Microsoft Build 2026 конференція для розробників: настав епоха «Агентів першочергових», одночасно випущено сім власних моделей

Письмо丨Лі Хайлун

Редактор丨Сюй Ціньян

Американський час 2 червня, конференція розробників Microsoft Build 2026 у Сан-Франциско в Мейсонберзі розпочалася. Тема цієї конференції зосереджена на практичних застосуваннях передових технологій штучного інтелекту, Microsoft випустила серію продуктів та оновлень, що охоплюють власні моделі AI, застосунки для агентів, безпеку операційних систем, інструменти для розробників, хмарні сервіси та нові апаратні платформи.

На конференції розробників 2025 року Microsoft визначила напрямок «Ера штучних агентів AI», випустила Copilot Studio для мультиагентної оркестрації, Windows AI Foundry, а також оголосила про повну підтримку Model Context Protocol, а GitHub Copilot представив програмного агента Coding Agent.

У наративі Microsoft, 2025 рік вирішував питання «Ера агентів: які стандарти та рамки використовувати», а 2026 — «як справді запустити власні моделі та продукти» — модельний рівень доповнили здатними виконувати роль лідера власні розробки, а на рівні продуктів агентів перевели від демонстрацій до системної, апаратної та хмарної реалізації повного стеку.

Цього разу основні анонси можна поділити на шість блоків: сімейство власних моделей MAI, екосистема агентів із застосунками Scout та GitHub Copilot, системний безпечний пісочниця AI MXC для Windows, Surface RTX Spark Dev Box та системна оптимізація, нова платформа для агентів Project Solara, а також інструменти для розробників і рамки управління, включаючи Microsoft IQ, Rayfin, ASSERT, ACS.

01 Сім моделей з нуля, без дистиляції

Весь основний виступ розгортався навколо бачення генерального директора Microsoft Сатьї Надтри. Після оголошення стратегії «пріоритет агентів», керівники різних бізнес-напрямків по черзі виходили на сцену, щоб представити конкретні продукти, що реалізують цю стратегію.

На конференції Сулейман оголосив про запуск семи нових моделей, розроблених внутрішньо командою AI Microsoft, об’єднаних у сімейство MAI.

Він описав місію MAI як створення «ліжної машини», яка за допомогою постійних інвестицій у обчислювальні ресурси, кращі дані та точнішу оцінку здатна самовдосконалюватися, щоб користувачі залишалися на передовій технологій.

Щодо масштабів тренувальних обчислень, Сулейман зазначив, що для тренування передових моделей обсяг обчислень зріс у трильйон разів, і очікується, що за три роки він ще зросте у тисячу разів. Усі моделі MAI Microsoft «з нуля, без дистиляції», не залежать від сторонніх моделей для тренування.

Керівник AI Microsoft Сулейман представив сім власних моделей

Конкретні моделі такі:

Флагманська модель для дедуктивних висновків MAI-Thinking-1 — середня модель. Microsoft заявила, що вона показує рівень продуктивності, що не поступається найкращим моделям на ринку у ключових тестах програмної інженерії. У сліпих порівняльних тестах її переваги були на рівні Sonnet 4.6. Ця модель тренувалася з нуля, на чистих даних, без використання сторонніх моделей для дистиляції.

Модель для програмування MAI-Code-1-Flash — ефективний агентний кодуючий агент, з 5 мільярдами параметрів, спеціально адаптована та глибоко інтегрована з GitHub Copilot, VS Code та технологічним стеком Microsoft. Microsoft заявила, що вона може конкурувати з Haiku, але коштує дешевше.

Модель для генерації тексту та зображень MAI-Image-2.5 та її ультраефективний варіант Flash — підтримують генерацію з тексту та редагування зображень, за словами Microsoft, перевищують Google Nano Banana Pro за оцінками Arena.

Модель транскрипції MAI-Transcribe-1.5 — має рівень точності SOTA. За словами, швидша у п’ять разів за конкурентів, підтримує розпізнавання термінології 43 мов.

Модель голосового синтезу MAI-Voice-2 — забезпечує високоякісний, природний звук, підтримує 15 мов, може адаптувати голос за короткими зразками, має заходи протидії зловживанням. Варіант Flash скоро з’явиться, щоб забезпечити таку ж функціональність за меншими витратами.

