מיקרוסופט מעצבת את עתיד הפיתוח, החיפוש וה-AI עם סדרת הכרזות חדשות ב-Windows, Azure, GitHub ו-Microsoft Entra – כולל שורה של פיתוחים שהובלו ע"י צוותי הפיתוח במיקרוסופט ישראל מחקר ופיתוח כמו פתרונות אבטחה חכמים לסוכנים בשלבי פיתוח מוקדמים, כלים מתקדמים לניהול ויצירה בטוחה של סוכני Copilot ופיתוח פורץ דרך מבוסס AI שמאפשר הכנה ומתן תובנות על מידע רפואי המיועד לוועדת מומחים רפואית עבור חולי סרטן
בכנס המפתחים השנתי Microsoft Build שנפתח היום בסיאטל, חשפה מיקרוסופט חזון חדשני שמגדיר מחדש את האופן שבו אנו מפתחים, פועלים ומתקשרים בעולם טכנולוגי מונחה AI.
מנכ"ל החברה, סאטיה נאדלה, הציג את תפיסת ה־Open Agentic Web, מרחב פתוח בו פועלים סוכני AI עצמאיים, שפועלים בשם משתמשים, צוותים וארגונים. סוכנים אלו יכולים להבין, לתקשר ולבצע פעולות מורכבות, והם הופכים לחלק בלתי נפרד מחוויית האינטרנט והפיתוח בעידן החדש.
במסגרת הכנס, מיקרוסופט הכריזה על סט רחב של יכולות חדשות שמעצבות מחדש את עולמות הפיתוח: מהאצת מחקר ותגליות מדעיות, דרך הקלה על פיתוח סוכני AI מאובטחים, ועד תמיכה בסטנדרטים פתוחים ותשתיות שיתופיות שיחברו בין פלטפורמות. אחת ההכרזות הבולטות היא השדרוג המשמעותי ל-GitHub Copilot, שהופך לראשונה לסוכן קוד עצמאי.
"בזכות פריצות דרך בזיכרון ובהסקת מסקנות, המודלים הופכים לחכמים ויעילים יותר מאי פעם, ואנחנו כבר רואים כיצד הם משנים את הדרך שבה אנו חושבים, מפתחים ויוצרים", אומר פרנק שו, סמנכ"ל התקשורת הראשי של מיקרוסופט ומבהיר: "אנחנו בעידן סוכני ה-AI, והמפתחים הם הכוח שעומד בלב המהפכה הזאת".
שו מוסיף כי מיקרוסופט בונה תשתית בה כל מפתח יוכל ליצור סוכני AI חכמים ומאובטחים שיפעלו מתוך ענן, מחשב אישי או אפליקציה ארגונית תוך שליטה מלאה על פרטיות, תאימות רגולטורית וביצועים מיטביים. "זו הזדמנות היסטורית לדמיין מחדש את האינטרנט, את חוויית המשתמש, ואת מקומו של המפתח בעידן החדש", אומר שו.
חזון ה- Open Agentic Webהוא חלק מרכזי בדרך לעתיד חדש שמובילה מיקרוסופט: אינטרנט שבו לא רק בני אדם גולשים ומבצעים פעולות, אלא גם סוכני .AI אתרים, אפליקציות ושירותים יפתחו את המידע והיכולות שלהם כך שסוכנים חכמים יוכלו לגשת אליהם, להבין אותם ולפעול דרכם לטובת המשתמש.
תשתית זו מבוססת על פרוטוקולים פתוחים כמו Model Context Protocol (MCP) ומאפשרת סביבה בטוחה, שקופה ונשלטת לפעולה אוטונומית של סוכני AI, כשהמטרה היא ברורה: לאפשר לסוכנים לפעול לצד משתמשים, לקיים אינטראקציה עם מערכות מידע ולבצע משימות בצורה חכמה, מדויקת ויעילה יותר מאי פעם.
מ-GitHub ועד Windows: עדכוני הענק בפיתוח תוכנה עם AI
- GitHub Copilot עובר שינוי מהותי – מסייען קוד פשוט לשותף AI הפועל כסוכן פיתוח עצמאי, שיכול להריץ משימות א-סינכרוניות, לבצע ביקורת קוד, להבין הקשרים מורכבים ולבצע בדיקות ופריסה אוטומטית, והכל מבלי לצאת מ-GitHub. הפיצ'רים החדשים זמינים בקוד פתוח ב-VS Code עם אפשרות להתאמה ארגונית.
