Von Kyle Daigle, COO von GitHub und CMO of Developer, Microsoft
Plattformen verändern sich – geprägt durch die Art und Weise, wie wir als Entwickler sie bauen. Wir erkunden, wählen Werkzeuge aus, träumen, und erschaffen Neues.
Dieser Plattformwandel findet in einer Zeit statt, in der wir mehr Informationen auf Knopfdruck verfügbar haben als je zuvor. Jetzt geht es darum, schnell zu bauen UND DANN: zu entwickeln, zu nutzen, zu optimieren und zu beobachten. Es geht darum, die Infrastruktur, Anwendungen und Agenten nahtlos zu schützen, ohne dass wir uns selbst ausbremsen, und zwar von dem Moment, in dem man den Laptop aufklappt, bis zu dem Moment, in dem die Software und Dienste genutzt werden können.
Doch Entwickler haben eine doppelte Natur, eine Dualität: sie sind zum einen Tüftler, die ihre eigenen Tools und Modelle wählen, und zum anderen Enterprise-Builder, die Systeme ausliefern, die vom ersten Tag an Governance, Sicherheit und Vertrauen garantieren müssen.
Entwickler brauchen darum nicht noch mehr Aufgaben, wie etwa Agenten oder Apps zu bauen und am Laufen zu halten. Sie brauchen Vertrauen. Sie brauchen nativen Kontext und Wissen. Vor allem brauchen sie die Auswahlmöglichkeiten, um auf das richtige Modell für das jeweilige Problem zugreifen zu können.
Genau in dieser Dualität liegt die Stärke von Microsoft. Wir fragen: Was bedeutet es heute, ein moderner Entwickler zu sein? Auf der Microsoft Build zeigen wir, wie wir Entwickler dabei unterstützen, in einem Zeitalter überall verfügbarer Intelligenz zu programmieren – mit den Kontrollmöglichkeiten und der Sicherheit, die sie auch für große Systeme erwarten, und das auf einer Plattform, die modellvielfältig, offen und auf jeder Ebene des Stacks heterogen ist. Wir bringen Ihr Wissen mit dem zusammen, was die Welt weiß.
Wir haben heute viele Neuigkeiten bekanntgegeben, aber drei zentrale Themen stehen im Fokus.
Erstens: Intelligenz, die wirklich die eigene ist. Mit der Microsoft Agent Platform, die auf Ihrem Kontext und der Intelligenz von Microsoft IQ basiert, können Sie Ihren Agenten in GitHub erstellen, ihn in Microsoft Foundry bereitstellen und ihn automatisch mit den für die jeweilige Aufgabe am besten geeigneten Modellen optimieren. Stützen Sie ihn auf Ihre eigene Intelligenz und das Wissen der Welt und greifen Sie dann über Microsoft Teams, M365 oder überall dort darauf zu, wo Ihr Team arbeitet. Entwickelt, um Kompromisse zwischen Kontext und Governance, Sicherheit und Geschwindigkeit oder Modellen und Tools zu vermeiden.
Zweitens: Der komplette Stack ganz nach Ihren Vorstellungen. Sie sollten in der Lage sein, Ihre Software so zu entwickeln und Ihre Ideen so in die Tat umzusetzen, wie Sie es möchten – mit den Tools, Modellen und Workflows Ihrer Wahl. Dies geht über die Agent-Plattform hinaus und umfasst den gesamten Stack. Vom Siliziumchip über das Betriebssystem und Entwicklertools bis zur Cloud – und das beginnt mit Windows. Nicht Windows für „Windows-Entwickler“. Windows für Entwickler, Punkt. Wir führen eine neue Entwicklerkonfiguration ein, die Ihnen mehr Flexibilität, eine reibungslose, intelligente Shell- und Terminal-Erfahrung, lokales Sandboxing für Agenten, neue Funktionen im Windows-Subsystem für Linux und leistungsstarke Optionen für die Arbeit auf Ihrem lokalen Rechner bietet.
