【摘要】微软在2025年5月19日至22日于西雅图举办的微软Build 2025开发者大会上提出“Open Agentic Web”战略，推动AI从生成式向代理式演进，构建开放、标准化、可扩展的AI代理网络。通过TypeAgent、MCP、NLWeb等开源工具和协议，微软致力于打造一个AI代理与网站、服务深度协作的新网络生态，赋能开发者和企业，重塑互联网未来。

引言

在AI技术飞速发展的当下，生成式AI已成为推动产业变革的核心动力。然而，随着技术的不断演进，单纯的内容生成已无法满足企业与开发者对智能化、自动化的更高期待。2025年，微软在Build开发者大会上高调发布“Open Agentic Web”战略，提出以AI代理（Agentic AI）为核心，构建开放、标准化、可扩展的网络新生态。这一战略不仅是对AI技术发展趋势的深刻洞察，更是对未来互联网形态的前瞻性布局。

本文将深度剖析微软“Open Agentic Web”战略的技术内核、架构分层、关键开源工具与协议，以及其对开发者生态、企业应用和互联网未来的深远影响。我们将从技术原理、应用场景、产业价值等多维度，全面解读微软如何以开放、协作、创新的姿态，引领AI代理时代的到来。

一、🌐 微软的“Open Agentic Web”新愿景

1.1 未来网络的三大关键词：Open、Agentic、Web

微软对未来网络的想象，凝聚在“Open Agentic Web”这三个关键词中：

  • Open（开放）：强调开源、标准化、去中心化，鼓励开发者自由创新，避免技术被少数巨头垄断。

  • Agentic（代理式）：AI代理成为网络世界的主角，能够自主感知、推理、决策、执行复杂任务，甚至与其他代理协作。

  • Web（网络）：以现有互联网为基础，聚焦全球2亿多个活跃网站，推动AI代理与网站、服务的深度融合。

微软希望通过这一愿景，推动AI代理成为互联网的“新公民”，让每个网站、每个服务、每个用户都能拥有专属的智能代理，极大提升信息获取、任务执行和个性化服务的效率与体验。

1.2 代理式AI的崛起：从Copilot到Agent

过去一年，微软以Copilot为代表的生成式AI应用席卷全球，覆盖代码、办公、搜索等多个场景。随着技术进步，微软逐步将Copilot升级为“AI代理”，不仅能生成内容，更能理解上下文、记忆历史、自动执行多步任务，甚至与外部系统协作。

AI代理的核心能力包括：

  • 复杂任务分解与执行：能够将用户需求拆解为多步操作，自动调用API、访问数据、与其他代理协作。

  • 长期记忆与上下文理解：记住用户历史偏好、对话内容，支持多轮交互和长期任务。

  • 自主决策与授权管理：根据权限体系，安全地访问和操作外部系统资源。

微软认为，AI代理将成为未来互联网的“数字劳动力”，为个人和企业带来前所未有的生产力提升。

1.3 开放生态：开源工具与标准协议的战略意义

为了实现“Open Agentic Web”的愿景，微软不仅推出多款企业级AI代理产品，更重磅发布了TypeAgent、NLWeb等开源项目，以及MCP、A2A等通信协议。这些工具和标准的开放，旨在：

  • 降低AI代理开发门槛，激发全球开发者创新活力

  • 促进AI代理与网站、服务的无缝集成，打破信息孤岛

  • 构建去中心化、可互操作的AI代理网络，避免平台锁定

微软的目标，是让AI代理像HTTP、HTML一样，成为互联网的基础设施，推动整个行业迈向更加开放、智能、协作的新纪元。

二、🧠 技术架构深度剖析：Open Agentic Web的三大层级

微软首席技术官Kevin Scott将Open Agentic Web的技术架构分为三大层级：Runtime（执行环境）、Protocol（通信协议）、World（外部世界）。每一层都承载着关键的技术创新与生态构建任务。

2.1 Runtime层：AI代理的“大脑”与“记忆”

2.1.1 代理的核心能力

在Runtime层，AI代理需要具备以下核心能力：

  • 推理与决策：理解用户意图，分解任务，制定执行计划

  • 记忆与上下文管理：长期保存用户历史、任务进度、外部环境信息

  • 授权与安全：根据权限体系安全访问外部资源

  • 任务执行与反馈：自动调用API、操作系统、与其他代理协作

2.1.2 记忆力的突破：TypeAgent与结构式RAG

AI代理能否胜任复杂、长期任务，关键在于其“记忆力”。传统生成式AI模型（如GPT-4）虽然强大，但在多轮对话、长期任务中常常“健忘”，难以回忆历史细节或用户偏好。

