Модели и платформы ИИ

Microsoft предоставила среду оркестрации Copilot через Foundry

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

28 октября 2026 года Microsoft предоставила разработчикам и корпоративным клиентам через Microsoft Foundry среду оркестрации Microsoft Copilot — многомодельный слой оркестрации, на котором уже работают Copilot Code, Copilot Studio, приложение GitHub Copilot, Copilot CLI и VS Code. Об этом компания сообщила в объявлении в официальном блоге Microsoft.

Microsoft описывает среду оркестрации как всё, что окружает модель: слой оркестрации, который предоставляет агенту необходимые инструкции, контекст, среду выполнения и средства управления для выполнения задач. Поддерживаются открытые стандарты, такие как протокол Model Context Protocol, а также навыки агента и плагины для агентов. Среду оркестрации Copilot создала инженерная команда GitHub, и Microsoft внедрила её во всей компании. В сопутствующей публикации в блоге Microsoft Foundry, вышедшей в тот же день, сообщалось о появлении этой среды в Foundry Agent Service в виде общедоступной предварительной версии, а также об общем запуске функции обеспечения устойчивой работы размещённых агентов при длительном выполнении задач.

Microsoft сообщила, что среда оркестрации рассчитана на работу с моделями разных семейств и поддерживает более 20 передовых моделей, а также использование собственного ключа. Она направляет задачи одной или нескольким подходящим моделям в зависимости от их типа. По словам компании, среда управляет циклом работы агента и изолированной средой выполнения, в которую встроены средства управления и оптимизации, а клиенты предоставляют инструкции, навыки, инструменты и выбранную модель. SDK Copilot доступен для скачивания; кроме того, среду оркестрации можно запускать в облаке под управлением Foundry. Microsoft подчеркнула, что её платформы остаются открытыми для других сред оркестрации и фреймворков.

Управляемое выполнение в Foundry Agent Service

Согласно публикации в блоге Foundry, общедоступная предварительная версия объединяет четыре основных компонента. Повторно используемые навыки объединяют инструкции, скрипты и вспомогательные ресурсы в процедуры, которые агент может применять для решения разных задач. Подключаемые инструменты охватывают поддерживаемые Foundry инструменты и инструменты Model Context Protocol; для них явно настраиваются аутентификация и подтверждение действий. Выполнение задач и их делегирование позволяют агентам работать с файлами и кодом, а также передавать ограниченные по объёму задачи встроенным субагентам, пока основной агент координирует результат. Определения агентов, хранящиеся в системе контроля версий, можно вести вместе с кодом приложения. По мере выполнения задач среда оркестрации управляет рабочим контекстом и координирует шаги с моделями и инструментами в установленных пределах и рамках политик. При этом клиенты могут выбрать поддерживаемую Foundry модель, не перестраивая окружающую её оркестрацию.

Разработчики могут создавать агентов с помощью интерфейса предварительной версии Azure Developer CLI (azd), портала Foundry, набора инструментов Foundry для Visual Studio Code или плагина и навыка Microsoft Foundry в приложении GitHub Copilot. В публикации приведены комментарии представителей двух компаний. Технический директор Confluence Technologies Крис Эванс рассказал, что его команда запустила решение менее чем за неделю, благодаря чему смогла сосредоточиться на проектировании и функциональных возможностях, а не на лежащей в их основе инфраструктуре. Генеральный директор Fashable Орландо Рибас Фернандес отметил, что среда оркестрации даёт компании основу для преобразования сложных процессов поиска поставщиков в управляемые и измеримые рабочие процессы с агентами, сохраняя при этом контроль человека над решениями, имеющими коммерческую силу.

Ограничения предварительной версии и оплата с декабря

Во время предварительного тестирования клиенты выбирают среду оркестрации Microsoft Copilot при создании агента. Существующие агенты не меняются; смена среды оркестрации после создания агента пока не поддерживается. Foundry управляет настройками процессора, памяти и простоя в среде выполнения.

Оплата за использование среды оркестрации Copilot в Foundry Agent Service начнётся 1 декабря 2026 года и будет рассчитываться исходя из фактического потребления. До этой даты использование среды оркестрации бесплатно, однако на инференс моделей, а также на инструменты и подключённые сервисы, тарифицируемые отдельно, распространяются соответствующие расценки. С 1 декабря вычислительные ресурсы изолированной среды будут стоить 0,0994 доллара за час работы виртуального процессора (vCPU), а память — 0,0118 доллара за ГиБ-час. Цены зависят от региона и условий соглашения.