- Windows AI Foundry מציע פלטפורמה חדשה לפיתוח והרצה של מודלים על מחשבים אישיים או בענן – כולל תמיכה במודלים פתוחים כמו Ollama ו-NVIDIA NIM ואינטגרציה עם NPU ויכולות כמו חיפוש סמנטי ו-RAG.
- Foundry Local מקל על הגישה למודלי LLM פתוחים על גבי המחשב האישי, ללא תלות בענן, תוך אופטימיזציה אוטומטית לחומרה המקומית (CPU, GPU, NPU).
- SQL Server 2025 בגרסתו החדשה מאפשר ביצוע חיפושים סמנטיים ושילוב סוכנים ישירות בשפת T-SQL – מה שמקרב את ה-AI למפתחים מסורתיים.
עתיד האינטרנט: אתרים מותאמים לסוכני AI
אחד הפיתוחים המסקרנים ביותר שנחשפו הוא NLWeb, פרויקט קוד פתוח חדש מבית מיקרוסופט שמכוון רחוק: להפוך אתרי אינטרנט לנגישים לסוכני AI, ממש כפי ש-HTML הפך את הרשת לוויזואלית. הרעיון פשוט – להוסיף לאתרים ממשק שיחה טבעי שיאפשר לסוכנים להבין, לקרוא ולפעול בתוך האתר ולא רק "לראות" אותו, וזאת על בסיס נתונים והמודל שהאתר בוחר להעמיד לרשותם.
כל אתר שיאמץ את התקן החדש יוכל להפוך לנקודת גישה לסוכנים דיגיטליים, בין אם מדובר באינטראקציה עם תוכן, שירות לקוחות או פעולות מבוססות ידע. כל נקודת NLWeb תוגדר גם כשרת MCP כך שסוכנים יוכלו לגשת לא רק לאתר אתרים תומכים, אלא גם לפעול בתוכם בצורה מבוקרת, מאובטחת ומבוססת הרשאות. NLWeb ייצור דור חדש של אתרים, מאתרים שאנחנו גולשים בהם, לאתרים שסוכנים יכולים לדבר איתם ולעבוד דרכם.
- בנוסף, מיקרוסופט שילבה ב-Windows 11 תמיכה מובנת ב-MCP, כך שמערכת ההפעלה יכולה לעבוד טוב יותר עם תוכנות וסוכני AI. זאת יאפשר לסוכנים לעבוד עם האפליקציות הפנימיות (Native Apps) של מערכת ההפעלה כמו File Explorer וגם עם שירותים חיצוניים כמו Workday ו-ServiceNow.
סוכני AI חכמים ומנוהלים בסטנדרט ארגוני
- Azure AI Foundry Agent Service מאפשר למפתחים לבנות ולנהל מערך של סוכנים – כל אחד מיועד למשימה שונה – שפועלים יחד לביצוע תהליכים מורכבים. השירות תומך בפרוטוקולים מתקדמים כמו A2A ו-MCP.
- Microsoft 365 Copilot Tuning מאפשר לארגונים להכשיר סוכנים פרטיים עם נתוני הארגון, תהליכים ומבנה ידע פנימי – ולקבל תוצרים מותאמים, מאובטחים ונשלטים.
- Microsoft Entra Agent ID מעניק זהות דיגיטלית ייחודית לכל סוכן שנבנה ב-Copilot Studio או Foundry לניהול אחוד, הפחתת סיכונים והגברת שליטה על סוכנים מבוזרים
אבטחה כבר מהשורה הראשונה של הקוד: מענה חדש לאיומים המתפתחים בעולם ה-AI
לפי הערכות, עד 2025 כ-70% מהתקיפות הזדוניות יתמקדו בשלבים הראשוניים של פיתוח מערכות AI – עוד לפני שהמוצר מגיע למשתמש הקצה. הנתון הזה מדגיש את הצורך בהגנות אפקטיביות כבר מהשלב הראשוני של בניית פתרונות AI.
