无限 SaaS 工厂

我们在工作中花费了大量时间，其实都是在绕着软件运转。我们在各个应用之间来回切换，每次都要重新建立上下文，还要把我们想做的事情翻译成每个系统所要求的操作步骤。

AI 正在改变这一现状，帮助我们围绕工作来组织软件，而不是让工作迁就软件。

这一转变的早期版本已经在软件开发领域显现，这也是最早大规模采用 agent 的领域之一。随着 agentic 开发的发展，GitHub 上仓库创建、PR 和 commit 活动都在加速增长。这一现象说明，更多的 agent 并不会削弱记录系统（system of record）的重要性，反而会让维护信息、协调变更和管理状态的可信平台变得更加不可或缺。我们在销售、客服、财务和运营领域也看到了类似的模式。

这也是为什么我们的目标是将 Copilot 打造为一个全新的工作操作系统，横跨所有模型、所有设备形态和所有任务。

但像 Copilot 这样的新型前端（“有头“层）只是故事的一半。我们还需要一个受治理的基础层，将历史上锁在各个 CRM、ERP 及其他应用中的业务逻辑和上下文开放给 agent（“无头“层）。

毕竟，模型的智能只有在拥有正确的上下文和正确的工具时，才能对业务产生价值。你需要一个系统，能够理解用户的意图，引入相关的组织与业务上下文，并调用正确的工作流。

对我们而言，这意味着将 Copilot 作为多模型调度框架和 agentic 层，将应用中的业务逻辑，将它们运行所依赖的记录系统，以及连接到其他数据源的连接器整合在一起。Microsoft IQ 将这些层级连接起来。

这使得 Copilot 和 agent 能够深度理解业务，将组织知识与业务数据、流程和工具关联起来，从而在企业规则的框架内对工作进行推理和行动。这不仅仅是将现有 API 暴露给大语言模型，而是为 AI 架构化业务上下文本身。

这就是为什么我们今天宣布在 Dynamics 365 Sales、Service 和 Customer Insights 中推出 30 多项新的 Copilot 技能（如 Jeff 在这里所解释的），将这些 CRM 能力直接融入工作流中。而这对我们来说仅仅是一个开始。

借助这些技能，你可以在 Chat、Cowork、Autopilot 乃至 Code 中使用 Copilot，端到端地完成更多跨业务的工作流程。

但 Copilot 的价值不仅在于完成工作。

我们还推出了 Microsoft Copilot Managed Runtime，它提供了托管基础设施，让代码能够在 IT 治理下安全地在企业环境中运行。

当所有这些能力整合在一起时，你得到的远不止是 SaaS 中的又一个 AI 功能。你将获得我认为的“无限 SaaS 工厂“。

想象一下：只需进入 Copilot 中的 Code，描述你业务的需求，就能构建一个定制模块或一个全新的 SaaS 模块。借助这些插件和技能，你可以扩展 Dataverse 架构，在现有业务逻辑之上构建，并创建与业务现有运行系统相连的新体验和工作流程。

我们正在进入一个真正“个性化“软件的新时代，你可以轻松地按照自己的工作方式定制所使用的应用，同时保持与业务现有记录系统的连接，避免最重要的系统出现碎片化。

而机遇远不止于扩展现有系统。我们可以为 agentic 世界重新设计记录系统，以处理 agent 的高并发访问，跨数据源聚合上下文和智能，并原生支持 Copilot 这样的助手。对某些客户来说，这意味着扩展现有系统；对另一些客户来说，则意味着替换它们。

借助 Code 和这些底层技能，你可以以几乎零摩擦的方式完成所有这些工作，这意味着你可以快速定制所构建的内容，并随着业务变化从一个项目轻松迁移到另一个项目。

重要的是，这并不意味着一切都用大语言模型来实现。由于这些技能与你的记录系统深度集成，我们可以在智能真正创造价值的地方使用 token，而在执行更快、更便宜、更可靠时依赖确定性软件。

我相信所有这些能够重塑企业 SaaS。

机遇在于为 agentic 世界重新设计记录系统，而不仅仅是在其之上构建新的用户体验，同时为每家企业提供一种全新的方式来编排工作并补全缺失的能力。

这就是我们在 Microsoft 的方向：将 Copilot 作为全新的工作操作系统，并内置一个受治理的无限 SaaS 工厂。