在基因AI时代，我们花费大量时间研究连接技术。这意味着开发能够连接各个环节并保持多个AI代理在特定项目中协同工作的流程和管道。
当你开始研究为什么代理AI如此重要时，你会发现它与传统机器学习中的“集成学习”概念有关。这个概念是指，不是依赖一个大型神经网络“大脑”，而是有多个小型AI，每个AI都有自己的任务，共同提供一个整体结果。最简单的版本之一是生成对抗系统，其中一些AI负责生成内容，而其他AI则负责分析这些内容。
然而，如今这些系统变得更加复杂，支持技术和工具也必须更加先进。
微软正在通过Azure AI Foundry平台引领这一工作，该平台现在已成为当今AI世界的一部分。
工作原理
Azure AI Foundry的核心思想是将多代理协作所需的三个关键部分结合起来：代码环境、协作环境和用于托管的云服务。
在微软的情况下，这包括Microsoft Visual Studio（一个IDE）、GitHub作为协作中心以及Microsoft Azure作为云服务。
根据微软的数据，这种设置使超过7万名客户能够处理100万亿个令牌，并生成数十亿次每日搜索查询。
微软展示了诸如代理检索、始终在线的可观察性和信任功能等特性如何使该平台成为可能。
斯坦福大学及其在肿瘤分析中的医疗应用
微软在这里的一大亮点是与斯坦福大学合作开发用于肿瘤管理的代理协调系统。
该代理协调系统帮助临床医生评估医学影像、寻找临床试验，并为患者制定个人时间线。
当你阅读该项目时，你会了解到目前只有1%的患者拥有这些个性化计划，这些计划已被证明在肿瘤学中能促进更好的治疗效果。
关于斯坦福大学使用Azure AI Foundry代理系统的报道显示，该系统节省了大量临床工作时间，并自动化了使用电子健康记录数据来拯救生命的过程。
开发人员还可以微调模型并进行测试，同时将代理分配到其特定任务。高素养的用户可以通过访问Azure AI Foundry代理目录了解更多详细信息。
通过这一过程，临床肿瘤审查委员会可以节省时间，更快地确定患者的状况并提出可行的解决方案。
“斯坦福医学院每年接收4,000名肿瘤委员会患者，我们的临床医生已经在今天的肿瘤委员会会议上使用基础模型生成的摘要，”斯坦福医学院首席信息官Mike Pfeffer博士说。“新的医疗代理协调器有能力通过减少碎片化……并从难以搜索的数据元素中提取新见解（如试验资格标准、治疗指南和真实世界证据）来简化现有工作流程。斯坦福医疗保健很高兴进一步研究使用医疗代理协调器在实际护理中为我们的癌症患者构建第一个生成式AI代理解决方案的潜力。”
其他重大变化
所有这一切都发生在5月这个特定的时间点，微软和谷歌都在本周发布了重大公告。除了我之前报道过的谷歌搜索中的新AI模式外，谷歌还宣布了Gemini 2.5模型的进步。
至于微软，本月的Microsoft Build 2025活动上还有关于DeepSeek for Copilot的新闻，此外还有更多的代理新闻。但Azure AI Foundry代理系统确实是向更好的代理部署迈进的一个标志，这很可能是2025年、2026年及以后的主要关注点。
随着夏季的到来，这些大公司将继续以突破性创新震撼观众，请继续关注更多动态。
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