כדי לתת מענה לאתגרים הללו ולאפשר ללקוחות לנהל בצורה בטוחה את סביבות ה-AI שלהם, מיקרוסופט מכריזה על מספר פיתוחים פורצי דרך בתחום האבטחה, אשר חלקם הובלו על ידי מהנדסות ומהנדסים מהמרכז הפיתוח הישראלי. ביניהם, פיתוח יכולות בסיסיות חדשות ב-Azure AI Foundry לניהול ויצירה בטוחה של סוכני ויישומי AI שיכולים לתכנן, לבצע פעולות, וללמוד לאורך זמן על הארגון כדי להניע תוצאות עסקיות.
הינה כמה מהפיתוחים החדשים:
- Spotlight – ככל שמערכות בינה מלאכותית מסתמכות יותר על מקורות מידע חיצוניים, מתפתח סוג חדש של מתקפות – מתקפות ה-indirect prompt injection שבהן מוטמעות הוראות זדוניות נסתרות במסמכים, מיילים או תוכן אינטרנטי, וגורמות למודלים לפעול ללא הנחיה ישירה של המשתמש. מתקפות אלו קשות מאוד לזיהוי ולא ניתנות למניעה באמצעים המסורתיים. היכולת החדשה Spotlight במסגרת ה-Azure AI Content Safety מחזקת את מנגנון ההגנה Prompt Shields ומשפרת את היכולת לזהות הוראות עוינות נסתרות.
- Task Adherence – מנגנון שמוודא ביצוע משימות על ידי סוכנים ומאפשר להעריך האם התנהגות הסוכן תואמת את המשימה שניתנה לו בזמן אמת. המנגנון גם מאפשר לעצור את הפעולה או להעביר אותה לבדיקה אנושית במידת הצורך.
- Continuous Monitoring – הערכה וניטור מתמשכים של מערכות סוכני AI באמצעולמעקב אחר מדדים מרכזיים כגון ביצועים, איכות, בטיחות, עלויות וחריגות בזמן אמת.
- התראות והמלצות Microsoft Defender זמינות כעת ב-Azure AI Foundry – מפתחים זקוקים לאותות קריטיים מצוותי אבטחה כדי להפחית בצורה יעילה את סיכוני האבטחה שקשורים לפיתוחי ה-AI שלהם. כשהאותות הללו נמצאים בסביבה נפרדת מזו שהמפתח עובדה בה, זה עלול ליצור עיכובים ביישום פתרונות אבטחה יעילים והופך את היישומים והסוכנים חשופים לאיומים והפרות רגולטוריות שונות. כעת, Microsoft Defender משלב המלצות והתראות על איומים בזמן אמת – ישירות אל תוך Azure AI Foundry. אינטגרציה זו מאפשרת לצמצם את פער הכלים הקיים בין צוותי אבטחה ופיתוח, כך שמפתחים יוכלו לצמצם באופן יזום סיכונים ופגיעויות של יישומי בינה מלאכותית כבר מתוך סביבת הפיתוח ולהפחית במהירות רבה יותר את הסיכון.
מיקרוסופט ישראל מחקר ופיתוח בחזית החדשנות:
יכולות מתקדמות להגנה על יוצרי סוכני AI, פתרונות אבטחה חדשניים לסביבות פיתוח ב-AI, וטכנולוגיות מבוססות בינה מלאכותית לטיפול בחולי סרטן
בין עשרות הפיתוחים שהוצגו ב-Microsoft Build 2025 בלטו מספר טכנולוגיות שהובילו צוותי מיקרוסופט ישראל מחקר ופיתוח. הפיתוחים כוללים שורה של פתרונות אבטחה חדשים ומשמעותיים בשלבי פיתוח מוקדמים של סוכנים ויישומי AI, וכן פתרונות המבטיחים סביבה, ניהול, שליטה ויצירה בטוחה של סוכנים ב-Copilot Studio. בנוסף, הוצג פיתוח משמעותי מבוסס AI המאפשר הכנה ומתן תובנות על מידע רפואי המיועד לוועדת מומחים רפואית עבור חולי סרטן. פיתוחים נוספים כוללים יכולות AI מתקדמות ב-Azure Local, חווית Copilot ב-Power BI ועוד.
