微软亚洲研究院2025六大预测：AI Agents 将颠覆传统工作模式

人机协作的新型工作模式将颠覆传统职业结构 #生活知识# #生活感悟# #科技生活变迁# #未来生活方式预测#

2025年伊始，AI 驱动的代理（agent）将拥有更高的自主性来执行更多任务，从而提升人们的生活质量。

AI在记忆与推理能力上的创新，也将助力人类社会寻找应对气候变化、医疗健康等重大挑战的新方法。

在过去的2024年，各界商业领袖和 AI 决策者对GenAI 的使用率就从55%激增至75%。

新的AI工具预示着巨大的潜力。那么2025年及其后三年还将发生什么？值得商酌。

以下是2025年值得我们关注的六大 AI 趋势，以及微软将在每个趋势上进行的创新方向。

AI模型将变得更加强大和有用

AI Agent将彻底改变工作方式

AI助手将支持日常生活

AI资源的利用将更加高效

开发AI的关键是测试与定制

AI将加速科学研究的突破

从2024年到现在，大模型变得更快、更高效。如今，最新的大语言模型已经可以完成从基础写作到编程开发的广泛任务，高度专业化的行业模型还可以为特定任务或行业进行量身定制。

今年，大模型将做得更多、更好。像 OpenAI o1 这样具备高级推理能力的模型已经能够解决一些复杂问题，其逻辑步骤类似于人类在回答难题前的分析过程。

这种优秀的推理能力将在基础科学、编程、数学、法律和医学等科学专业领域继续发挥作用，使模型能够比较合同、生成代码以及执行多步骤工作流程。

相比于这种模型的推理能力，模型的数据管理、后训练（post-training）的进步同样重要。

例如，微软的小语言模型 Phi 系列表明，管理高质量的数据可以提升模型性能与推理能力。微软的 Orca 和 Orca 2 展示了合成数据在后训练小语言模型中的力量，让模型可以达到以前只有更大规模的语言模型才能实现的水平，而且在专业任务上表现得更好。

今年，将有更快、更好、更专业化的模型将创造新的、更有用的AI体验（包括代理agent）。

“我们训练模型的方式和这些模型驱动代理之间可能产生协同作用，现在人们将有更多机会选择或构建满足他们需求的模型。”  微软 AI Frontiers 负责人 Ece Kamar 表示。

随着模型的记忆能力、推理能力和多模态能力的进步，代理agent将会运用新技能和新交互形式处理更复杂的任务。

workflow驱动：企业可以重新构建报告生成和人力资源任务等流程，例如帮助解决新换笔记本电脑的问题或回答福利问题，让员工能够专注于更高价值的工作。

多agent驱动：企业可以设置多个代理agent来提醒供应链经理关于库存中断的问题，推荐新的供应商并执行销售订单，以应对日常挑战，从而保持销售。

无论你的技术水平如何，都将可以构建和使用代理。

用你的工作方式构建agent

任何人都能在 Copilot Studio 中无需编码构建代理，而开发人员则能够在 Azure AI Foundry 中创建更复杂的代理来协调更复杂的任务。

开发者专用agent开发平台

企业将拥有一系列代理agent，从简单的提示对话和响应到完全自主规划、执行的任务，这些代理将代表个人或团队独立以及协同工作来执行和协调相应流程。

最后重要的是，不断进化的 AI 驱动代理agent，离不开人的监督体系，形成闭环。人类监督关注更多的是哪些任务可以被代理允许执行，以及这种界定边界在哪的问题。

Microsoft Copilot 作为 智能办公的AI 助理，将全天候24小时为用户提供支持，帮助用户简化和处理日常收到的大量信息等任务，为用户释放更多时间。

Copilot 的功能在接下来将得到进一步增强，与用户建立更紧密的联系。

Copilot Daily 会在新一天的开始，以用户熟悉的声音来朗读新闻摘要和天气情况。

Copilot Vision 能够识别网页内容并参与讨论，这依赖于它的多模态大模型的能力，能够识别和理解网页端的内容，并且根据内容提供下一步决策。

Copilot 将在一定程度上协助用户决策，如帮助用户寻找匹配新家的家具，然后提供最佳的布置方案。

未来随着AI的普及，算力变得越来越稀缺，必将耗费大量的能源电力，如何使用AI的时候变得更加高效节能，成为摆在大家面前的问题。

未来几年，支持AI的新型数据中心将实现零冷却用水，微软也将扩大使用冷板等超高效液冷系统。微软计划在2025年使 AI 基础设施更加高效、可持续。

微软将继续投资、使用更多低碳建筑材料，如近零碳钢、混凝土替代品和交叉层压木材，以及风能、地热能和太阳能等无碳能源。微软还致力于在运营的电网中引入更多无碳电力，并倡导在全球范围内推广清洁能源解决方案。

今年预测最大的进展概括：测试（testing）与定制化（customization）。

评测是如何定义和有效评估AI风险的关键，对于负责任地构建人工智能至关重要。例如，检测和解决 AI “幻觉”。如果可以评测风险与威胁，那么就可以帮助解决或减轻这些问题。

微软正在通过开发严格而全面的测试来打造安全的 AI 应用。除了评估幻觉等内部威胁外，测试还将更好地识别外部日益复杂的攻击。【自身幻觉+外部攻击】

人们还将对组织机构内 AI 应用的运作方式拥有更大的控制权。他们将能够定制过滤内容的应用，并建立适合其工作的防护措施。

人工智能推动了从超级计算到天气预报等各领域的进展，有望在自然科学、可持续材料、药物发现和人类健康方面展现出新的能力。

2024年微软研究院的一项突破让科研人员能够以前所未有的速度和精度探索生物分子科学的问题，包括发现新药。

AI2BMD 技术流程图

利用 AI 驱动的蛋白质模拟系统，研究员们提出了一种模拟生物分子动力学的新方法 AI2BMD，以帮助科学家解决此前难以解决的问题，并推动蛋白质设计、酶工程和药物发现方面的生物医学研究。

请看VCR:

微软研究院副总裁 Ashley Llorens 表示，今年最值得关注的事情之一将是如何在科学研究中使用人工智能来推进解决世界上一些最紧迫的问题。

本文转载自 绛烨 ​​AIGC新知​​，作者： 绛烨 ​​AIGC新知​​

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