Усі моделі використовують однакові стандарти даних, інфраструктуру та рамки оцінки. Крім поширення через Azure Foundry та оптимізації для продуктів Microsoft, ці моделі також будуть доступні для розробників через Open Router, Fireworks і Baseten. Розробники вперше зможуть самостійно налаштовувати ваги моделей.

На конференції Надтри представив Microsoft Frontier Tuning — метод адаптації моделей під конкретні бізнес-дані компанії. Логіка полягає в тому, що найціннішими даними є не загальні корпуси, а реальні траєкторії, кроки та рішення агентів у реальних бізнес-процесах.

Генеральний директор Microsoft Надтри представив Frontier Tuning

Ця система дозволяє інтегрувати моделі MAI у реальні бізнес-процеси, щоб вони навчилися в процесі роботи. Сулейман сказав: «Ви створюєте власну модель: тренуєте її у своєму середовищі, з вашими даними, під вашим контролем. Ваші організаційні знання стануть частиною моделі і належатимуть тільки вам».

Що стосується результатів, то модель MAI, налаштована для Excel, за рівнем відповідає GPT-5.4, але в 10 разів швидша. Після застосування Frontier Tuning у McKinsey, MAI показала найвищу переможність у всіх тестах і знизила витрати приблизно у 10 разів.

У галузі охорони здоров’я Microsoft оголосила про співпрацю з Mayo Clinic для створення передової AI-моделі для медичних цілей. Модель поєднуватиме клінічні знання Mayo, анонімізовані клінічні дані та довгострокові інсайти з базовими можливостями AI Microsoft.

Також Microsoft повідомила, що моделі MAI вже працюють у тандемі з власним чипом Maia 200, що дозволило досягти 1,4-кратного підвищення ефективності завдяки апаратно-програмній оптимізації.

02 Повна реалізація екосистеми агентів

На конференції Microsoft оголосила про масштабний перехід до «пріоритету агентів», метою якого є автоматизація способів роботи знаних фахівців із програмного забезпечення, інтегруючи AI-помічників у щоденну роботу.

Scout — основний продукт агентів цього релізу. Цей «вічно онлайн» AI-агент, побудований на базі OpenClaw, може взаємодіяти у Microsoft Teams так само, як і колеги.

Scout може переглядати робочі повідомлення, календарі та поштові скриньки користувача, автоматично виконувати завдання, переналаштовувати конфліктні зустрічі та складати професійні відповіді. Користувачі можуть надсилати йому команди безпосередньо у Teams або давати йому ім’я.

Новий віце-президент корпорації Омар Шахін пояснив концепцію Scout: «Ваша компанія фактично наймає вам помічника. Мати особистого асистента — це значить, що навіть коли вас немає на роботі, він все одно працює».

Scout доступний через програму Microsoft Frontier, для підписки на GitHub Copilot. Microsoft тестує настільний застосунок Scout, який буде доступний підписникам із правами на «передову» функцію. Внутрішньо Шахін зазначив, що найбільше та найшвидше зростає відділ продажів, що використовує цей інструмент.

Ще одним важливим релізом є настільний застосунок GitHub Copilot. Меріо Родрігес, головний продукт-менеджер GitHub, представив його як «нативний досвід агентів на базі GitHub для настільних систем».

З єдиним у своєму роді виглядом «Моя робота», розробники можуть бачити динамічну роботу у кількох репозиторіях, включаючи активні сесії, питання, запити на злиття та автоматизацію у фоновому режимі. Кожна сесія працює у власному Git worktree, а агенти працюють паралельно і незалежно. Застосунок має функцію Agent Merge, яка дозволяє завершити рецензію, перевірку та злиття запитів на злиття. Інтерфейс Canvas забезпечує двонапрямний обмін між людиною та агентом, розробники можуть перевіряти, керувати та підтверджувати роботу, яку виконує агент від їх імені.

Застосунок GitHub Copilot для Windows 11, Windows 11 на Arm, Mac і Linux доступний у технічному попередньому перегляді, вимагає підписки на GitHub Copilot і буде згодом відкритий для користувачів Copilot Free. Підтримує хмарний і локальний пісочниці, перевірку коду з політиками.