Drittens geht es darum, was als Nächstes kommt: In dieser Stufe produzieren agentische Systeme mehr als Code; sie unterstützen den Fortschritt der Menschheit und erweitern die Möglichkeiten von Wissenschaftlern und Forschern. Neue Horizonte in Wissenschaft und Informatik können mit dieser Entwicklerplattform eröffnet werden.
Insgesamt erhalten Entwickler ein modellübergreifendes Ökosystem, das vom Laptop bis in die Cloud reicht, sodass sie neue Wege beschreiten können, ohne dabei die Kontrolle und die handwerkliche Präzision aufzugeben, die ihre Arbeit erst wirklich zu ihrer eigenen machen.
Und wie immer beginnt alles beim Entwickler. Legen wir los.
Agenten, die Sie, Ihr Unternehmen und Ihre Welt verstehen
Da Modelle immer leistungsfähiger und leichter zugänglich werden, ist der entscheidende Wettbewerbsvorteil für jedes Unternehmen nicht mehr der Zugang zu Informationen, sondern deren Eigentümerschaft. Wie lassen sich Fachwissen, Daten und Arbeitsweise zu einem System zusammenführen, das kontinuierlich lernt und bessere Ergebnisse erzielt? Das Ziel ist ein Ökosystem, das jedem Unternehmen die eigene Verantwortung und Kontrolle gibt, anstatt den Mehrwert an Berater oder Modellentwickler fließen zu lassen.
Ihre Agenten sollten Ihre Denk- und Arbeitsweise widerspiegeln, von der Geschäftslogik und dem institutionellen Wissen bis hin zu Ihren Arbeitsabläufen.
Das beginnt mit dem Kontext. Microsoft IQ, das ab heute in GitHub Copilot, Microsoft Foundry und Copilot Studio allgemein verfügbar ist, bildet eine neue Kontextebene, die Agenten sowohl mit Allgemeinwissen als auch mit Unternehmenswissen versorgt. Work IQ ist die Workplace-Intelligence-Ebene für Agenten. Sie erfasst, wie Arbeit tatsächlich in Microsoft 365, Unternehmenssystemen und externen Quellen abläuft: Menschen, E-Mails, Dokumente, Meetings und wie diese miteinander verknüpft sind. Die Work-IQ-APIs, die ab dem 16. Juni verfügbar sind, bieten programmatischen Zugriff auf diese Intelligence-Ebene und liefern Agenten den Kontext, den sie benötigen, um in Ihrem Unternehmen effektiv zu arbeiten. Fabric IQ bietet eine gemeinsame semantische Grundlage für strukturierte Geschäftsdaten. Foundry IQ führt dies zusammen und ermöglicht die Abrufplanung sowohl über Unternehmenswissen als auch über das Live-Web.
Neu im Portfolio ist Web IQ, das heute vorgestellt wurde: die schnellste Möglichkeit, Ihren Agenten mit praxisnahen Informationen zu versorgen. Ein KI-orientierter Web-Suchstack, der modellunabhängig und MCP-nativ ist und relevante Textpassagen fast 2,5-mal schneller liefert als die nächstbeste Alternative.
Wir wollen auch sehen, wie sich dieser Kontext auf neue Formfaktoren anwenden lässt, insbesondere auf dauerhaft aktive autonome Agenten. Microsoft Scout ist ein neuer persönlicher Arbeitsassistent, den wir heute für Frontier-Kunden bereitstellen. Scout basiert auf OpenClaw und WorkIQ, versteht Ihre Arbeitsweise, nutzt die Tools, mit denen Sie bereits vertraut sind – wie Teams und Outlook – und kümmert sich proaktiv um Dinge wie die Vorbereitung von Besprechungen, Terminkonflikte und Routineaufgaben, ohne dass man es darum bitten muss. Wir freuen uns darauf, Ihnen bald mehr darüber zu berichten, wenn wir die Funktionen von Scout erweitern und ihn in größerem Umfang einführen.
Im Bereich der Modellierung hat das Microsoft AI Superintelligence Team eine Familie von sieben neuen, intern entwickelten Modellen veröffentlicht, angefangen mit MAI-Thinking-1, dem ersten Reasoning-Modell von Microsoft AI. Es wurde von Grund auf neu trainiert, ohne jegliche Destillation, und basiert auf hochwertigen, bereinigten und kommerziell lizenzierten Daten, auf die Sie sich verlassen können.
