今年五月，科技巨頭微軟和Google都在同一周舉辦了年度產品大會，不約而同地瞄準了代理AI浪潮，發表了多項生成式AI產品和技術，我們也一連用兩期封面故事，各自來介紹這兩大公雲、同時也是AI技術領導廠商的最新產品布局。

上周，我們先介紹了Google IO大會，尤其聚焦生成式AI如何全面加速開發的角度。軟體開發是生成式AI已知最成熟的應用領域，也是企業需求明確的第一個場景，成了傳統開發工具廠商的新競爭焦點。Google當然也不例外，Google揭露了一系列用GenAI模型加速企業開發的工具，這些工具來自Google內部實作經驗，再進一步發展成對外的產品和服務，尤其瞄準了4大場景，像是快速生成互動式UI的工具、原有AI開發工具開始支援快速生成Web App，也推出了程式開發代理Jules公測版，要讓大規模開發工作更加自動化，最後則是要將AI代理融入開發環境，來強化AI代理App的開發工具鏈。

Google原有的開發技術也瞄準代理AI而有不少強化，像是Android機器學習開發套件ML Kits，增加了更多GenAI API，讓Android應用程式，更容易能在裝置本地端執行Gemini Nano模型。而行動開發工具Android Studio也增加新的開發AI代理能力，輔助寫測試和執行測試的Journeys代理，以及可協助更新套件相依性和SDK的版本升級AI代理，這都是原本開發日常中繁瑣但非做不可的例行工作，現在可以有AI 代理來幫忙。

當然不只Google開始改造、升級原有的軟體技術和工具來瞄準新一波的AI代理需求，微軟在今年開發者大會Build上，更提出了新的AI代理發展願景「Open Agentic Web」，作為旗下技術和產品的新發展方向，這正是本周的封面故事主題。

微軟想像的未來網際網路，將充滿了各式各樣不同能力的AI代理，來執行企業與個人交代的工作。這些AI代理可以處理複雜的任務、存取不同類型的資料來源，甚至與其他AI代理協同合作。

微軟想要善用開源的框架與開源工具來促成這個願景，除了擴大支援熱門的模型通訊協定MCP和跨代理協作框架A2A之外，微軟還發表了兩個新的開源專案TypeAgent和NLWeb。前者的目標是要強化AI代理記憶能力做法，後者則是為了簡化AI代理存取網站內容的門檻。

還在發展初期的TypeAgent專案，提出了一個新的結構式RAG（Structured RAG）做法，來強化AI代理的記憶能力和回想完整度，並且進一步降低生成式AI產生幻覺的機率。

NLWeb專案瞄準了全球2億個網站的內容，結合既有網頁標準如RSS，加上搜尋技術和LLM技術，提供了一套可以支援網站資料索引、自然語言查詢處理、LLM呼叫、向量資料庫呼叫，及站內搜尋處理等作業的技術框架，可以讓網站主很快的打造出站內的自然語言搜尋機制，也可以讓AI代理更容易讀取第三方的網站內容。這是一個瞄準真人查詢需求和AI代理檢索網站內容的通用框架。

微軟也將邁向Open Agentic Web的相關技術和策略，開始導入到自家產品、工具和平臺的發展上。

不只這兩大科技巨頭，開始將LLM技術和AI代理戰略，整合到既有軟體產品和工具，SAP（請見：SAP大揭各產品線AI發展藍圖）、SAS、紅帽今年的產品大會，也都有不少原有產品擁抱AI代理或用生成式AI技術來強化的新功能。

隨著眾人看好企業大規模生成式AI、AI代理的落地部署需求，科技大廠紛紛動起來，今年開始加速企業級產品的AI化，也掀起了新的商用軟體AI化競賽。