Microsoft 推出 Copilot harness：實現多模型 AI 代理的統一管理

Microsoft 將內部 Copilot 架構開放給企業使用

Microsoft 正式宣布，將內部廣泛使用的多模型 AI 代理協調層（harness），透過 Microsoft Foundry 對外開放。這個架構能統一調度不同的 AI 模型，以 fully managed 的方式，讓開發者建構具備推理能力、能使用工具、可完成複雜長程任務的代理程式。

統一調度模型，解決多模型整合難題

在競爭激烈的市場裡，採用多模型策略至關重要。但要建一套能在不同模型與介面間順暢運作的協調層相當困難，必須同時顧及效能、品質與成本，後續維護也很吃重。Microsoft 指出，如果說模型提供的是智慧，協調層涵蓋的就是模型周圍的一切，包括給代理程式正確的指令、上下文、執行環境與控制機制，讓它完成有意義的工作。

GitHub 工程團隊開發了業界領先、真正支援多模型的協調層，並已在公司內部全面採用。Microsoft Copilot 協調層目前驅動 Copilot Code、Copilot Studio、GitHub Copilot 應用程式、CLI 以及 VS Code 等多個產品。Microsoft Foundry 開放此架構後，開發者與企業客戶不必更換協調層或其餘技術堆疊，就能為特定任務選擇最合適的模型，省下時間、精力與資源，把重心放在提升企業獲利。

源自 GitHub，經受企業規模考驗

Microsoft Copilot 協調層由 GitHub 工程師打造，這些工程師同時負責多模型編排等新技術的開發。這個協調層的設計目標是快速、token 效率高且可預測，一開始就是作為高品質的協調層使用，並在要求最嚴苛的受眾——開發者之中，獲得最高的滿意度。因此，Microsoft 正把所有 Copilot 體驗標準化到這個最強的基礎上。

這個協調層支援跨模型家族運作，內建超過 20 種前沿模型，也支援使用者自行帶入金鑰（bring your own key），確保能為不同任務選到適合的模型。開發者不必自己花工夫跟上並評估新模型，可依賴系統智能將工作路由到正確的模型。近期，該協調層的執行階段已移植至 Rust，效能達業界領先水準，工作階段的額外負荷與首個 token 的產生時間也都有所降低。

持續優化，加速產品迭代

Microsoft Copilot 協調層驅動 Microsoft 跨平台的多個介面，已經過數百萬使用者與數百個真實世界用例的考驗，證明其效能。統一協調層讓 Microsoft 能更快發布產品、更快學習，並持續改進 Copilot。在 Foundry 中建構的代理程式，跑的是 Microsoft 內部採用的同一個協調層，因此協調層的每次改進，都會直接惠及使用者建構的代理程式。

Microsoft 持續投入科學與工程工作，不斷改進並演進協調層，確保在各種模型與負載下維持高品質、高效能與低成本。這些效益會隨時間複利增長，讓所有接觸該協調層的介面受益。

開放平台，保留選擇權

Microsoft 提供 SDK 供下載，使用者也可在雲端執行協調層，所有管理均由 Foundry 負責。平台保持開放與互操作性，使用者仍可繼續引入任何所需的協調層與框架。Microsoft 負責執行代理程式迴圈與沙盒，並從第一天起就內建治理與最佳化功能；使用者則負責提供指令、技能、工具與模型選擇。

這是朝向「以更強大的模型周圍系統」願景邁出的重要一步，目的是保留選擇權。這代表了 GitHub 最好的一面，被帶到 Microsoft 平台及更廣的範圍。Microsoft 表示將持續推動協調層向前發展，讓使用者能專注於只有他們才能建構的內容。