Es handelt sich um ein mittelgroßes Modell mit 35 Milliarden aktiven Parametern und einem Kontextfenster von 256K, das auf hohe Effizienz und Leistung ausgelegt ist, vor allem aber bei geringen Token-Kosten. In einem Blindtest bevorzugen unabhängige Bewerter es gegenüber Sonnet 4.6¹, und bei den Coding-Fähigkeiten auf SWE Bench Pro erreicht es das Niveau von Opus 4.6.² MAI-Thinking-1 wurde entwickelt, um komplexe mehrstufige Anweisungen, Long-Context-Reasoning und Codegenerierung gut zu bewältigen, und ist nun auf Foundry in der Private Preview verfügbar.
Doch das ist nicht das einzige neue Modell. MAI-Image-2.5 und seine Flash-Variante sind die ersten Modelle von Microsoft, die sowohl Text-zu-Bild-Anwendungen (Platz 3 im Arena-AI-Ranking) als auch Bild-zu-Bild-Workloads (Platz 2 im Arena-AI-Ranking, noch vor Nano Banana Pro) unterstützen. Diese Modelle sind besonders nützlich in kreativen Workflows, wenn Sie Unterstützung benötigen, um ein Konzept in die Realität umzusetzen oder bestehende Bildmaterialien zu optimieren. Diese Modelle sind live in PowerPoint, werden auf OneDrive ausgerollt und sind ab heute in Foundry in einer Qualität verfügbar, die pro Dollar marktführend ist.
Es gibt weitere Neuzugänge in der MAI-Familie: MAI-Transcribe-1.5 bietet modernste Genauigkeit in 43 Sprachen, wobei die Streaming-Funktion in Kürze verfügbar sein wird. MAI-Voice-2 und seine Flash-Variante sind nun in mehr als 15 zusätzlichen Sprachen mit neuen Sprachoptionen verfügbar. Und MAI-Code-1, unser auf GitHub abgestimmtes, inferenzeffizientes Coding-Modell, ist nun in Copilot und VS Code verfügbar.
Die Auswahlmöglichkeiten für Entwickler beschränken sich nicht nur auf unseren Katalog. MAI-Modelle werden auch auf Fireworks AI, Baseten und Open Router verfügbar sein. Außerdem ist Fireworks AI nun allgemein auf Foundry verfügbar, sodass Entwickler unabhängig von der gewählten Modellvariante von einer einheitlichen Plattform mit Unternehmens-Governance und Azure-Datenresidenz profitieren können.
Für Unternehmen, die KI voll zu ihrem Vorteil nutzen wollen, bietet Frontier Tuning maschinelles Lernen innerhalb Ihrer Compliance-Grenzen an, sodass die Agenten lernen können, wie das Geschäft tatsächlich funktioniert. Unter Verwendung Ihrer eigenen Daten, Ihres Fachwissens und Ihrer Arbeitsabläufe entsteht so eine Rückkopplungsschleife, die sich im Laufe der Arbeit der Agenten immer weiter verfeinert. Ab sofort als private Vorschau verfügbar.
Sicherheit und Governance umfassen das gesamte System. Agent 365 für lokale Agenten erweitert Entra, Defender und Purview zu einer einzigen Steuerungsebene, um Agenten in Ihrer gesamten Infrastruktur zu überwachen, zu steuern und zu sichern – unabhängig davon, wo sie gehostet werden oder auf welchem Framework sie basieren. So können Sie schnell entwickeln und gleichzeitig die Kontrolle behalten.
Daneben gibt es einen offenen, durchgängigen Vertrauens-Stack für KI-Agenten auf beliebigen Frameworks, der auf zwei Open-Source-Projekten basiert: Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing (ASSERT) für richtliniengesteuerte Sicherheitsbewertung, sowie die Agent Control Specification, um zu standardisieren, wo und wie Kontrollen im Agenten-Loop angewendet werden.