У сфері безпеки агентів Microsoft представила ACS — новий стандарт з відкритим кодом, що має допомогти розробникам створювати більш узгоджені та деталізовані правила поведінки AI-агентів. ACS дозволяє командам розробки, відповідності та безпеки створювати файли політик, що визначають, що агент може робити, що категорично заборонено, коли потрібне людське схвалення та які докази слід зберігати для аудиту.

ACS — SDK, що постачається з плагінами для LangChain, OpenAI Agents SDK, Anthropic Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Microsoft.Extensions.AI, MCP. Оскільки політики можна записати у один файл, їх можна об’єднати з агентами, і вони будуть супроводжувати агента у різних фреймворках та середовищах.

ASSERT (Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing) — ще один інструмент тестування. Це відкритий фреймворк, що використовує AI для перетворення високорівневих описів цілей, політик або очікуваної поведінки у структуровані тестові сценарії.

ASSERT приймає короткий опис очікуваної поведінки AI-моделі, генерує набір прийнятних та неприйнятних дій, сценаріїв та тест-кейсів, виконує тестування системи та оцінює її. Також він фіксує шлях системи AI, включаючи проміжні операції та виклики інструментів, для аналізу місць несправностей.

03 Чим автономніший агент, тим небезпечніший, Microsoft використовує MXC для системних обмежень

Зі зростанням автономності та сили AI-агентів Microsoft виявила ключову проблему: чим автономніший агент, тим корисніший, але й небезпечніший, якщо він працює без обмежень у корпоративних мережах. У блозі Microsoft це описано як «багаторівнева системна проблема»: кожна взаємодія агента з людьми, інструментами, додатками, моделями та іншими агентами «відкриває нові точки атаки і вводить різні режими збоїв».

Для вирішення цієї проблеми Microsoft запустила Microsoft Execution Containers (MXC) — вбудований у Windows рівень виконання, керований політиками. Віце-президент Windows і пристроїв Microsoft Паван Давурі підкреслив, що це критично важливо для комерційної життєздатності агентів AI, оскільки вони «зосереджені на безпеці, ізоляції, контролі користувача», що робить їх безпечними для звичайних споживачів і підприємств.

Генеральний директор Надтри представив системний безпечний пісочницю MXC

MXC — це SDK і модель політик, інтегровані у Windows і Windows Subsystem for Linux, що пропонують «комбінований спектр ізоляційних пісочниць». Цей спектр починається з легкого ізоляційного процесу (вже застосованого у командному рядку GitHub Copilot), і простягається до міні-віртуальних машин, Linux-контейнерів і повних хмарних інстанцій у Windows 365.

Ця система ізолює виконання агентів від робочого столу, буфера обміну, інтерфейсу користувача та пристроїв введення. Кожен агент прив’язаний до ідентифікатора — локального або хмарного, підтримуваного Entra ID, — що забезпечує можливість ідентифікації, аудиту та управління кожної дії агента.

MXC вже доступна у ранньому попередньому перегляді. Інтегрований із корпоративним стеком безпеки Microsoft Agent 365, що вийде у 2026 році, додасть до MXC Entra ID, Intune, Defender і Purview для централізованого управління ізоляцією агентів.

Щодо партнерів, то OpenAI, NVIDIA, Manus, Nous Research (виробник Hermes Agent) та проект з відкритим кодом OpenClaw вже оголосили про побудову на MXC.

Цікаво, що співпраця з OpenClaw ініційована безпосередньо її засновником Петром Штайнбергом, який звернувся до Microsoft із пропозицією співпраці, і ця ініціатива переросла у повноцінне партнерство на рівні платформи.

04 Три оновлення для запуску AI Edge без підключення до мережі

Браузер Microsoft Edge також отримав оновлення локальних можливостей AI. З моменту впровадження Phi-4-mini у Build 2025 команда розширила можливості AI на боці пристрою за відгуками веб-розробників.

Перше — Aion-1.0-Instruct, менша, швидша та ефективніша локальна модель мови, ніж Phi-4-mini. Вона може працювати на ПК із слабкими GPU та CPU, наразі доступна у вигляді попереднього перегляду для розробників і з’явиться у Hugging Face у липні.