שליטה חכמה ב-AI: יכולות אבטחה מתקדמות לשליטה וניהול חכמים של סוכני AI ב-Copilot Studio
יותר מ-230 אלף ארגונים, כולל 90% מ-Fortune500 – משתמשים ב- Copilot Studio כדי ליצור ולעצב סוכני AI. מיקרוסופט צופה כי מספר הסוכנים יגדל ויגיע עד 1.3 מיליון סוכני AI ב-2028. מכאן עולה החשיבות לשפר, לשדרג ולאבטח את תהליך יצירת הסוכנים. מהנדסות ומהנדסים במרכז הפיתוח הישראלי הובילו כמה מהפיתוחים המובילים ב-Microsoft Copilot Studio הכוללים בין היתר שורה של יכולות אבטחה מתקדמות המבטיחות שליטה וניהול של סוכני AI, יכולות ניתוח והערכה לסוכנים, ועוד.
ככל שגובר השימוש והאימוץ של מודלים וטכנולוגיות Gen AI – ואיתם גם סוכני AI – כך גוברים גם הסיכונים בהיבטי דלף ושיתוף יתר של מידע, חולשות ואיומים, וכן גם אי עמידה בדרישות רגולטוריות. כדי להעניק לארגונים את הכלים הדרושים לאבטחה וניהול תקין של סוכני AI, מיושמות יכולות האבטחה והציות של Microsoft Purview באופן מובנה עבור סוכני AI הנבנים בתוך Azure AI Foundry (יפורטו בהמשך) ו-Copilot Studio, אותם נציג כעת.
פיתוחי האבטחה החדשים ב-Copilot Studio מתמקדים בשלושה היבטים עיקריים:
- ניהול ושליטה פרו-אקטיביים (Proactive Governance) – פיתוחים המאפשרים למנהלים וצוותי אבטחה לשלוט ולעקוב אחר כל שלב ביצירת סוכן AI ותפעולו. במסגרת זו שולבו מנגנוני בקרה מתקדמים לניהול סוכנים כגון: תצוגה מרוכזת של כלל הסוכנים במרכז הניהול של Power Platform, בו מנהלי מערכות יכולים לצפות בכל הסוכנים ולחסום מידית סוכנים שנחשבים ללא בטוחים; שליטה מלאה על פרטיות; הקצאת זהות אוטומטית עבור סוכנים שנוצרו דרך Copilot Studio, והרשמה אוטומטית בספריית סוכני ה-AI במרכז הניהול של Microsoft Entra. בנוסף, סביבה שיתופית נפרדת עבור סוכנים שנבנים ב-Microsoft 365 Agent Builder, המאפשר בקרה טובה יותר; אמצעי הגנה נוספים למניעת שימוש לא מורשה באימות של Copilot Maker, החלת שימוש חובה ב-Microsoft Entra ID עבור כל אינטראקציה, ודרישת הסכמה מפורשת לפני שיתוף סוכנים; וכן מניעת הסלמת הרשאות (Role Escalation) בסביבות פיתוח אישיות.
- אבטחה כברירת מחדל (Secure by Default) – פיתוחים המשפרים את האבטחה והשליטה בסוכני Copilot Studio מפני מתקפות פוטנציאליות כמו למשל פריצות לאייפון (Jailbreak) ו-Cross-prompt injection. פיתוחים אלה מגבירים את הביטחון והחוויה עבור יוצרי הסוכנים וכוללים ניטור והתערבות בזמן אמת בזמן הרצה של הסוכן, והבטחה לזיהוי וחסימה של קלטים או פעולות זדוניות ועוד.
- נראות מלאה (Comprehensive Visibility) – יכולות הנראות עוזרות להבטיח שהסוכנים בנויים ומופעלים בצורה מאובטחת כבר מההתחלה. מנהלים יוכלו מעתה לצפות במלאי הסוכנים המותאמים אישית ב- PPAC, מה שיאפשר להם ניהול מרכזי ופיקוח טוב יותר על פריסת הסוכנים והשימוש בהם. הצגת יומני ביקורת לאירועי Jailbreak/XPIA בסוכנים מותאמים אישית מאפשרת ניטור בזמן אמת, זיהוי מיידי ותגובה לפריצות אבטחה פוטנציאליות. תכונה זו חיונית לעמידה בדרישות רגולטוריות ועוזרת למנהלים להבין את ההקשר וההשפעה של אירועים שונים, מה שמאפשר ניהול טוב יותר וקבלת החלטות מושכלת.