Ebenfalls zur Stärkung unserer Cybersicherheit trägt Codename MDASH bei. Unser neues modellübergreifendes, agentenbasiertes Sicherheitssystem setzt über 100 Agenten ein, um potenziell ausnutzbare Fehler zu finden, indem es Datenflüsse, Geschäftslogik und Exploit-Ketten analysiert und kontextbezogene Korrekturen direkt im Defender-Portal bereitstellt.
Der gesamte Stack, ganz nach Ihren Vorstellungen
Wenn wir über Arbeit im Zeitalter der agentenbasierten Systeme nachdenken, benötigen wir eine allgegenwärtige Intelligenzplattform, die Cloud und Edge miteinander verbindet. Doch wie kann man als Entwickler diese komplexen, agentenbasierten Systeme aufbauen und dabei die volle Kontrolle behalten? Das bedeutet, im Arbeitsfluss zu bleiben, anstatt auf Tools zu warten, und Experimente innerhalb von Minuten, statt Stunden durchzuführen.
Alles beginnt mit dem Chip, und genau hier kommt die Surface RTX Spark Dev Box ins Spiel. Sie ist für dauerhafte Workloads konzipiert: langlaufende Trainingsjobs, agentische KI-Pipelines und lokales Fine-Tuning von Modellen.
Dank NVIDIA RTX Spark bietet sie bis zu einem Petaflop an KI-Rechenleistung und 128 GB Unified Memory und ist in der Lage, LLMs mit bis zu 120B Parametern und einem Kontext von bis zu 1 Million Tokens lokal über Agenten auszuführen, ohne dass GPU-Instanzen in der Cloud erforderlich sind.³ Windows Subsystem for Linux (WSL) 2 mit nativem GPU-Passthrough und vollständiger CUDA-Unterstützung ist für Entwickler vorkonfiguriert, wobei Visual Studio Code, GitHub Copilot und viele weitere bevorzugte Tools vorinstalliert sind. Die Surface RTX Spark Dev Box wird noch in diesem Jahr in den USA über Microsoft.com erhältlich sein.
Auf der Betriebssystemebene macht Microsoft Windows zu einer agentennativen Laufzeitumgebung. Microsoft Execution Containers (MXC), derzeit in der Preview-Phase, bietet Entwicklern und IT-Administratoren eine einfachere Möglichkeit, Sandbox-Umgebungen auf Unternehmensniveau für Agenten zu erstellen, wobei die Isolierung vom Betriebssystem selbst durchgesetzt wird. Sie definieren Ihre Anforderungen einmal, und Windows setzt sie überall dort durch, wo Ihre Agenten ausgeführt werden.
Diese Technologie wird nun von OpenClaw auf Windows genutzt und ermöglicht die Ausführung mehrstufiger Workflows innerhalb dieser vom Betriebssystem vorgegebenen Grenzen. Die sichere Laufzeitumgebung OpenShell von NVIDIA für autonome Agenten nutzt MXC und bietet zusätzlich Funktionen für Policy Management, Inference Routing und PII-Obfuskation. Zusammen bieten diese Funktionen Entwicklern eine sichere Umgebung für die Entwicklung und Bereitstellung von Agenten und stellen IT-Teams die Governance-Werkzeuge zur Verfügung, die sie für lokale Geräte und Cloud-Umgebungen benötigen.
Und wenn Agenten in die Cloud verlagert werden, bieten die im Foundry Agent Service gehosteten Agenten – derzeit in der Preview – dasselbe Modell in großem Maßstab: sofort verfügbare Sandboxen pro Sitzung, isolierte Ausführung, persistenter Speicher und elastische Skalierung. Man kann sich das als einen grundlegenden Baustein für Agenten vorstellen, so wie es Container für Cloud-native Apps waren.
Agentische Entwicklungsabläufe, sei es in der IDE oder über die Befehlszeile, helfen uns, Code schneller als je zuvor zu schreiben. Doch das ist nur ein Teil der Softwareentwicklung.