微软为此推出TypeAgent开源项目，探索“结构式RAG（Structured RAG）”技术，显著提升AI代理的记忆力和回忆准确率。其核心创新包括：

  • 模型蒸馏为逻辑算法与对象结构：不仅压缩模型体积，更将知识转化为可结构化调用的逻辑单元，便于与传统软件系统集成。

  • 高密度结构化语义存储：将对话、任务、用户信息转化为高信息密度的结构化数据，提升检索效率，减少噪声与遗忘。

  • 人机共识的逻辑结构：通过构建“搜索图谱”，引导AI代理在复杂任务中有序回忆，避免语义歧义和幻觉。

TypeAgent结构式RAG与传统RAG对比表

特性

结构式RAG（TypeAgent）

传统RAG

输入Token数量

3,000

6,000

回忆准确性（示例）

63本书（Podcast任务）

15本书

数据结构

高度结构化

半结构化/文本片段

幻觉概率

低

高

存储效率

高

低

TypeAgent的出现，为AI代理在多轮对话、长期任务、复杂业务流程中的应用奠定了坚实基础。微软正积极将其转化为可复用的开发库，推动AI代理记忆力技术的行业标准化。

2.1.3 任务派遣与多系统协作

除了记忆力，AI代理还需具备高效的任务派遣与多系统协作能力。TypeAgent原型已展示了AI代理如何在无需频繁调用LLM的情况下，自动完成跨系统、跨服务的复杂任务。这为企业级自动化、智能助手、流程机器人等场景提供了强大支撑。

2.2 Protocol层：MCP与A2A，AI代理的“通用语言”

2.2.1 通信协议的关键作用

AI代理再智能，如果无法与外部系统、其他代理高效沟通，其能力终将受限。Protocol层的核心任务，就是为AI代理定义一套通用、开放、易用的通信协议，打通数据、服务、工具之间的壁垒。

2.2.2 MCP：AI代理的“HTTP协议”

微软全面押宝MCP（Model Context Protocol），将其定位为AI代理时代的“HTTP协议”。MCP由Anthropic提出，定义了LLM访问外部数据和工具的通信规范，分为MCP服务器（数据/工具提供方）和MCP客户端（请求方）。

MCP的优势包括：

  • 简单易用：开发者可快速集成，降低接入门槛

  • 标准化：统一数据、工具、服务的访问接口，促进生态互操作

  • 可扩展：支持多种数据源、工具类型，适应复杂业务需求

微软已在GitHub、Copilot Studio、Dynamics 365、Azure AI Foundry、Semantic Kernel、Windows 11等核心产品中全面支持MCP，推动其成为行业通用标准。

2.2.3 A2A：AI代理间的协作协议

除了MCP，微软还推动A2A（Agent-to-Agent）协议，专门用于AI代理之间的直接通信与协作。A2A定义了代理身份、权限、消息格式、协作流程等关键要素，为构建去中心化、自治的AI代理网络提供了基础。

2.2.4 协议层的生态意义

通过MCP、A2A等协议，微软希望打造一个“万物互联”的AI代理生态，让每个网站、每个服务、每个设备都能成为AI代理的“节点”，实现数据、能力、智能的自由流动。

2.3 World层：网站、服务与AI代理的深度融合

2.3.1 现有网站的AI化挑战

当前，AI代理在访问网站内容时，仍主要依赖爬虫、模拟用户操作等低效方式，难以精准、实时地获取所需信息。这不仅效率低下，还容易引发数据安全、隐私、合规等问题。

2.3.2 NLWeb：为AI代理量身定制的网站接口

微软为此推出NLWeb开源框架，由RSS、RDF、Schema.org等网络标准的发明人R. V. Guha领衔开发。NLWeb的核心目标，是让网站能够直接为AI代理和自然语言搜索提供结构化、可检索、可排序的数据接口。

