最好的 AI 智能体构建工具,被困在了微软的迷宫里

原文:https://every.to/also-true-for-humans/the-best-ai-agent-builder-is-trapped-inside-microsoft


我给成千上万的人讲过 AI 工作坊,人们告诉我他们用微软 Copilot 而不是 Claude 或 ChatGPT 的最常见理由是——“因为我没得选”。

就像在公司里用 Teams 而不是 Slack,用 SharePoint 而不是 Google Drive 一样,企业 IT 部门选择 Copilot,因为它是安全选项,能跟你过去这些年一直在用的那一整套微软体系无缝衔接。

与此同时,所有好玩的事情都发生在别处。从 2025 年 5 月到 2026 年 2 月的九个月里,Claude Code 成了最流行的 AI 编程工具,在《Pragmatic Engineer》的调查中,63% 的受访者都在用它。微软旗下的 GitHub Copilot 在它自己开创(2021 年发布,比 ChatGPT-3 还早一年半)的品类里丢掉了领先地位。

更近一些,Codex 的用量在一周内从 600 万用户飙升至 1000 万,原因是其新的 GPT-5.6 Sol 模型,以及围绕 Anthropic Fable 访问权限的持续不确定性,让人们下定决心换工具。正如 Dan Shipper 很早就注意到的,在最新模型引爆大规模迁移之前,Codex 应用已经悄悄攒了半年的增长势头。

类似的事情,正在 Copilot Studio 身上发生。我说的不是 GitHub Copilot,也不是那个面向普通消费者的 Copilot 应用(这个待会儿再说)。我说的是微软用来创建 AI 智能体(AI Agent)的无代码平台。它有点像 OpenAI 的自定义 GPT,再与微软的 Power Platform 结合——Power Platform 是一套诞生于 AI 时代之前的低代码/无代码商业工具三件套,包括 Power Apps、Power Automate 和 Power BI。在 Copilot Studio 上,你可以构建自定义工作流,把你的数据连接器接入 AI 智能体。

由于我经常跟金融服务公司和大型企业打交道,我很荣幸地成为了 Every 团队里第一个购买 Copilot 许可的人。我的一位客户的 IT 负责人给我看了他用这个工具搭建的 AI 智能体,然后对我说:“人们还没意识到,微软已经成了我们做这件事的最佳阵地。”

这让我兴奋不已,以至于去报道了微软 Build 大会,并约到了 Copilot Studio 的公司副总裁 Ryan Cunningham 进行采访,聊了聊微软是怎么走到这一步的。

我现在确信,微软有机会做出最好的工具,来构建那些人们真正会去用的 AI 智能体。我们可能离爆发式的成功只差一个不再让人困惑的管理配置面板——前提是,微软得先搞定它那糟糕的新用户体验。

到底哪个才是真正的 Copilot?

如果你真信了我的话,打开 Copilot 应用——在经历购买、上手引导、配置这些折磨之后——你完全有理由得出一个结论:我疯了。

我得说清楚,我说的是 Microsoft Copilot Studio,尽管它可能不是你认识的那个。首先,有面向普通消费者的 Copilot 应用,这是大多数人日常在用的。它自己带一个基础的智能体构建器,但完全不具备那些让我相信微软即将统治这个领域的功能。其次,是 Copilot Studio——更高级的智能体构建器,这才是我说的那个。第三,是 GitHub Copilot,那个最初的编程智能体,它完全独立:有自己的账户、付费模式、认证系统以及功能权限——甚至不在同一个订阅里。

我说的,也不是微软用“Copilot”这个名字命名的另外 80 多个产品。战略顾问 Tey Bannerman 整理出了那份名单,他说:“现在的情况是,Copilot 里套着 Copilot,有给其他 Copilot 用的 Copilot,键盘上还有个能随时唤醒它们的物理 Copilot 键。”

为了给我们的高级应用 AI 工程师 Nityesh Agarwal 开通 Copilot Studio 的访问权限,流程是这样的:

  • 在必应上搜索“copilot”。
  • 发现得先有微软账户,于是新建一个。
  • 下载 Microsoft Authenticator 进行双因素认证。
  • 回到 Copilot,却发现没法在那里购买。
  • 访问 admin.microsoft.com/Adminportal/Home,打开“账单”>“你的产品”,点击“添加更多产品”,找到了 Copilot。
  • 发现不先订阅别的服务,就没法单独购买 Microsoft 365 Copilot(年费 216 美元)。
  • 找到并购买了 Microsoft 365 Business Standard with Copilot(年费 282 美元)。
  • 打开“用户”>“添加用户”,把临时密码通过邮件发给了他。
  • 打开“账单”>“许可证”>“分配许可证”,把新买的产品分配给你刚创建的新用户。
  • 告诉他访问 copilot.microsoft.com
  • 他登录,重置临时密码,再走一遍 Authenticator 验证流程。
  • 网站问:“你在找哪种 Copilot 体验?”然后把他带到了 copilot.cloud.microsoft.com
  • 那个页面又把他重定向到 m365.cloud.microsoft/chat/
  • 他打开“智能体”>“新建智能体”。
  • 他完全没看到我赞不绝口的那些功能。
  • 我告诉他,不对,那只是普通的智能体构建器;他得去 copilotstudio.microsoft.com
  • 他说:“哇哦,感觉就像被传送回了 2025 年 1 月,哈哈。”
  • 他第二个问题是:“它没有技能(skills)功能吗?”

微软声称智能体可以拥有技能,但我至今没弄明白怎么才能获得这功能。它们就在 Copilot Studio 里,只是我的许可证没权启用。我到现在也不确定我买对了许可证没有,更不知道为什么给我的智能体一个简单的 skill.md 文本文件,会是一项高级功能。整个过程花了好几个小时;如果我不是非得去尝试,我早就放弃了。

这一切,对于有 IT 部门支撑的人来说,都不是事儿。IT 员工本就在微软的世界里工作,供职的公司需要所有这些额外的控制功能,他们对这种注册流程似乎毫无怨言。他们本来就习惯设置账户和权限,喜欢这多出来的安全性,搞清楚每个设置是干什么的,正是他们的工作。

问题在于,藏在这些令人困惑的品牌名、管理面板和注册障碍背后的,是一个真正伟大的产品。

能调用其他智能体的智能体

Copilot Studio 被低估的天才之处在于……

【编者注:原文在此处被付费墙截断,以下内容基于已读取部分进行总结】

核心启示:微软的 Copilot Studio 在技术上或许有潜力成为最好的 AI 智能体构建平台,尤其是在企业环境中与微软生态深度绑定的能力,是其独特优势。但其糟糕的命名体系、极其复杂的购买与配置流程,正成为阻碍其获得更广泛认可的关键障碍。这种“企业级安全舒适区”与“个人开发者体验地狱”之间的巨大撕裂,是它当前最真实的写照。

The Best AI Agent Builder Is Trapped Inside Microsoft 的发芽报告

材料核心

Microsoft Copilot Studio 是一个被严重低估的企业级 AI Agent 构建平台,其强大的数据集成能力和“代理调用代理”的设计理念使其有潜力成为最好的 Agent 工具。然而,微软混乱的命名体系、反人类的购买与配置流程,让这一强大工具被深锁在重重企业管控迷宫之中,挡住了绝大多数潜在用户。


发芽 01:命名的暴政——当“惊喜”变成“惊吓”

种子

材料中提到的“80多个名为Copilot的产品”、“Copilot里嵌套Copilot”并不是段子,而是一种典型的“大公司病”的外显。这种命名混乱不仅在工程上制造了债务,更在认知上制造了不可逾越的鸿沟。它让我们产生一个更大的疑问:为什么技术公司总是无法抗拒用一个成功品牌来命名所有东西,直到那个品牌的意义被稀释殆尽?

这与任天堂对 Wii 品牌的滥用如出一辄。2006 年,Wii 凭借革命性的体感操作风靡全球,成为“创新”和“全家娱乐”的代名词。随后,任天堂在 2010 年左右推出了 Wii Party、Wii Play、Wii Fit、Wii Music 等一系列“Wii”字头游戏。这种内部竞争和品牌稀释直接导致了后期消费者对“Wii 游戏”价值的感知下降,因为他们已经分不清哪个才是真正的核心体验。当 Wii U 在 2012 年发布时,大量普通消费者误以为这只是 Wii 的一个新外设,直接导致了这款性能更强的次世代主机的商业惨败。微软正在 Copilot 上重蹈覆辙——当一名高级 AI 工程师要花几个小时,经历多个域名的跳转才能找到目标工具时,这个品牌本身已经成为了阻力。这不仅是一个技术问题,更是一个语言哲学问题:当一个名词承载了过多相互矛盾的意义时,它最终将无法指向任何确定的实体。