Друге — API для визначення мови та перекладу, що з’явиться у Edge 148. Ці API, що працюють на вбудованих моделях AI у Edge, дозволяють сайтам і розширенням браузера розпізнавати мову тексту та перекладати між мовами. Microsoft заявила, що вони «забезпечують швидкий, високоякісний переклад, підтримують понад 145 мов і оптимізовані для мережевих навантажень», і ця послуга безкоштовна.

Третє — розпізнавання мови через API Web Speech, що експериментально доступне у Edge Canary і Dev. Це допомагає розробникам інтегрувати голосовий або аудіовхід у сайти та розширення, працює локально або через хмарні сервіси розпізнавання мови та перетворення тексту у мову.

05 Інструменти для розробників і оновлення хмарних сервісів

На рівні даних і інтелекту Microsoft представила Microsoft IQ, об’єднуючи чотири джерела контексту для агентів у спільну базу.

Головний технічний директор Microsoft Fabric Амір Нейтц навів аналогію: «Зі «Залізної імперії» ці зелені коди — не просто декорація, а фундамент цього світу». Він сказав: «Ми створюємо у світі даних реальність для агентів».

Чотири джерела контексту Microsoft IQ — це: Work IQ, що фіксує щоденну діяльність організації через електронну пошту, документи, зустрічі та розклад; Foundry IQ, що керує організаційними знаннями, планує та індексує бази знань; Fabric IQ, що моделює реальний стан бізнесу у реальному часі, визначає об’єкти, зв’язки та бізнес-правила на основі даних, згодом ця функція буде доступна упродовж кількох місяців; Web IQ, що додає глобальний контекст із мережі.

З цією системою контекстів агент стає не просто виконавцем команд, а віртуальним співробітником, що розуміє, як працює компанія.

Однак одних «фундаментів» недостатньо. Коли агент починає створювати застосунки, кожен з них потребує бекенду. Інакше ці застосунки утворюють нові ізольовані дані поза контекстом. Для цього Microsoft випустила Rayfin — відкритий SDK і CLI, що дозволяє розгортати застосунки агентів безпосередньо у платформі Fabric як керовані виробничі бекенди. Дані застосунків за замовчуванням потрапляють у єдине сховище OneLake і повертаються у Microsoft IQ, а не накопичуються зовні.

Microsoft позиціонує його як конкурента для Supabase і Neon, але з акцентом на управління: усі застосунки проходять через один канал даних і відповідності. Нейтц зазначив, що це двонапрямний процес: агент при створенні застосунка бере інформацію з правил компанії, а дані, що генеруються застосунком, оновлюють ці правила, щоб наступний агент міг використовувати найновіше.

Також Microsoft представила WSL-контейнери, що дозволяють розробникам створювати та керувати Linux-контейнерами безпосередньо у Windows. Вони мають командний рядок і API, і зможуть працювати у Windows-застосунках у майбутніх версіях у відкритому режимі.

Щоб зекономити час на налаштування середовища, Microsoft випустила Windows Developer Configurations — швидкий спосіб налаштувати нову машину з оптимізованими для розробки параметрами, автоматично встановити WSL, PowerShell 7 і Visual Studio Code, а також активувати Git і приховати файли у файловому менеджері.

06 Два нових апаратних рішення для локальної роботи AI

Ця Build — не лише демонстрація моделей, агентів і інструментів, а й апаратного забезпечення. Оскільки обчислювальні ресурси для AI зростають, а агентні робочі процеси вимагають безперервних обчислень, Microsoft вирішила зосередитися на пристроях користувачів, щоб не залежати від дорогих хмарних GPU.

Віце-президент Surface Андрю Шіл оголосив про два нові пристрої:

Surface RTX Spark Dev Box — компактний ПК для розробників, оснащений NVIDIA RTX Spark, поєднує NVIDIA Blackwell RTX GPU і NVIDIA Grace CPU, забезпечує до 1 петафлопа AI-обчислень, має 128 ГБ єдиної пам’яті.

Корпус із алюмінію слугує радіатором, створений для тривалих тренувальних задач, великих моделей та складних агентних процесів. Попередньо встановлений Windows 11 Pro, з попередньо налаштованим інтерфейсом: темна тема, спрощена панель задач, видалені віджети, режим «Не турбувати», увімкнено режим розробника, PowerShell 7 за замовчуванням. WSL 2 налаштовано для прямого доступу до GPU та підтримки CUDA, встановлено VS Code, GitHub Copilot, Git, Python і Node.js.

