafa Suleyman); в ее рамках мы также создаем собственные передовые модели. Как я уже говорил ранее, мы действительно ориентируем эти модели на оптимизацию — эффективность токенов, соотношение цены и качества и кастомизацию.
Именно об этом просят наши клиенты: о возможности более тонкой настройки моделей, будь то дообучение (fine-tuning) или продолжение предварительного обучения (continued pre-training). Продолжение предварительного обучения — это буквальное изменение весов модели, тогда как дообучение — это добавление небольшого слоя поверх нее.
У нас есть эти возможности в Foundry: дообучение, дистилляция и тому подобное. Кстати, заметьте: наши модели MAI не подвергаются дистилляции. Некоторые провайдеры моделей, особенно наименее добросовестные, дистиллируют чужие модели в свои, что может приводить к неожиданным эффектам. Мы так не делаем. Происхождение данных (data provenance) наших моделей имеет для нас первостепенное значение.
Выпуская эти модели на рынок, мы хотим, чтобы наши клиенты знали: происхождение данных абсолютно чисто с точки зрения прав на них, источников их получения и всего остального.
Принцип выбора также распространяется и на уровень выше моделей. Когда мы говорим о размещенных агентах в Foundry, у нас есть Microsoft Agent Framework. Вы упомянули оркестрацию агентов — то, как заставить агентов работать согласованно, когда у вас их несколько, — и Microsoft Agent Framework является отличным фреймворком для этих целей.
Тем не менее, я могу создать размещенный в Foundry агент на базе LangGraph или LangChain. Я могу сделать размещенный в Foundry агент на базе CrewAI. Я могу использовать практически любой фреймворк оркестрации и развернуть его как размещенный агент Foundry, и он станет агентом Foundry первого класса.
Это означает, что я получаю наблюдаемость (observability). Он отображается в плоскости управления Foundry. Я могу проводить его оценку. Я могу выполнять трассировку. Я могу получить все эти возможности из панели управления Foundry для агента, созданного практически на любом выбранном мной фреймворке.
VB: Некоторые компании интересуются китайскими и открытыми моделями. Насколько предложение собственных моделей Microsoft связано с предоставлением клиентам американской альтернативы?
МК: Я не могу комментировать это напрямую. Разумеется, мы предлагаем модели DeepSeek и Qwen в Foundry, поэтому сегодня мы предоставляем весь этот спектр возможностей на выбор, и наши клиенты могут сделать его самостоятельно.
Модели MAI действительно сфокусированы на эффективности токенов и кастомизации. Именно этого требуют наши клиенты, и именно этот пробел мы заполняем.
VB: По мере того как агенты берут на себя более долгосрочные задачи и специализированную работу, будут ли предприятия продолжать наращивать количество используемых моделей или произойдет их сокращение?
МК: Я вижу тенденцию к расширению. Мы не зацикливаемся исключительно на токенах как таковых. Токен токену рознь. Один токен вовсе необязательно эквивалентен другому в различных сценариях. Всё сводится к тому, что именно вы делаете с каждым токеном и какова эффективность этого процесса. Это возвращает нас к вопросу о ценности, которую вы получаете за свои деньги. Во многом именно в этом кроется логика разработки наших собственных моделей MAI.
Часть моей работы заключается в поездках по всему миру. Я побывал во многих местах. Например, я работал с компанией Bayer. Один из показателей, которые мы измеряем — это не просто использование токенов, а количество пользователей: ежемесячно активных (MAU) и ежедневно активных (DAU), поскольку у нас есть множество собственных решений, таких как Microsoft 365 Copilot. За последний год мы увидели шестикратный рост числа ежемесячно активных пользователей. У нас насчитывается более 20 миллионов пользователей только одного Microsoft 365 Copilot.
Это касается используемых вами агентов. Что касается агентов, которых вы создаете, то компания Bayer развернула собственную агентную систему на базе Foundry, и теперь в ней работают 20 000 ее сотрудников.
Пару недель назад я был в Сиднее, Австралия, где общался с представителями AEMO (Австралийского оператора энергетического рынка). Они управляют электросетями Австралии. Они показали мне, что создали агентов для управления энергосетями.
Это задача с человекоцентричным подходом. У них есть операторы энергосетей, сидящие в центрах в Западном Сиднее, Брисбене и других местах, и их засыпают предупреждениями. Я бы не поверил, если бы не увидел собственными глазами. Оповещения идут непрерывным потоком. Они создали систему для триажа этих алертов. Является ли это предупреждение критической проблемой или просто немного нагрелся трансформатор? Система также подсказывает: вот когда у нас в прошлый раз возникала такая проблема, и вот как мы ее тогда решили. Возможно, теперь нам нужно заменить этот компонент, или что-то в этом роде.