כידוע Microsoft Copilot Studio היא סביבה בקוד נמוך ליצירת סוכנים אוטומטיים שניתן לשוחח עמם ולהפעילם בכדי לייעל פעולות עבודה ותהליכים עסקיים. בנייה היא רק חלק מהתהליך, כאשר הבטחה שהסוכנים מתנהגים כמתוכנן ומספקים ערך באופן רציף היא קריטית באותה מידה. פעמים רבות יוצרי סוכנים בונים בעצמם בדיקות ידניות הגוזלות זמן רב, אינן מדויקות ואפקטיביות מספיק כדי להעריך את פעילות הסוכן. במיקרוסופט מבינים שבכדי להעניק ביטחון ליוצרי הסוכנים, הבדיקות והערכה של סוכנים צריכים להיות מוטמעים בתהליך. לכן, מיקרוסופט מכריזה על פיתוחים משמעותיים הכוללים ניתוח והערכה של סוכנים.
- הערכת סוכנים (Agent Evaluation) – יוצרים יכולים להעריך את הסוכנים שלהם לפני שהם עולים לאוויר באמצעות כלים המדמים אינטראקציות אמיתיות של משתמשים בקנה מידה גדול, ומייצרים תובנות מעשיות. במסגרת חוויית ההערכה, כל מי שמייצר סוכן יכול להעלות, ליצור או להשתמש מחדש בשאלות כדי לבדוק את דיוק ורלוונטיות תגובות הסוכנים. התוצאות כוללות אינדיקטורים של הצלחה/כישלון ומסננים לזיהוי נקודות חלשות. זה עוזר להפחית את עבודת ה-QA הידנית, לשפר את איכות הסוכנים ולהאיץ את זמן ההגעה לייצור. אלה הם כלים פשוטים לשימוש ותפעול, בייחוד עבור יוצרים שאינם מתכנתים.
- אנליטיקות ונראות לסוכנים שכבר פועלים – ברגע שהסוכן כבר 'חי', קבלת תובנות על פעילותו הופכת לקריטית. במסגרת זו נוספו שורה של פיתוחים חדשים וביניהם: משתמשים יוכלו לקבל תובנות על ביצועי הסוכנים האוטונומיים שלהם, כולל ניתוח תוצאות, פירוט אנליטיקה לפי טריגרים ושימוש בפעולות. כמו כן, ניתן משוב משתמשים לתגובות סוכנים, המאפשרת למשתמשים לספק משוב חיובי או שלילי לתגובות סוכנים. משובים אלו מצטברים ומוצגים באנליטיקה, כך שלקוחות מקבלים תובנות רחבות יותר על שביעות רצון המשתמשים.
בנוסף, הפיתוחים כוללים ניתוח חיובים ברמת הסוכן המאפשר למשתמשים להבין את יעילות הסוכן שלהם, פירוט לפי אירועים ומסייע לזהות אזורים הנדרשים שיפור. ולבסוף, באמצעות אינטגרציה משותפת עם Viva Insights, האנליטיקה מספקת ללקוחות תצוגות מצטברות של ההשפעה העסקית (ROI) והשימוש בסוכנים שלהם.
לבסוף, פיתוח נוסף שהוביל צוותי המרכז הישראלי, מאפשר לשלב מודלים מותאמים אישית אותם הכין היוצר או הארגון שלו, אל תוך Copilot Studio באמצעות Azure AI Foundry – הן עבור פרומפטים והן עבור מענה גנרטיבי. הפיתוח הנ"ל מאפשר לשפר את הסוכן עם מודל מאומן או מותאם לצרכים ספציפיים של הלקוח (למשל, כזה שהותאם ואומן בהקשר לתעשייה ספציפית), כדי לספק גמישות והתאמה אישית. כך מתאפשרת גישה ליותר מ-1,900 מודלים, כולל כאלה שהתאימו לתעשייה הספציפית של הארגון – מה שהופך את תשובות הסוכנים לרלוונטיות ומדויקות יותר לצרכים העסקיים הייחודיים של המשתמשים.