NLWeb的技术特点包括：

  • 标准化内容描述：基于Schema.org、RSS等标准，自动生成网站内容索引

  • 自然语言查询解析：结合LLM能力，理解复杂自然语言查询，自动拆解为数据检索请求

  • 高效数据检索与排序：内置搜索与排序算法，提升查询效率与相关性

  • MCP原生支持：可直接作为MCP服务器，为AI代理提供高效数据访问

NLWeb工作流程流程图

2.3.3 应用场景与商业价值

NLWeb不仅适用于站内搜索，还可广泛应用于：

  • 电商AI购物助手：根据用户需求智能推荐商品

  • 旅游规划工具：自动整合机票、酒店、餐厅等信息，生成个性化行程

  • 内容聚合与分析：跨站点、跨服务整合数据，支持深度分析与洞察

通过NLWeb，网站主可以自主决定内容开放范围、数据呈现方式和商业模式，既保障数据安全，又激发创新活力。

三、🚀 微软产品战略与Open Agentic Web的深度融合

3.1 四层次产品布局：从基础设施到应用生态

微软首席执行官Satya Nadella在大会上，将Open Agentic Web的产品战略分为四大层次：

  1. 基础设施层：以Azure数据中心为核心，提供高性能、可扩展的算力与存储资源。微软已大规模部署NVIDIA GB200 GPU，并持续扩展全球数据中心网络。

  2. 数据层：集成Cosmos DB、Azure Databricks等数据库服务，支持AI应用与代理的实时数据访问与处理。Microsoft Fabric等服务引入AI驱动的数据转换与分析能力。

  3. AI平台层：Azure AI Foundry等平台，支持AI代理的开发、部署、管理与调度。Foundry Agent Service、Model Router、Entra Agent ID等新工具，提升开发效率与安全性。

  4. 应用与代理层：推出多款开箱即用的AI代理工具，如SRE助手、Microsoft 365 Copilot、Copilot Tuning等，覆盖生产力、运维、业务自动化等多元场景。

