微软通过 Foundry 开放 Copilot harness，支持多模型智能体开发

如果你想竞争，你需要多模型。如果你想要利用不同AI模型所能提供的一切，你需要一个优秀的马具。但构建一个能在多个模型和表面上无缝工作的马具是极其困难的。你需要解决性能、质量和成本问题。然后你必须维护它，这甚至更难。

幸运的是，GitHub工程团队构建了一流的、真正多模型的马具，我们已全面采用。Microsoft Copilot马具为Copilot Code、Copilot Studio、GitHub Copilot应用、CLI、VS Code等提供支持。今天，我们通过Microsoft Foundry提供这个马具。这为开发者和企业客户提供了一种完全管理的方式来构建推理、使用工具并完成复杂、长时间运行任务的代理。你可以为工作选择正确的模型，而无需切换马具或其余的技术堆栈。这让你有更多的时间、精力和资源来关注你的底线。

什么是马具，为什么它很难？

如果模型提供智能，那么马具就是模型周围的一切。它是协调层，为代理提供正确的指令、上下文、执行环境和控制，以完成有意义的工作。一个值得其名的马具支持开放标准，如MCP和代理技能，以及代理插件。

这是一个快速发展的领域。今天的先锋模型明天可能就会落后。而你自己的马具或模型路由器的开发可能既痛苦又缓慢。现在，你可以基于Microsoft和GitHub在我们的产品中提供的相同马具进行构建，而无需维护它。

我们投资于科学和工程工作，以不断改进和演进马具，并确保在一系列模型和工作负载上实现高质量、高效和低成本的性能。对于我们和我们的客户使用马具来构建和运行自己的代理，这些好处会成倍增加。改进马具，它所接触的每个表面都会受益。

诞生于GitHub，在企业规模中经过实战检验

Copilot马具是由我们多模型协调背后相同的GitHub工程师构建的。而这些技术的可能性只因为我们构建了自己的马具。它设计得快速、令牌高效和可预测，是我们最初的、高质量的马具。它在我们的要求最苛刻的受众——开发者中获得了最高的满意度。这就是为什么我们在所有Copilot体验上都采用了最强的可能的基础。

马具设计为跨模型系列进行性能，包括20多个先锋模型加上自带密钥，这样你可以为正确的工作使用正确的模型。而不是去做跟上和评估新模型的工作，依靠我们智能地将工作路由到正确的模型或模型。

我们的马具灵活且可配置，适用于任何类型的应用、代理或服务。我们最近将马具运行时移植到Rust，这带来了行业领先的性能，并减少了会话开销和首次令牌的时间。并且因为Copilot马具为Microsoft的表面提供支持，它在数百万用户和数百个实际用例的规模上经过实战检验并证明是性能优越的。

一个统一的工具包使我们能够更快地交付、更快地学习，并随着时间的推移改进 Copilot。并且，因为你在 Foundry 中构建的代理可以在我们已经在微软采用的相同工具包上运行，所以我们的持续工具包改进也将使你的代理受益。

亲自试试

SDK 可以下载 SDK，或者可以在云端运行 harness，所有这些都由 Foundry 管理。我们的平台仍然保持开放和互操作性，因此您可以继续引入任何您想要的 harness 和 framework。

有了 Copilot 工具包，微软运行代理循环和沙盒，从一开始就内置了治理和优化。你提供指令、技能、工具和模型选择。

这是朝着我们围绕模型建立更强大系统的愿景的重要一步，该系统保留了选择权。它代表了 GitHub 的最佳之处，并将其带到了微软平台和更远的地方。

我们将继续推动工具包的发展，让你可以专注于只有你能构建的东西。

文章 介绍微软 Copilot 工具包：释放真正多模型代理工作的潜力 首次出现在 微软官方博客。