З безпекою — цей пристрій базується на принципах Zero Trust, включає Secured-core PC, шифрування BitLocker і захист Microsoft Defender, а також інтеграцію з Entra ID і Intune для централізованого управління.

Шіл пояснив: «Спосіб, яким розробники створюють програмне забезпечення, зазнає кардинальних змін. Зі зростанням можливостей та складності AI-моделей, агентні робочі процеси потребують постійних обчислень, і навіть для задач, що не вимагають найсучасніших моделей, кожна ітерація може коштувати значних ресурсів у хмарі».

Інше рішення — Surface Laptop Ultra, високопродуктивний ноутбук для розробників, творців і технічних фахівців, вже представлений раніше. Обидва пристрої — крок у майбутнє Surface: створені для тих, хто будує майбутнє. Surface RTX Spark Dev Box надійде у продаж у США наприкінці року, ексклюзивно на Microsoft.com.

07 Нові платформи для запуску AI-агентів на пристроях

Глава відділу застосунків Microsoft Стіві Батіш представив внутрішній проект під назвою Project Solara.

Це нова платформа від чіпа до хмари, заснована на Android, а не Windows, і має на меті запускати на пристроях AI-агентів, а не застосунки. Батіш пояснив: «Межі руйнуються. Вам не обов’язково використовувати традиційний підхід до створення досвіду. Не потрібно звичайних способів розробки».

На Build вже продемонстровано перші два концептуальні пристрої:

Настільний пристрій, що стоїть поруч із ПК, реагує на голосові команди, входить у систему за допомогою розпізнавання обличчя і показує найважливіші справи дня. Підключений до монітора, він може перетворитися на повноцінний Windows-комп’ютер у хмарі.

Носимий пристрій — перероблений стандартний ID-картка співробітника. Одним натисканням пальця розблоковує агент, натисканням — записує та транскрибує розмови, вбудована камера дозволяє агенту діяти відповідно до побаченого.

У демонстрації для медицини цей браслет працював із агентом для медперсоналу, що сканує QR-коди пацієнтів, фіксує та транскрибує візити, записує життєві показники і видає рецепти. В іншому застосунку камера сканувала дошку з ідеями щодо перетворення офісу і пропонувала додати зелені рослини.

Батіш зазначив, що Microsoft не вироблятиме ці пристрої самостійно, а планує залучати виробників обладнання та партнерів для перетворення цих концептів у власні продукти, орієнтовані на конкретні галузі, компанії або сценарії.

08 Оновлення квантового чіпа, у 1000 разів надійнішого

Microsoft представила новий поколінь топологічного квантового чіпа Majorana 2.

У порівнянні з попередником Majorana 1, головна зміна — заміна матеріалу надпровідника з алюмінію на свинець, що підвищує надійність квантових бітів у 1000 разів, середня тривалість життя квантового біту до 20 секунд, у окремих випадках — до хвилини.

Інші типи квантових бітів зазвичай мають тривалість у мікросекунди. Завдяки цьому досягненню, очікуваний час створення масштабованих квантових комп’ютерів скорочується удвічі, і прогнозується, що до 2029 року їх зможуть реалізувати.

Розробка цього чіпа здійснювалася за допомогою платформи Microsoft Discovery з використанням агентного AI. Інтелектуальні агенти займалися управлінням виробництва, автоматичним вимірюванням квантових станів і міждисциплінарним аналізом даних, що дозволило скоротити кілька тижнів на вимірювання та виявити зв’язки, які важко помітити людині, з аналізу багаторічних даних.

Науковець Microsoft Четан Наяк сказав: «Agentic AI майже проник у все, що ми робимо». Але він підкреслив, що AI лише дає рекомендації: «Люди залишаються у циклі».

Платформа Microsoft Discovery також була офіційно запущена на цій конференції. Це організаційна платформа для передових досліджень, що дозволяє дослідникам запускати автономні команди агентів під керівництвом людини для формулювання гіпотез, оптимізації експериментів і перевірки теорій. Також представлено попередню версію Microsoft Discovery, яку можна безкоштовно завантажити і запускати локально через GitHub Copilot.

Автор статті також зробив свій внесок — Золотий Кінь.