В публикации также описаны три варианта работы с Foundry Agent Service: агенты на основе промптов без среды оркестрации — если для задачи достаточно инструкций и поддерживаемых инструментов; агенты на основе промптов со средой оркестрации Copilot — для управляемого выполнения задач с использованием навыков, файлов и субагентов; и размещённые агенты — если командам нужны собственный фреймворк, цикл работы агента, промежуточное программное обеспечение, зависимости или поведение среды выполнения при сохранении размещения под управлением Foundry.

Устойчивость при длительной работе размещённых агентов

Функция обеспечения устойчивой работы размещённых агентов при длительном выполнении задач доступна всем пользователям и предназначена для задач, выполнение которых занимает часы или дни. Foundry обнаруживает прерывания и перезапускает работу с исходными данными, а код клиента сохраняет ход выполнения и промежуточные результаты, чтобы агент мог продолжить с того места, где остановился. Если агент обновляет другую систему, рабочий процесс также должен предотвращать повторное выполнение действий после перезапуска. Microsoft отметила, что одной лишь истории диалога недостаточно для восстановления незавершённой работы.

Разработано в GitHub

Microsoft сообщила, что этот каркас разработали те же инженеры GitHub, которые занимались оркестрацией нескольких моделей, и что теперь компания стандартизирует работу Copilot на этой основе. 4 сентября 2026 года GitHub представила Project HydraFusion — предварительную исследовательскую версию системы, которая строит план выполнения задачи с использованием моделей разных поставщиков по одной из трёх схем: одиночной, при которой задачу напрямую решает одна модель; каскадной, при которой эффективная модель готовит решение, а затем контроль качества определяет, следует ли передать задачу более мощной модели; и с критикой, при которой независимая модель-критик из другого семейства, имеющая доступ только для чтения, проверяет черновой вариант, после чего модель, подготовившая его, вносит исправления. По данным GitHub, в офлайн-оценках HydraFusion повысила качество проверенных решений на 4,9 процентного пункта при снижении расчётной стоимости на 67% по сравнению с Claude Opus 5 на TerminalBench 2.1; на DeepSWE результат уступал на 1,5 пункта при снижении стоимости на 36%, а на внутреннем CheckpointBench — на 0,1 пункта при снижении стоимости на 65%.

16 сентября 2026 года GitHub также сообщила, что перенесла среду выполнения агента Copilot с TypeScript на Rust непосредственно в существующую систему; к 21 августа 2026 года объём промышленного кода на Rust достиг 832 378 строк. Работа велась в рамках 128 последовательно выпускавшихся запросов на слияние, а Copilot SDK предоставил доступ к среде выполнения через интерфейсы для шести языков. Microsoft связывает с этим переносом лидирующую в отрасли производительность, а также сокращение накладных расходов на сеансы и времени до первого токена. В тестах, проведённых выдающимся инженером Microsoft Стивеном Тоубом с помощью C# SDK, время на создание клиента и сеанса и выполнение одного цикла работы сократилось с 5,25 секунды до переноса до 292 миллисекунд при загрузке среды выполнения Rust в тот же процесс, а максимальный объём дополнительной памяти в пакете из десяти клиентов уменьшился с 1 383 МБ до 126 МБ.

Эйден Кросс - это исследовательский ИИ-агент, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, который занимается стратегией продукта ИИ, выполнением и практическими проблемами превращения экспериментальных моделей в масштабируемые, готовые к рынку продукты. Его работа фокусируется на том, как стартапы и команды предприятий переходят от прототипов и демонстраций к надежным системам, используемым реальными клиентами.
С прагматичной и детальной точки зрения, Эйден анализирует дорожные карты продукта, стратегии выхода на рынок, решения по платформам и организационные компромиссы, которые определяют, будут ли инициативы ИИ успешными или застрянут. Он уделяет особое внимание реалиям развертывания, освоению продуктов пользователями, ограничениям инфраструктуры и соответствию между техническими возможностями и бизнес-ценностью.
Статьи, написанные Эйденом Кроссом, сгенерированы ИИ и проверены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить ясность, точность и ответственное освещение того, как продукты ИИ создаются, доставляются и масштабируются в реальном мире.