В конечном счете окончательное решение принимают операторы сетей. Наша философия во многом строится на расширении возможностей человека (human empowerment). Именно такие человекоцентричные агенты работают у наших клиентов лучше всего. То, что я увидел в AEMO и Bayer, отражает концепцию расширения человеческих возможностей: избавление от рутинной работы или, в случае с AEMO, сокращение миллиардов предупреждений до чего-то гораздо более управляемого и применимого на практике для задействованных специалистов.
Мы уходим от эпохи, когда агенты просто отвечали на вопросы. Искусственный интеллект в целом уходит от этого. Мы больше не занимаемся простыми ответами на вопросы. Мы движемся к тому моменту, когда ИИ действительно может осмысленно помочь вам в выполнении вашей работы.
VB: Как наблюдаемость, токеномика, анализ рентабельности инвестиций (ROI) и управление агентами сочетаются в Microsoft Foundry?
МК: Именно для этого и предназначена плоскость управления Foundry. Мы представили ее в ноябре прошлого года. Если бы вы посмотрели на мою собственную панель управления Foundry — я создал массу таких агентов и по первому образованию являюсь разработчиком — вы бы увидели всех моих работающих агентов и те, что находятся на паузе.
Я могу видеть, сколько токенов они израсходовали за последний день, неделю или месяц. Я могу отслеживать тренды. Я могу следить за затратами, поскольку стоимость будет различаться в зависимости от того, какую базовую модель я использую. Если я использую наш роутер моделей, он может перенаправлять запросы на разные модели в зависимости от сложности входящего промпта.
У нас также есть общее решение для управления затратами в Azure. В Azure инструменты управления затратами существуют уже более десяти лет — еще до того, как началась вся эта история с ИИ. Это решение интегрировано с общим управлением затратами в Azure.
Речь идет не только об узких задачах вашего ИИ. Ваш ИИ будет задействовать ресурсы хранилищ, баз данных и другие вычислительные ресурсы вокруг него. Вы получаете полную картину, включающую не только затраты и потребление токенов самим искусственным интеллектом, но и всем сопутствующим окружением.
Когда вы думаете об управлении (governance), оно также распространяется на оценку. Одной из функций, которые мы выпускаем в режиме превью, является оценка на основе критериев (rubric-based evaluation). Такая оценка гораздо более детализирована.
Допустим, вы создали агента для бронирования столиков в ресторане. Вещи, которые вы хотите проверить в таком агенте — это на самом деле не «обоснованность» (groundedness). Обоснованность — это противоположность галлюцинациям, и это очень характерно для систем ответов на вопросы. Для агента бронирования ресторанов вам нужно протестировать очень конкретные вещи. Если вы говорите: «Забронируй мне столик на двоих на завтра», переспросил ли он: «На какое время вы бы хотели столик?» Прежде чем выдать вам столик на двоих на завтра на 18:00, проверил ли он действительно доступность этого столика или просто случайно выдал вам место без предварительной проверки?
Существуют очень детальные нюансы, которые необходимо протестировать для конкретного сценария использования. Вы хотите проверить не просто то, работает ли агент вообще, а работает ли он правильно.
Именно к этому мы подходим с нашей новой системой оценки на основе критериев. Вы увидите это в основном выступлении Сатьи (Satya). Я сам пользуюсь этим в последнее время и очень доволен. Я долго этого ждал.
VB: Microsoft также сотрудничает с такими компаниями, как Anthropic, и позволяет Claude работать с Microsoft 365. Насколько важен Copilot для этой истории? Почему кто-то должен выбрать именно Copilot, а не другие варианты?
МК: Microsoft 365 Copilot — это огромное преимущество для нас. Как я уже упоминал, относительно недавно мы преодолели рубеж в 20 миллионов пользователей Copilot.
Самое замечательное в этом то, что он является пользовательским интерфейсом («лицом»). Когда вы заходите в Foundry и создаете агента, там есть кнопка «опубликовать в Copilot» — на самом деле, там написано «опубликовать в Copilot в Teams», поскольку вы также можете разместить его в Teams.
Идея заключается в том, что вы хотите разместить этих агентов там, где находятся ваши пользователи. Множество людей, использующих экосистему Microsoft, сидят в Teams или используют Copilot. Я могу создать кастомного агента, как это сделали многие мои коллеги, и теперь он доступен в Copilot, которым я пользуюсь, пожалуй, раз 50 на дню.