四层次产品布局表

层次

代表产品/服务

主要功能与价值

基础设施层

Azure数据中心、NVIDIA GB200

高性能算力、全球部署、弹性扩展

数据层

Cosmos DB、Databricks、Fabric

实时数据访问、AI驱动数据处理与分析

AI平台层

Azure AI Foundry、Agent Service、Model Router、Entra Agent ID

AI代理开发、部署、管理、安全授权

应用与代理层

SRE助手、365 Copilot、Copilot Tuning

生产力提升、业务自动化、无代码开发

3.2 开放与中立：技术不绑定于特定平台

微软在推动TypeAgent、NLWeb、MCP等技术时，特别强调其开放性和中立性：

  • 开源协议：所有核心工具和协议均以开源方式发布，鼓励社区共建

  • 多平台部署：支持在Azure、AWS、GCP、本地服务器等多种环境部署，避免平台锁定

  • 标准化接口：统一API和协议规范，便于第三方集成与扩展

这种开放战略，有助于吸引更多开发者、企业、合作伙伴加入生态，共同推动AI代理技术的普及与创新。

3.3 安全与合规：AI代理时代的底线保障

随着AI代理深度介入企业业务和个人生活，安全与合规成为不可回避的挑战。微软在Open Agentic Web战略中，重点布局以下安全措施：

  • Entra Agent ID：为每个AI代理分配唯一身份，支持细粒度权限管理与审计

  • Foundry与Windows Defender集成：全流程安全检测与防护，防止数据泄露与恶意攻击

  • 合规性工具：内置GDPR、ISO等国际合规标准支持，保障数据隐私与合规运营

微软通过系统性、平台化的安全设计，为AI代理的广泛应用提供坚实保障。

3.4 生态驱动：开发者、企业与合作伙伴的共赢

微软深知，Open Agentic Web的成功离不开庞大的开发者和企业生态。为此，微软采取多维度生态激励策略：

  • 开发者赋能：通过开源项目、技术文档、在线课程、黑客松等方式，降低AI代理开发门槛，激发全球开发者创新热情。

  • 企业合作：与各行业龙头企业共建AI代理应用场景，推动AI代理在金融、医疗、制造、零售等领域的落地。

  • 合作伙伴计划：开放API、SDK、协议标准，吸引SaaS、PaaS、云服务商等合作伙伴共建生态，形成“平台+应用+服务”多层次协同。

微软希望通过生态共建，实现技术创新、商业价值和社会影响的多赢局面，推动AI代理成为数字经济的核心驱动力。

四、🔍 技术深度解读：TypeAgent、MCP、NLWeb的创新与挑战

4.1 TypeAgent：AI代理的“超强记忆体”

4.1.1 结构式RAG的技术原理

TypeAgent的核心创新在于“结构式RAG（Structured Retrieval-Augmented Generation）”，其技术原理包括：

  • 知识蒸馏与结构化：将大模型知识蒸馏为可结构化的逻辑单元和对象，便于高效检索和调用。

  • 高密度语义存储：采用向量数据库和结构化索引，将对话、任务、用户信息以高信息密度方式存储，提升检索速度和准确性。

  • 搜索图谱引导：构建人机共识的搜索图谱，引导AI代理在复杂任务中有序回忆，避免语义歧义和幻觉。

4.1.2 应用场景与优势

TypeAgent适用于多轮对话、长期任务、复杂业务流程等场景，显著提升AI代理的记忆力和任务执行能力。例如：

  • 个人助理：记住用户历史偏好、日程安排、重要事件，主动提醒和协助决策。

  • 企业流程自动化：跨部门、跨系统自动执行复杂业务流程，减少人工干预。

  • 智能客服：长期跟踪客户历史、问题记录，提供个性化、连续性的服务体验。

4.1.3 技术挑战与未来方向

尽管TypeAgent在记忆力和任务执行方面取得突破，但仍面临以下挑战：

  • 大规模数据存储与检索的性能瓶颈

  • 多源异构数据的结构化与标准化难题

  • 记忆安全与隐私保护的合规要求

未来，TypeAgent将继续优化存储与检索算法，强化数据安全与合规能力，推动结构式RAG成为AI代理记忆力的行业标准。

4.2 MCP：AI代理的“通用通信协议”

4.2.1 协议设计与实现机制

MCP（Model Context Protocol）作为AI代理的“HTTP协议”，其设计理念包括：

  • 统一接口：定义标准化的API接口，支持多种数据源、工具、服务的访问。

  • 请求-响应机制：采用类似HTTP的请求-响应模式，简化开发与集成流程。

  • 可扩展性：支持自定义扩展，适应不同业务场景和数据类型。

MCP的实现机制如下：

步骤

描述

1. 代理发起请求

AI代理通过MCP客户端向MCP服务器发起数据或工具访问请求

2. 服务器响应

MCP服务器根据请求内容，返回结构化数据或执行结果

3. 权限校验

支持身份认证与权限校验，保障数据安全与合规

4. 日志审计

全流程日志记录，便于追踪与审计

4.2.2 生态扩展与行业影响

MCP的标准化推动了AI代理与网站、服务、工具的无缝集成，极大降低了开发和运维成本。其行业影响体现在：

  • 加速AI代理应用落地：开发者可快速集成多种数据源和工具，缩短产品开发周期。