Die GitHub Copilot App, die sich derzeit in der Preview-Phase befindet, bringt agentenbasierte Entwicklung in eine native Desktop-Umgebung – und macht sie damit einem viel größeren Publikum zugänglich. Man beginnt mit einer Idee, einem bestehenden Issue oder Pull Request, orchestriert mehrere Agentensitzungen parallel und lässt Änderungen durch Review-, CI- und Merge-Phasen laufen. Jede Sitzung nutzt eigene Git Worktrees, sodass die Arbeit voneinander getrennt bleibt. Copilot übernimmt die Ausführung, während die Entwickler die Kontrolle behalten.
Entwickler können Anwendungen in Sekunden generieren. Doch um diese Apps in die Produktion zu bringen, müssen noch Datenbanken, APIs, Authentifizierung und Infrastruktur miteinander verknüpft werden.
Auf der Plattformebene löst das Projekt Rayfin, derzeit in der Preview, dieses Problem. Es erweitert Microsoft Fabric um einen verwalteten Backend-as-a-Service, der über GitHub-basierte Workflows definiert wird, sodass Entwickler vom Prototyp zur Produktion übergehen können, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen. Die Integration mit Replit schafft einen schnellen Weg vom Prototyp zur unternehmensweiten Bereitstellung mit Governance vom ersten Tag an. Und wenn agentenbasierte Anwendungen skalieren, bietet Azure HorizonDB die Leistung und Zuverlässigkeit, um die anspruchsvollsten Datenbankanforderungen zu erfüllen. Es handelt sich um einen vollständig verwalteten PostgreSQL-Dienst auf Azure, der in internen Tests mehr als den dreifachen Durchsatz vergleichbarer selbstverwalteter Setups liefert.
Die Zukunft gehört den Buildern
So wie lange Zeit laufende Agenten dazu beigetragen haben, Softwareentwicklung und die Rolle des Entwicklers neu zu definieren, werden neue Agenten dazu beitragen, Forschung und Entwicklung zu verändern und die Möglichkeiten von Wissenschaftlern zu erweitern.
Microsoft Discovery ist ab heute allgemein verfügbar. Die auf Azure basierende Plattform bietet Forschern eine Agenten-KI-Plattform der Enterprise-Klasse für den gesamten wissenschaftlichen Arbeitsablauf. BHP nutzt sie, um Lösungen für die Kupferauslaugung innerhalb von Monaten statt Jahren zu finden. Syensqo beschleunigt die Forschung und Entwicklung im Halbleiterbereich. GSK optimiert die Wirkstoffforschung. Darüber hinaus wurde eine kostenlose lokale Discovery-App für die breitere wissenschaftliche Gemeinschaft angekündigt. Sie ist als Vorschauversion verfügbar und erfordert lediglich ein GitHub Copilot-Konto.
Zu guter Letzt markiert unser Quantencomputing-Chip der nächsten Generation, Majorana 2, einen riesigen Schritt in Richtung Skalierbarkeit: eine durchschnittliche Qubit-Lebensdauer von 20 Sekunden mit einzelnen Laufzeiten von bis zu einer Minute, eine 1.000-mal höhere Zuverlässigkeit als bei unserer Vorgängergeneration und der Weg zu einer Million Qubits auf einem Chip, der in die Handfläche passt. Mithilfe von agentischer KI werden wir bis 2029 eine skalierbare Quantencomputer erreichen.
Plattformen entwickeln sich nicht von selbst weiter; Entwickler treiben sie voran. Heute geht es darum, mehr Möglichkeiten zum Entwickeln bereitzustellen.
Dies sind nur einige der Ankündigungen auf der Build. Wir freuen uns darauf, mit allen in Kontakt zu treten, die virtuell oder vor Ort an Keynotes, Code-Deep-Dives, Hack-Sessions und mehr teilnehmen. Viele Sessions werden auch als Aufzeichnung on demand verfügbar sein.
Alle Neuigkeiten finden Sie im Microsoft Build Live Blog.
Und jetzt: Let’s Build.
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Fußnoten:
1: Gemessen von Surge, unserem unabhängigen Partner für Nutzerbewertungen
2: Basierend auf dem SWE Bench Pro Benchmark
3: Quelle: NVIDIA. Basierend auf 1 theoretischen FP4-TOPS unter Nutzung der Sparsity-Funktion.
Weiterführend:
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