Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным бюллетеням для последних обновлений и эксклюзивного контента в индустрии AI-лидирования. Узнать больше
Microsoft построила крупнейшую корпоративную экосистему ИИ -агента, и теперь расширяет свое лидерство с мощными новыми возможностями, 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 рассуждений, которые позволяют агентам решать сложные проблемы с тщательным, методическим током и агентами, которые объединяют гибкость ИИ с детерминированной автоматизацией бизнес -процесса. Microsoft также выявила два специальных агента глубоких рассуждений 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 в эксклюзивном интервью в понедельник. «Вы начинаете иметь такую активную рабочую силу, где работа, несмотря ни на что, у вас, вероятно, есть агент, который может помочь вам сделать ее быстрее».
Отдельный аналитический агент из Microsoft
В то время как исследователь -агент отражает навыки конкурентов, таких как Deep Research и Deep Research Google, аналитический агент Microsoft представляет более дифференцированное предложение. Предназначенный для того, чтобы служить ученым персональным данным, агент -аналитик может обрабатывать различные источники данных, включая файлы Excel, CSV и встроенные таблицы в документах, генерируя понимание по коду и визуализации.
«Это не базовая модель полки», – подчеркнула Ламанна. «Это некоторые расширения, настройка и тренировки поверх основных моделей». Microsoft использовал свое глубокое понимание шаблонов Excel Flows и 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 изображений и предоставления бизнеса, не требуя технической экспертизы пользователей. Это делает его особенно ценным для финансового анализа, прогноза бюджета и операционных отчетов, которые обычно требуют обширной подготовки данных.
Глубокие рассуждения: привлечение критического мышления корпоративным агентам
Глубокая способность Microsoft расширяет навыки агентов за пределами простой задачи -комплексное суждение и аналитическую работу. Интегрируя модели рассуждений на высоком уровне, такие как O1 O1 и подключение их к корпоративным данным, эти агенты могут более методологически решать неоднозначные бизнес -проблемы.
Система динамически определяет, когда вызвать более глубокие рассуждения, независимо от того, неявно основываясь на задаче -комбинированность или явно, когда пользователи включают такие обещания, как «Причина выше» или «думать об этом». 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 глубокомунутые агенты для генерации сложных ответов на предложений за счет установки информации из многочисленных внутренних документов и известных источников, сообщила Lamanna VentureBeat. Аналогичным образом, Thomson Reuters нанимает эти навыки для усердия в слияниях и обзорах поглощения, обрабатывая неструктурированные документы для выявления понимания, сказал он. См. Пример рассуждения агента в работе в видео ниже:
Агент -flues: Повторная автоматизация процесса
Microsoft также представила течения агентов, которые эффективно разрабатывают автоматизацию процесса робота (RPA) путем объединения рабочих процессов на основе правил с рассуждением искусственного интеллекта. Это учитывает требования клиентов для интеграции детерминированной бизнес -логики с гибкими возможностями ИИ.
«Иногда они не хотят модели вольной. Они не хотят, чтобы ИИ принимал свои собственные решения. Они хотят иметь жесткие бизнес -правила», -объяснила Ламанна. «В других случаях они хотят, чтобы агент провел свободу и совершал вызовы».
Этот гибридный подход обеспечивает такие сценарии, как интеллектуальное предотвращение мошенничества, когда агент может использовать условную логику для направления к более высоким запросам по погашению стоимости агенту искусственного интеллекта для глубокого анализа против политических документов.
Домашние животные дома, британский торговец домашним животным, уже развернули эту технологию для предотвращения мошенничества. Ламанна сообщила, что компания сэкономила «более миллиона фунтов» в результате реализации. Аналогичным образом, Dow Chemical достигла «миллионов долларов, сэкономивших для транспортировки и управления грузом» с помощью оптимизации на основе агента.
Ниже приведено видео, показывающее агент, текущий на работе:
Графическое преимущество Microsoft
Центральная стратегия агента Microsoft является его корпоративная интеграция данных через Microsoft Graph, который представляет собой комплексное отображение отношений на рабочем месте между людьми, документами, электронными письмами, календарными событиями и бизнес -данными. Это обеспечивает агентам контекстно, что общие модели отсутствуют.
«Менее известная секретная емкость Microsoft Graph заключается в том, что мы можем улучшить важность на графике на основе взаимодействия и насколько строго связаны некоторые файлы», -заявила Ламанна. Система определяет, какие документы наиболее упоминаются, общие или комментируются, гарантируя агентам ссылку на авторитетные источники, а не устаревшие копии.
Этот подход дает Microsoft основное конкурентное преимущество перед независимыми поставщиками ИИ. В то время как конкуренты могут предлагать расширенные модели, Microsoft объединяет их с контекстом на рабочем месте и явно настраивает оптимизированные для корпоративных вариантов использования и инструментов Microsoft.
Microsoft может использовать те же технологии онлайн -данных и модели, которые могут конкуренты, отметила Ламана, «но мы также имеем весь контент в бизнесе». Это создает флаер, где каждое новое агент -включает в себя график шаблонов рабочих мест.
Корпоративное усыновление и доступность
По словам Ламаны, Microsoft приоритет, чтобы сделать эти мощные навыки доступными для организаций с различными техническими ресурсами. Агенты отображаются непосредственно в CO -Pilot, что позволяет пользователям взаимодействовать на естественном языке без быстрого инженерного опыта.
Между тем, Copilot Studio предоставляет среду низкого кода для разработки пользовательских агентов. «Это в нашей ДНК иметь инструмент для всех, а не только для людей, которые могут запустить Python SDK и звонить, но любой может начать строить эти агенты», – подчеркнула Ламанна.
Этот доступный подход питал быстрое принятие. Microsoft ранее сообщала, 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, кажется, возглавляет корпоративное агентство сегодня, конкуренция усиливается. Google расширила свои возможности Близнецов для агентов и кодирования агентов, в то время как O1 модель OpenAI и агентов SDK предоставляет мощные инструменты рассуждений и действий для разработчиков. Крупные корпоративные компании, такие как Salesforce, Oracle, ServiceNow, SAP и другие, запустили платформы для своих клиентов в течение прошлого года. А также во вторник AWS от Amazon выпустил AI -Agent, который называется Amazon Q в QuickSight, чтобы сотрудники участвовали на естественном языке для проведения анализа данных без особых навыков.
Сотрудники могут использовать естественный язык для проведения анализа данных на уровне опыта, задавать вопросы, которые вопросы и получение рекомендаций по действиям, помогая им разблокировать новые идеи и быстрее принимать решения
Тем не менее, преимущество Microsoft заключается в более широком слиянии доступа с основной компанией рассуждений OpenAI, в то же время предлагая выбор модели, инфраструктуру корпоративной оценки, обширную интеграцию данных с помощью инструментов на рабочем месте и сосредоточиться на результатах бизнеса, а не на необработанных возможностях ИИ. Microsoft создала экосистему, которая выглядит как наилучшая практика, объединяя личные Co -Pilots, которые понимают индивидуальные модели работы со специальными агентами для конкретных бизнес -процессов.
Для лиц, принимающих деловые решения, сообщение ясное: агентская технология вышла за рамки экспериментов до практических бизнес -приложений с измеримым рентабельности. Выбор платформы становится все более и более зависимым 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 автоматически.
Посмотрите мое полное интервью с Чарльзом Ламанной, встроенным ниже, чтобы услышать в первую очередь, поскольку Microsoft выдвигает свою стратегию агента, что эти новые навыки означают для корпоративных пользователей, и как организации используют агентов для достижения измеримых результатов бизнеса:
Source link