AI נכנסת לזירה האונקולוגית: טכנולוגיה פורצת דרך מבוססת סוכני AI לניתוח ומתן תובנות עבור וועדות מומחים רפואיות לחולי סרטן
מרכז הפיתוח הישראלי הוביל את פרויקט "Acumen", הכולל פיתוח פלטפורמה מבוססת סוכני AI (multi-agents) המאפשרת ניתוח, הכנה ומתן תובנות על מידע רפואי מגוון (מולטי-מודאלי) המיועד לוועדת מומחים רפואית, שמתכנסת לטובת החלטה על טיפול מיטבי ומותאם אישי עבור חולי סרטן (Cancer Tumor Board).
מדי שנה, 20 מיליון בני אדם ברחבי העולם מאובחנים בסרטן. כל מטופל כזה נדרש לפרוטוקול טיפולים מיוחדים וספציפיים הכוללים תרופות חדשות, שילוב של טיפולים, ניסויים קליניים ומכשור. מרכזי טיפול בסרטן מובילים מרחבי העולם נסמכים על ועדות מומחים רפואיות הכוללות פגישות ייעודיות שבהם רדיולוגים, פתולוגים, מנתחים, אונקולוגים, יועצים גנטיים ומומחים נוספים מבצעים ניתוח מעמיק על המידע הרפואי של מטופל כדי לייצר לו טיפול מותאם אישי. בגלל כמות המידע האדירה, פחות מ-1% מהמטופלים מקבלים גישה לתכניות טיפול מותאמות אישית. תהליך הועדות והתאמת הטיפול דורשים זמן, רופאים מבזבזים בין 1.5-2.5 שעות לכל מטופל שבמסגרת זו הם בוחנים בקפידה, צילומים, מידע פתולוגי, הערות קליניות ומידע גנטי.
פרויקט Acumen הינו פלטפורמה המרכזת סוכני AI בתחום הבריאות (Healthcare Agent Orchestrator). הפלטפורמה כוללת מספר סוכנים מוגדרים מראש ויכולות התאמה אישית בקוד פתוח המאפשרות למפתחים וחוקרים לבנות סוכנים שמתאמים תהליכי עבודה ומנתחים נתוני בריאות רב-תחומיים ומולטי-מודאלים. הסוכנים עובדים יחד בתיאום ויכולים להסיק מסקנות על נתוני EHR מורכבים ולייצר תוצרים החוסכים בזמן עבור הצוותים הקליניים כמו: בניית ציר זמן כרונולוגי של המטופל, קביעת שלב הסרטן תוך שימוש בהנחיות רפואיות ספציפיות, סקירת תמונות רדיולוגיה ופתולוגיה, סינתזה של ספרות רפואית עדכנית, התייחסות להנחיות טיפול, הצגת ניסויים קליניים רלוונטיים ויצירת דוחות מותאמים אישית.
הפיתוח נבחן, נלמד ומיושם במוסדות הרפואה המובילים בעולם לרבות באוניברסיטת סטנפורד המקיימת כ-4,000 ועידות לגידולים בסרטן מדי שנה, ג'ון הופקינס, בית הספר לרפואה באוניברסיטת וויסקונסין ועוד.
פיתוחים נוספים שמהנדסות ומהנדסים במרכז הפיתוח הישראלי הובילו כוללים את ה-Edge RAG:
פיתוח הכולל את יכולת ה-RAG שמתווספת ל-Azure Local. יכולת זו מאפשרת שיפור ביצועים של בינה מלאכותית, לצד הפחה של "הזיות", שיפור הדיוק העובדתי ועבודה עם מידע עדכני או ספציפי לתחום מסוים. כעת, ה-Edge RAG יאפשר לארגונים לנצל את הכוח של AI גנרטיבי על הנתונים המקומיים שלהם מבלי לשלוח מידע לענן, ובכך להתמודד עם דרישות ורגולציות כמו פרטיות נתונים, תאימות, הפחתת זמן השהיה ויעילות רוחב פס שקריטיות ונדרשות בסקטורים כמו תעשיית הבריאות (לניהול וניתוח נתוני מטופלים בצורה מאובטחת, כולל מתן תוכניות טיפול מותאמות אישית וניתוח נתונים קליניים למחקר רפואי), ייצור Retail, ועוד. הפתרון מבטיח שמודלי השפה מתעדכנים באופן שוטף כך שלמשתמשים תהיה תמיד גישה לחידושים העדכניים ביותר בטכנולוגיית מודלי השפה, מה שמבטיח ביצועים מיטביים ודיוק מרבי. ולבסוף, הפתרון מעניק יכולות לניהול היבטי אבטחה ועמידה ברגולציה, ובכך מפחית את הנטל מהמתכנתים. המנגנון מבטיח הקפדה על בטיחות תוכן ויישום עקרונות של בינה מלאכותית אחראית, ומסייע למפתחים להתמודד עם דרישות רגולטוריות מורכבות תוך שמירה על סטנדרטים גבוהים של אבטחה.
