微软介绍了具有深层推理的公司代理商，开放了一个胜过竞争对手的数据分析代理

微软已经建立了AI Enterprise AI代理商最大的生态系统，目前正在扩大其领导力，借助新的强大功能，使公司将其置于最激动人心的企业技术领域之一。

该公司在周二晚上宣布了其Copilot Studio平台的两个重要补充：深度推理机会，允许代理商在仔细的，方法论思维和代理流动的帮助下解决复杂的问题，这些问题将AI的灵活性与确定的业务流程的自动化结合在一起。微软还推出了Microsoft 365 Copilot的两种专门的深海代理：研究人员和分析师。

VentureBeat在周一的一次独家采访中的独家采访中在独家采访中的独家采访中的独家采访中说：“我们已经有成千上万的代理商。” “您开始有这样的代理人劳动，无论工作如何，您都可能有一个可以帮助您更快的经纪人。”

独特的分析剂Microsoft

尽管研究人员的代理人反映了诸如深入研究和深入研究的竞争对手的可能性，但微软的分析代理人提出了更加差异化的句子。分析师代理专为作为科学家的运作而设计，可以处理文档中的excel，csv和构建的各种数据源，并通过执行代码和可视化来生成想法。

拉曼纳强调：“这不是架子的基本模型。” “这些是主要模型之上的很多扩展，设置和培训。”微软使用其对Excel工作过程和数据分析模板的深刻理解来创建与企业用户实际与数据合作的方式相对应的代理。

分析师可以自动生成Python代码，以处理上传的数据文件，创建可视化和提供业务，而无需用户进行技术检查。这使得它对于使用报告的财务分析，预算预测和运营选择特别有价值，这通常需要大量的数据准备。

深刻的推理：吸引批判性思维给公司代理商

Microsoft的深层能力扩大了代理的能力，超出了任务的简单实现，以进行复杂的判断和分析工作。将现代推理模型（例如O1 OpenAI）整合在一起，并将其连接到公司数据，这些代理可以更有条不紊地解决模棱两可的业务问题。

该系统动态地确定何时引起更深层的推理，这是根据任务的复杂性隐含的，要么显然是当用户包含诸如“原因”之类的提示或“非常困难地思考”之类的提示时。在幕后，平台分析说明，评估上下文并根据任务要求选择适当的工具。

这使您可以自动化以前困难的方案。例如，一家大型电信公司使用深层推理代理来通过组装各种内部文档和知识来源来产生复杂的复杂答案，Lamanna VentureBeat说。他说，同样，汤森路透社使用这些可能性在合并和收购评论中进行适当的护理，处理非结构化的文件以识别理解。在下面的视频中，请参见代理商的推理示例：

代理流：重新考虑该过程的自动化

微软还引入了有效发展过程（RPA）机器人自动化的代理商的流量，将基于规则的工作过程与人工智能推理相结合。这符合客户的要求，将确定的业务逻辑与AI的灵活功能集成在一起。

Lamanna解释说：“有时他们不希望模型自由泳。他们不希望AI做出自己的决定。他们希望有严格的商业规则。” “在其他情况下，他们希望代理商转向自由泳并做出判断。”

这种混合方法允许场景，例如智力预防欺诈，当代理流可以使用条件逻辑发送请求以向人工智能代理人偿还更高价值的请求，以对政治文件进行深入分析。

英国宠物的宠物宠物宠物已经推出了这项技术，以防止欺诈。拉曼娜（Lamanna）表示，由于实施，该公司节省了超过一百万英镑。同样，陶氏化学（Dow Chemical）通过基于代理商的优化实施了“为货物运输和管理为货物的运输和管理节省的数百万美元。

以下是一个视频，显示了工作中代理商的流：

Microsoft Graph的优势

Microsoft代理商策略的核心是通过Microsoft Graph集成数据企业，这是对人员，文档，电子邮件，日历事件和业务之间工作场所的全面显示。这为代理商提供了普通模型所缺乏的上下文意识。

Lamanna说：“ Microsoft Graph鲜为人知的秘密功能是，我们可以根据交互以及某些文件连接的紧密连接来提高时间表的相关性。”该系统确定了哪些文档最多提及的，一般或评论，提供了与权威来源的代理链接，而不是过时的副本。

这种方法使微软比AI的自主供应商具有重要的竞争优势。尽管竞争对手可以提供扩展的模型，但Microsoft将它们与工作场所的上下文结合在一起，并为企业和Microsoft工具进行了精确优化的设置。

Lamana指出，微软可以使用与竞争对手相同的Web Danai和模型技术，“但是我们也拥有企业中的所有内容。”当代理商的每一个新互动进一步丰富了对工作场所模板时间表的理解时，这会产生飞轮的效果。

企业的采用和可及性

根据Microsoft优先事项Lamana的说法，这些强大的可能性可为拥有各种技术资源的组织提供。代理人直接在副驾驶中展出，该代理可以使用户与自然语言进行互动，而无需快速的工程经验。

同时，Copilot Studio为用户代理的开发提供了低代码。 Lamannah强调：“在我们的DNA中，每个人都有一种工具，而不仅仅是可以下载SDK Python并打电话的人，但任何人都可以开始构建这些代理商。”

这种访问方法引起了快速的接受。此前，微软报告说，有100,000多个组织使用了Copilot Studio 在最后一个季度创建了40万代理商场地

竞争格局

尽管微软同样领导着企业代理的部署，但竞争正在加剧。 Google扩大了对代理和代理编码的可能性，而OPE O1模型和SDK代理提供了强大的推理和代理开发人员。大型公司，例如Salesforce，Oracle，Oracle，ServiceNow，SAP等，在过去一年中为其客户推出了代理平台。同样在星期二，亚马逊的AWS迅速发布了一个名为Amazon Q的人造艺术代理商，以允许员工通过自然语言参与自然语言，以分析没有专门技能的数据。

员工可以使用自然语言在专家层面分析数据，提出问题，是否是并获得有效的建议，帮助他们解锁新想法并更快地做出决定

然而，微软的优势在于它与推理模型的领先公司OpenAI的更完整的方法可以选择，并且还提供了模型，公司级别的基础架构的选择，在工作场所上的数据广泛集成以及对业务结果的重点，而不是在AI的未加工功能上。微软创建了一个看起来像最佳实践的生态系统，将个人凋亡与特定业务流程的专业代理相结合，将个人工作模型与专门的代理相结合。

对于做出企业决定的人，信息很明确：代理技术已经在实验业务应用程序中成熟，并具有可衡量的盈利能力。该平台的选择越来越取决于与现有工具和数据的集成。在这一领域，微软在许多用户数量的应用程序中都具有优势，例如它具有Excel和Power Automate中的用户数量。

请参阅我对查尔斯·拉曼卡（Charles Lamannka）的完整采访，下面是在下面构建的，以聆听微软如何管理其代理策略，这些新机会对企业意味着什么以及组织如何使用代理来实现可衡量的业务结果：

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