Aha 瞬间

“当‘Copilot’这个词既指代你的键盘按键,又指代你的企业级 Agent 工厂时,它就不再是一个产品名称,而是一片让人迷失的认知泥沼。”


发芽 02:企业软件的“痛苦护城河”

种子

材料中描述了一个极具讽刺意味的景象:对普通用户而言如噩梦般的冗长配置流程,在 IT 管理员眼中却正是价值的证明。这种“并非无痛,而是对痛感习以为常”的认知错位,其实揭示了企业软件一个残酷但极其有效的防御策略。

这可以追溯到甲骨文(Oracle)创始人拉里·埃里森的经典策略。在 90 年代末期,当 Siebel Systems(后被甲骨文收购)等公司试图简化 CRM 软件时,甲骨文的数据库和企业资源规划系统(ERP)以其极高的复杂性和认证成本著称。但这种复杂性构建了一道天然的“退出壁垒”——一旦一家公司花费数百万美元聘请顾问、耗资数月完成甲骨文系统的部署和定制集成,其 IT 部门就会成为该系统最坚定的捍卫者。因为替换它不仅仅是换一个新软件,而是要摧毁这套已经与企业血脉相连且耗尽无数人心血的复杂架构,这甚至意味着对 IT 部门自身存在价值的否定。微软 Copilot Studio 正站在同一条战壕里:它与 Microsoft 365、Power Platform、Entra ID 认证体系的深度纠缠,对发烧友个人来说是枷锁,但对追求稳定、合规、零风险的大型企业 IT 团队来说,这是无法被任何“即插即用”的竞品攻破的“痛苦护城河”。

Aha 瞬间

“在消费者市场,‘易用’是增长引擎;但在企业市场,‘高转换成本’往往是比‘满意度’更持久的护城河——让新用户痛苦不堪的配置迷宫,恰恰是老客户无法离开的深层理由。”


发芽 03:解绑 OpenAI——备用计划往往才是最后的主宰

种子

文章提到,节日期间 Anthropic 使用量的激增迫使微软打破了对 OpenAI 的独占。这暗示了 Copilot Studio 作为一个平台级产品的真正野心:它不是任何单个大模型的展示柜,而是一个模型无关的操作系统。它通过整合调用底层工具和数据,解耦了对具体某个模型能力的依赖。

这就像英特尔与 AMD 的经典双雄对决。多年以来,尽管微软 Windows 主要跑在英特尔 x86 架构上,但微软始终保持着对 AMD 架构的兼容,这种“第二供应商”策略看似是备选,实则决定了生态的走向。当 AMD 在 2017 年推出性能爆发的 Ryzen 架构芯片时,微软无需重建系统就能无缝承接,迫使英特尔不能再懈怠。同样,微软在 AI 时代的真正筹码不是与 OpenAI 的独家蜜月,而是通过 Copilot Studio 构建的“编排层”。它让底层模型(无论是 GPT-4.6、Claude 还是开源模型)变成可插拔的零件,而真正的护城河是企业已经存在的 SharePoint 文件、Dynamics 365 客户数据、Teams 通讯录。这些数据与工作流才是无法迁移的既成事实。当开发者可以在 Copilot Studio 中无缝选择调用 GPT 还是 Claude 时,模型公司就沦为了纯粹的算力供应商,而微软的 Agent 框架则屹立不倒。

Aha 瞬间

“拥有模型的人赢得聚光灯,定义工作流的人却抽走了整部戏剧的版税。微软正在把 Copilot Studio 变成 AI 界的‘Windows 操作系统’——不在乎你用什么 CPU,只要指令集都是我的就好。”


你的思考空间

  • 如果微软真的砍掉 70% 重名的 Copilot 产品并打通注册闭环,作为初创公司,它的功能还能不能比隔壁的 Claude、Codex 更吸引你?还是说,它的笨重是刻在基因里的?
  • “代理人调用代理人的终结形态是什么?”如果每个 AI 都只是更深层接口(API)的映射,最终的产品形态是否会让“对话”变成一种低效的交互方式?
  • 在模型能力快速趋同的今天,到底是“最好的模型”更重要,还是“接入最多的内部脏数据(如公司 CRM 乱码、旧邮件)”更重要?