צ'אט עם הדאטה שלך: פיתוח נוסף שמושק בכנס ה-Build פותח על ידי קבוצת Power BI שחלק ממנה יושב בישראל ויאפשר את חווית ה-Copilot ב-Power BI. במסגרתו משתמשים יוכלו "לשוחח" עם המידע שלהם. Power BI הפך למקור הנתונים והתובנות עבור משתמשים עסקיים רבים. כעת, הם יוכלו להשתמש ב-Copilot ולשאול שאלות רחבות הנוגעות לנתונים שלהם. ה-Copilot יחפש באופן אוטומטי במספר דוחות ומודלים כדי לאחזר בצורה חכמה את הנתונים הרלוונטיים ביותר שיש למשתמשים גישה אליהם ויענה על שאלותיהם. ניתן יהיה לגשת ל-Copilot ב-Power BI ישירות מ-Microsoft Teams, כך שמשתמשים לא יצטרכו לצאת מסביבת העבודה הרגילה שלהם כדי לקבל תשובות.
כמו כן, בכנס תוכרז גרסה חדשה של Fabric CLI שאף היא הובלה על ידי המרכז הישראלי. גרסה זו תהיה פתוחה לכל המשתמשים ותאפשר גישה וניהול של Microsoft Fabric בצורה אינטואיטיבית, בדומה למערכת קבצים. הכלי מאפשר למשתמשים לנווט בין משאבים, לבצע פעולות כמו יצירה, עדכון ומחיקה ולבצע אוטומציה של תהליכים באמצעות סקריפטים.
לבסוף, המרכז הישראלי הציג את התמיכה באינטגרציה של Dataflow Gen2 CI/CD ו-Git עם סט פיצ'רים חדש שאפשר לשלב בצורה חלקה את פריטי Dataflow Gen2 עם CI/CD Pipelines הקיימים ולשלוט בגרסאות של סביבת העבודה שלכם ב-Fabric. היכולות החדשות מאפשרות שיתוף פעולה טוב יותר, ניהול גרסאות, ואוטומציה של תהליך ההתקנה בסביבות פיתוח, בדיקות ופרודקשיין.
בנוסף, כעת אנו מאפשרים תמיכה בפרמטרים דינמיים עבור הרצת Fabric Dataflows Gen2, תוך מענה לאחת הדרישות הנפוצות ביותר מלקוחות. הפרמטרים מאפשרים ביצוע התאמות דינמיות מבלי לשנות את ה-Dataflow עצמו, וכך מקצרים את תהליך הפיתוח, מפחיתים כפילויות, מאפשרים ניהול מרכזי, והופכים את תהליכי העבודה ליעילים ומתאימים יותר לתרחישים עם קלטים משתנים.
אחרון חביב הוא פיצ'ר חדש של גישה דרך Public APIs המאפשר למשתמשים לבצע אוטומציה וניהול ה-Dataflow שלהם בצורה יעילה יותר. APIs אלה מאפשרים אינטגרציה חלקה עם מגוון של מקורות דאטה ו-Services, ומעניקים למשתמשים את היכולת ליצור, לעדכן, ולנטר את זרימת הנתונים.
מוזמנות ומוזמנים להמשיך לעקוב אחר מרכז הפיתוח והמחקר של מיקרוסופט בישראל גם בעמודים שלנו בפייסבוק, באינסטגרם, בטיקטוק ובאתר שלנו.