Начиная с января, Copilot становился все более и более функциональным. Теперь я использую его для составления черновиков писем. Я не просто применяю его для ответов на вопросы. Я начинаю использовать его для управления своим календарем и написания писем. Теперь я действительно делаю это каждый день.
Когда мне нужно задействовать кастомного агента — например, чтобы оформить мои командировочные расходы, поскольку для этого у нас есть специальный агент — я могу получить к нему доступ не в каком-то случайном автономном интерфейсе, а в Copilot или Teams, где я и так уже нахожусь.
Это рабочее пространство, с которым люди уже взаимодействуют, является серьезным преимуществом.
VB: По мере того как люди перекладывают все больше рутинной работы на ИИ, на что они получают возможность тратить больше времени?
МК: Давайте рассмотрим то, что я делал вчера. Я получил электронное письмо от клиента по имени Франки (Frankie), и он задал мне вопрос о размещенных агентах в Foundry. Я знал ответ, потому что общался со своим коллегой Джеффом Холландом (Jeff Holland), который возглавляет направление управления продуктами размещенных агентов. Я задавал Джеффу тот же вопрос две недели назад.
Где и как я его об этом спрашивал — я уже не помню. Было ли это в Teams? Было ли это в письме? На встрече? Я точно не помню. Но я знал ответ на вопрос, который задавал Франки.
Поэтому я зашел в Copilot и сказал: «Ответь на вопрос Франки о том, как масштабируются размещенные агенты, и сошлитесь на разговор, который у меня был с Джеффом пару недель назад на эту же тему». И он сделал это. Он подготовил черновик письма.
Со временем я приучил Copilot к своему стилю. Я не использую полужирное начертание. Я говорю ему: не используй длинные тире и тому подобные вещи. У меня выработался определенный стиль написания писем. Честно говоря, он немного лаконичный, но я хочу, чтобы стиль соответствовал тому, как пишу я.
Он подготовил этот текст. Он выполнил поиск по моим сообщениям в Teams, моим письмам и стенограммам встреч с Джеффом. Между прочим, он задействовал Work IQ. Он нашел ответ, составил черновик письма и предоставил ссылку на документацию, которая конкретно охватывала вопрос, заданный Франки.
Я посмотрел на черновик и подумал: да, это оно.
Конечно, я мог бы составить это письмо сам. Я знал ответ на вопрос. Я мог бы поискать документацию. Если бы я покопался, то наверняка смог бы найти разговор с Джеффом в том средстве коммуникации, где он происходил. Я мог бы сделать это сам. На поиск всей информации и ее оформление у меня ушел бы, наверное, час.
Вместо этого я справился примерно за минуту. У меня был готовый черновик, я просмотрел его, остался доволен, нажал кнопку «отправить», и на этом всё закончилось.
Речь действительно идет о возврате времени людям. И дело даже не только в рутине. Речь идет о всем том времени, которое вы тратите на поиски нужных вещей и информации. Теперь я могу заставить систему совершить действие. Она не просто ответила на вопрос. Она полностью составила черновик письма и поставила Джеффа в копию.
VB: Не опасаетесь ли вы за свою работу? Как ИИ изменил вашу собственную деятельность?
МК: Я не боюсь за свою работу. Моя работа изменилась. Во-первых, теперь я успеваю гораздо больше как в бизнесе, так и в личной жизни.
В эти выходные я использовал Web IQ — новый Web IQ. Я выбираю машину. У меня подходит к концу лизинг автомобиля, и я пытаюсь найти совершенно конкретную модель, которую найти непросто. Это Hyundai Ioniq 6, выпуск которого компания Hyundai по каким-то причинам прекратила в США. Но я все равно ее достану.
Я поручил своему агенту задачу с помощью Web IQ: найти все доступные Hyundai Ioniq 6 во всей Области залива Сан-Франциско — везде, вплоть до Сакраменто и на юг вплоть до Гилроя. Я запустил эту задачу, а сам отправился на хайкинг.
Когда я вернулся, у меня был большой длинный список всех Hyundai Ioniq 6, по крайней мере моделей 2024 и 2025 годов, доступных во всей Области залива. Исходя из этого списка, я начал обзванивать этих дилеров.
Даже в личной жизни я постоянно пользуюсь ИИ. Это экономит мне кучу времени. На просмотр инвентаря каждого отдельного дилера у меня ушл бы не один час. Но Web IQ справился с этим, причем супербыстро.
VB: Что бы вы хотели сказать разработчикам в завершение этих новостей?
МК: Foundry — это действительно то самое место. Это платформа, где вы можете создавать своих агентов, масштабировать их, тестировать и совершенствовать. Именно в этом суть, и это уже происходит.
