微软在Build 2025大会上推出了企业级AI代理平台Microsoft Discovery，旨在加速企业和研究实验室的科研发现。该平台允许科学家和研究人员与AI代理协同工作，进行知识推理、假设制定、实验模拟和迭代学习。Discovery具有高度可扩展性，支持集成第三方模型、工具和数据集。它基于图的知识引擎，能够深入理解复杂信息。微软利用Discovery，在200小时内发现了一种新型数据中心冷却剂原型，而传统方法可能耗时数月甚至数年。谷歌也推出了类似产品AI co-scientist，预示着微软和谷歌将在科研AI领域展开竞争。

🔬Discovery是一个企业级AI代理平台，旨在通过与专门的AI代理协同工作，加速科学研究和发现过程，涉及高级知识推理、假设制定、实验模拟和迭代学习等。

🧩 Discovery具有高度可扩展性，允许研究人员集成其他合作伙伴的模型，甚至集成他们自己的模型、工具和数据集，打破了对微软自有工具的限制。

⏱️ 微软的研究人员利用Discovery的AI模型和HPC模拟工具，在约200小时内发现了一种新型数据中心冷却剂原型，显著缩短了传统方法所需的数月甚至数年时间。

🤝 Discovery建立在强大的基于图形的知识引擎之上，能够深入理解相互冲突的理论、不同的实验结果，甚至跨学科的潜在假设，为科研人员提供更全面的信息支持。

在 Build 2025 大会上，微软宣布推出名为Microsoft Discovery 的新企业代理平台，这项发现将帮助企业和研究实验室加速研究和发现。Discovery 将使科学家和研究人员能够与专门的人工智能代理一起工作，以加快科学发现过程，其中涉及高级知识推理、假设制定、实验模拟、迭代学习等。

Discovery 不会将研究人员局限于微软自有的工具。相反，它被设计为高度可扩展的，允许研究人员在需要时集成其他合作伙伴的模型，甚至集成他们自己的模型、工具和数据集。此外，它建立在基于图的知识引擎之上，能够深入理解相互矛盾的理论、多样化的实验结果等。研究人员还可以验证和理解每个步骤，甚至根据需要进行更改。

微软称其研究人员使用了Discovery 的 AI 模型和 HPC 模拟工具可以在大约 200 小时内发现一种可在数据中心使用的新型冷却剂原型，而这个过程通常可能需要数月甚至数年的时间。

微软已经与微软的部分来自化学和材料、硅设计、能源、制造和制药等各行各业的客户，进一步开发Discovery平台的能力。

Discovery 建立在强大的基于图形的知识引擎之上，以便深入了解相互冲突的理论、不同的实验结果，甚至跨学科的潜在假设。凭借其可扩展的架构和人工智能功能，Discovery 有望显著缩短各个科学领域的研究周期。

早在二月份，Google就宣布了一款类似的产品，名为AI co-scientist。它是一个基于 Gemini 构建的多智能体 AI 系统，旨在充当虚拟科学合作者，帮助科学家提出新颖的假设和研究方案。微软和Google将在未来几年展开竞争，争取研究人员和科学家的支持。