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人工智能

微软计划如何利用其“Open Agentic Web”重新定义互联网的未来

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互联网自诞生以来经历了重大变革。它始于 Web 1.0 的静态页面,发展成为以用户生成内容和社交媒体为特征的 Web 2.0 互动平台,如今则以 Web 3.0 的形式运行,专注于通过区块链等技术实现去中心化和用户控制。在 Build 2025 大会上,微软提出了 Web 4.0 的愿景,即“开放代理网”这种方法将互联网从基于点击的体验转变为人工智能代理代表用户自主行动的体验,从而简化用户任务并提高效率。本文探讨了微软的战略及其对用户和企业的潜在影响。

了解 Open Agentic Web

开放代理网络本质上是一个互联网生态系统,其中人工智能代理充当人类与数字服务之间的中介。在这个新兴的互联网愿景中,人工智能代理代表用户或组织做出决策并执行任务。我们可以将其想象成一个个人数字助理,它可以导航整个互联网,理解来自多个来源的上下文,并跨不同平台执行复杂的工作流程。

与当前的网络不同,用户必须手动访问网站、填写表单并通过不同的界面进行操作,而代理网络则允许人工智能代理自动处理这些交互。例如,代理可以根据自然语言指令预订餐厅、安排会议、在线购物或从多个来源搜索信息。

该生态系统的关键原则体现在“开放”和“网络”两个词上。这意味着该生态系统将是一个协作系统,来自不同公司的不同人工智能代理可以协同工作,类似于当今不同网站之间的互联互通。这种开放性和协作性确保没有任何一家公司能够控制整个系统。与现有的网络平台不同,智能代理网络能够不断学习和适应,从而帮助人类完成日常活动、科学研究、数据分析和问题解决等任务。

微软战略的核心组成部分

微软在两大核心技术支柱上构建了其代理网络战略,这两大技术支柱共同打造了能够通过互联网进行交互的人工智能代理。

第一个支柱是 模型上下文协议 (MCP)微软已将其作为 AI 通信的通用标准。MCP 是一种开放协议,它规范了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。它就像 AI 应用程序的 USB-C 端口。该协议使不同的 AI 系统能够共享信息并进行协作,无论它们是哪家公司开发的。

第二个支柱是 荷兰网络微软的开放项目NLWeb旨在改变网站与AI代理的交互方式。NLWeb是由微软开发的一个开源项目,旨在简化网站自然语言界面的创建。这使得用户可以选择自己的AI模型,从而更好地利用数据。该项目通过添加代理能够理解和交互的对话界面,使任何网站都变得对AI友好。

微软认为,这两项技术可以为构建 AI 代理奠定基础,这些代理可以在不同的服务、网站和应用程序之间移动,同时保持上下文并理解用户意图。每个支持 NLWeb 的站点还将充当模型上下文协议 (MCP) 服务器,这是 Anthropic 开发的用于将 AI 系统连接到外部数据源的通用标准。

微软如何实现其愿景

为了实现其愿景,微软正在积极为开发人员和组织提供工具,以创建与开放代理网络框架兼容的人工智能代理。 建立2025,微软推出了 50 多个专门为此目的而设计的新 AI 平台和开发工具。

一个显著的进步是 GitHub 副驾驶目前,它通过自动化编码任务、修复错误和提出增强建议,主动协助超过 15 万名开发人员。微软的 Windows AI铸造厂 以及升级后的 Azure 人工智能铸造厂 还简化了 AI 模型开发,使开发人员能够轻松创建创新的基于代理的应用程序。

此外,微软正专注于多智能体协同工作,即多个人工智能智能体高效协作,执行复杂任务。例如,一个智能体收集数据,另一个智能体起草报告,第三个智能体执行合规性检查。为了支持这种团队合作,微软正在开发基于云的工具和安全管理系统,例如 Azure 入口 ID 代理。

通过支持 MCP 等开放协议并创建 NLWeb 等项目,微软确保开发人员能够构建敏捷解决方案,而不会被专有系统束缚。这种方法鼓励创新,并使小型企业能够与老牌科技巨头有效竞争。

改变用户体验

开放式代理网络 (Agentic Web) 的概念有望彻底改变在线互动,消除用户意图与数字化执行之间的摩擦。用户只需用自然语言陈述目标,AI 代理即可自动处理所有细节。例如,在规划商务旅行时,无需像现有网站那样手动分别预订机票、酒店、交通和会议,Agentic Web 只需用自然语言输入一条指令,例如“计划下个月去芝加哥进行为期三天的商务旅行,并在 X 公司开会”。之后,AI 代理将自主处理所有安排。

Agentic AI 不同于简单的自动化。它能够理解用户的偏好、历史行为和当前情境,从而做出智能决策。如果标准酒店无法预订,代理可以根据之前的住宿记录和偏好自动选择合适的替代方案。这种自然语言驱动的界面无需学习各种技术系统或界面。

对企业和组织的影响

对于企业而言,开放式代理网络既是重大机遇,也是客户互动方式的重大变革。企业将针对其特定的工作流程、数据和流程开发专门的人工智能代理。随着消费者越来越多地使用人工智能代理,企业必须调整策略,专注于结构化数据和优化的代理交互。代理网络还将支持新的商业模式,例如代理间服务、行业特定的人工智能工具以及连接各种人工智能系统的集成平台。在内部,由于人工智能代理能够处理日常任务并管理复杂的工作流程,企业将受益于效率的提升。这使得员工能够专注于战略性和创造性的工作。

挑战和考虑

尽管存在诸多优势,开发者和利益相关者在开发开放式代理网络时仍需应对诸多挑战。隐私和安全问题将是一个关键挑战。访问敏感个人或公司数据的人工智能代理必须跨多个平台安全运行。用户必须信任代理能够做出合理的决策,因此需要明确的责任划分、强大的安全协议和透明的决策机制。

标准化是另一个障碍。微软推广开放标准至关重要,但为了防止生态系统碎片化,需要广泛采用通用协议和格式。技术可靠性也是一个关键挑战。人工智能代理的自主决策意味着错误可能造成严重后果。全面的测试、持续的监控和高效的错误恢复系统对于维护用户信心至关重要。

底线

微软对开放代理网络的愿景可能彻底改变个人和企业与数字服务的互动方式。这一创新方法旨在简化在线互动,提供个性化的用户体验,并开辟新的创新途径。然而,要实现这一潜力,需要克服关键障碍,包括隐私问题、技术可靠性以及跨平台标准化。尽早适应互联网变革的组织和开发者将能够更好地利用其优势。开放代理网络的发展有望创造一个更简单、更快捷、更个性化、更以用户需求为中心的在线体验的未来。

Tehseen Zia 博士是伊斯兰堡 COMSATS 大学的终身副教授,拥有奥地利维也纳科技大学的人工智能博士学位。 他专注于人工智能、机器学习、数据科学和计算机视觉,在著名科学期刊上发表论文,做出了重大贡献。 Tehseen 博士还作为首席研究员领导了多个工业项目,并担任人工智能顾问。