  • 促进数据与能力的开放共享：打破信息孤岛，推动数据、服务、能力的自由流动。

  • 推动行业标准化：为AI代理生态构建统一的技术底座，促进产业协同与创新。

4.2.3 持续演进与挑战

MCP作为新兴协议，仍需在以下方面持续演进：

  • 协议安全性与抗攻击能力

  • 多语言、多平台的兼容性

  • 高并发、大规模应用场景下的性能优化

微软正积极推动MCP的社区共建，吸引更多开发者和企业参与协议标准的完善与推广。

4.3 NLWeb：网站为AI代理“量身定制”的新接口

4.3.1 技术架构与实现原理

NLWeb框架的核心架构包括：

  • 内容索引生成器：基于Schema.org、RSS等标准，自动生成网站内容的结构化索引。

  • 自然语言查询解析器：结合LLM能力，理解并拆解复杂自然语言查询，转化为数据检索请求。

  • 数据检索与排序引擎：高效检索网站内容索引，并根据相关性排序返回结果。

  • MCP集成模块：原生支持MCP协议，便于AI代理高效访问网站数据。

4.3.2 应用案例与创新价值

NLWeb的应用案例丰富多样，包括：

  • 电商平台：为AI购物助手提供结构化商品数据，支持个性化推荐与智能搜索。

  • 旅游网站：为AI旅行规划工具提供航班、酒店、餐厅等多维数据，自动生成行程方案。

  • 内容聚合平台：跨站点整合新闻、博客、视频等内容，支持深度分析与个性化推送。

NLWeb的创新价值在于：

  • 提升AI代理访问效率：摆脱爬虫和模拟操作的低效方式，实现高效、精准、实时的数据访问。

  • 增强网站主自主权：网站主可自主决定数据开放范围和商业模式，保障数据安全与收益。

  • 推动网站AI化转型：为传统网站提供AI友好的接口，加速数字化与智能化升级。

4.3.3 技术难点与发展方向

NLWeb在推广过程中，需解决以下技术难点：

  • 内容结构化标准的多样性与兼容性

  • 自然语言查询的歧义与复杂性处理

  • 大规模数据检索的性能与扩展性

未来，NLWeb将持续优化内容索引与检索算法，拓展更多行业标准和应用场景，推动网站与AI代理的深度融合。

五、🌍 产业影响与未来展望：Open Agentic Web的变革力量

5.1 对开发者生态的深远影响

Open Agentic Web为开发者带来了前所未有的机遇与挑战：

  • 创新空间大幅拓展：开发者可基于TypeAgent、MCP、NLWeb等开源工具，快速构建智能化、自动化的AI代理应用，覆盖更多垂直行业和细分场景。

  • 技术门槛显著降低：标准化协议和开源框架极大简化了AI代理的开发、集成与运维流程，降低了入门门槛。

  • 生态协作更加紧密：开放协议和多平台支持促进了开发者、企业、合作伙伴之间的协作与共建，形成良性循环的创新生态。

5.2 对企业数字化转型的推动作用

AI代理作为数字劳动力，将深刻改变企业的运营模式和业务流程：

  • 业务自动化与智能化：AI代理可自动执行跨系统、跨部门的复杂任务，提升运营效率，降低人力成本。

  • 个性化服务与用户体验升级：基于长期记忆和上下文理解，AI代理可为客户提供高度个性化的服务体验，增强用户粘性。

  • 数据驱动的决策支持：AI代理可实时整合多源数据，辅助企业做出更科学、精准的业务决策。

5.3 对互联网未来形态的重塑

Open Agentic Web有望重塑互联网的基本形态：

  • 去中心化与自治化：AI代理作为自治智能体，推动互联网从中心化平台向去中心化网络演进，增强用户和开发者的自主权。

  • 智能化与协作化：AI代理之间的协作与互操作，将催生全新的智能服务和商业模式，推动互联网迈向更高层次的智能化。

  • 开放与标准化：开源工具和标准协议的普及，将打破信息孤岛，促进数据、能力、服务的自由流动，构建更加开放、包容的网络生态。

5.4 未来挑战与应对策略

尽管Open Agentic Web前景广阔，但仍面临诸多挑战：

  • 安全与隐私保护：AI代理深度介入个人和企业数据，需强化身份认证、权限管理、数据加密等安全措施，保障用户隐私和数据安全。

  • 标准化与兼容性：需持续推动协议、接口、数据结构的标准化，提升多平台、多系统的兼容性和互操作性。

  • 伦理与合规治理：AI代理的自主决策能力带来新的伦理和合规风险，需建立健全的治理机制和法律法规。

微软及其合作伙伴正积极应对这些挑战，通过技术创新、生态共建和政策引导，推动Open Agentic Web健康、可持续发展。

六、📝 结论

微软提出的“Open Agentic Web”战略，是对AI技术发展趋势和互联网未来形态的深刻洞察。通过TypeAgent、MCP、NLWeb等开源工具和标准协议，微软不仅推动AI从生成式向代理式演进，更以开放、协作、创新的姿态，赋能全球开发者和企业，重塑互联网的智能化、去中心化、开放化新格局。

在这一战略指引下，AI代理将成为互联网的“新公民”，为个人、企业、社会带来前所未有的生产力提升和创新机遇。开发者、企业、合作伙伴应积极拥抱这一变革，抓住AI代理时代的红利，共同开创智能互联网的美好未来。

📢💻 【省心锐评】

“微软这步棋，既有技术深度，也有生态格局，AI代理时代已然启幕，开发者和企业都该快马加鞭。”