На Build 2026 Microsoft расширила Microsoft Foundry сразу по нескольким самым больным для корпоративных AI-агентов направлениям: runtime, инструменты, память, grounding, модели, observability и governance. Для команд, которые уже наигрались в эффектные демо и уперлись в вопросы безопасности, трассировки и повторяемости, это важный сдвиг: Azure все активнее продает не просто доступ к моделям, а полноценную производственную среду.
Как пишет InfoQ, Microsoft называет Foundry местом, где AI-агенты переходят из режима эксперимента в рабочие системы. Платформа позиционируется как единая фабрика AI-приложений и агентов в Azure: с интеграцией в сервисы Azure, источники данных Microsoft 365 и открытые протоколы для инструментов и фреймворков. Главная мысль анонса довольно приземленная и потому полезная: бизнесу нужны не новые красивые endpoint'ы, а управляемые агенты с понятным состоянием, доступом к данным, журналированием и политиками. Именно на это и направлен нынешний пакет обновлений.
Самая практичная часть релиза касается исполнения агентов. Hosted Agents в Foundry Agent Service теперь дают управляемые изолированные сессии с состоянием и доступом к файловой системе, а также поддерживают несколько фреймворков. Для разработчиков доступны stateful Responses API и более легкий протокол invocations для passthrough-вызовов. Тот же runtime рассчитан и на долгоживущих агентов, включая OpenClaw и Hermes, с устойчивым состоянием и файлами. Отдельно Microsoft вывела в public preview routines: расписания для регулярных задач вроде ночной сортировки тикетов или ежедневной отчетности. Это выглядит как попытка превратить агента из дорогой игрушки в еще один штатный бэкенд-процесс, который можно запускать по расписанию и сопровождать по тем же правилам, что и остальную инфраструктуру.
Вокруг runtime компания выстраивает слой переиспользуемых инструментов. Toolboxes, доступные в public preview, дают единый управляемый endpoint для tools, skills, клиентов Model Context Protocol и корпоративных интеграций с данными. Смысл в том, что инструмент регистрируется один раз и затем подбирается платформой во время выполнения, а не вшивается в каждого агента отдельно. Skills можно версионировать, project-scoped артефакты публиковать через MCP, а поиск по инструментам должен сокращать набор того, что модель вообще увидит в конкретной задаче. Для enterprise-среды это полезнее, чем звучит на слайде: меньше ручной связки, меньше случайного доступа ко всему подряд, меньше шансов, что агент утонет в собственном toolbox. Параллельно Microsoft готовит прямую публикацию агентов из Foundry в Teams и Microsoft 365 Copilot; общую доступность этого сценария компания планирует на июнь 2026 года. Иными словами, цепочка от кода до интерфейса сотрудника становится короче, а identity, permissions и policy обещают подтягиваться автоматически.
Отдельный акцент сделан на памяти и grounding, то есть на двух местах, где большинство агентных историй обычно начинает вести себя странно. Memory в Agent Service появилась еще в конце 2025 года, но на Build Microsoft добавила procedural memory в дополнение к пользовательской и сессионной. Идея в том, чтобы агент помнил не только факты из разговора, но и сам способ выполнения работы между запусками. По ранним результатам Tau bench это дает прирост успешности задач на 7-14 процентных пунктов при стоимости, близкой к базовой. Для платформенного игрока это сильный аргумент: память выносится из уровня приложения на уровень сервиса, с контролями хранения и проверки. За grounding отвечает Foundry IQ, который Microsoft описывает как общий слой знаний поверх Work IQ, Fabric IQ, Azure SQL, file search и других источников. На Build компания анонсировала Foundry IQ Serverless в public preview, multi-source knowledge bases в general availability и Microsoft Web IQ для live web grounding с ответом быстрее 200 миллисекунд и без хранения данных. Плюс обещаны шифрование, синхронизация прав и управление sensitivity labels. По сути, Microsoft пытается стандартизовать retrieval как общую услугу, чтобы каждая команда не собирала свой маленький RAG-комбайн с разными правилами доступа и разной степенью хрупкости.
На стороне моделей Microsoft Foundry пополнился четырьмя first-party MAI-моделями в public preview: MAI Thinking 1 для чата и reasoning, MAI Image 2.5 для генерации и редактирования изображений, MAI Transcribe 2 для speech-to-text с diarization и MAI Voice 2 для многоязычного text-to-speech с клонированием голоса. Fireworks AI on Foundry теперь доступен в general availability и дает доступ к открытым моделям через единый endpoint Azure с корпоративными SLA, логированием и контролями доступа. Еще один важный штрих для тех, кто считает бюджет не после пилота, а до него: Managed Compute в Foundry Models должен обходить региональные дефициты GPU и поддерживает fine-tuning и Frontier Tuning, который Microsoft называет заметно более экономичным вариантом, чем прямое использование GPT-5.5 для задач вроде генерации технической документации. Наконец, компания обещает tracing и evaluations для любого агентного фреймворка, чтобы не приходилось выбирать между собственным стеком и нормальной наблюдаемостью. То есть LangChain, Semantic Kernel или самописный код можно оставить, а продакшн-инструменты забрать у платформы.
Контекст у этого анонса тоже показательный. Еще в 2025 году Microsoft вывела Azure AI Foundry Agent Service в general availability, добавив multi-agent orchestration, Agent-to-Agent API и поддержку Semantic Kernel, AutoGen и CrewAI. Сейчас платформа выглядит как верхний, кодо-ориентированный слой в трехуровневой схеме Microsoft: снизу для массовых сценариев остаются визуальные конструкторы вроде Microsoft 365 Copilot Agent Builder и Copilot Studio, а Foundry адресуют командам, которым нужны кастомная логика, продвинутый retrieval и внятный developer workflow. Отсюда и упор на governance: Microsoft фактически предлагает применять к агентам ту же дисциплину, что и к микросервисам, с четкой областью ответственности, политиками, трассировкой и постоянной оценкой качества. Для CTO, платформенных инженеров и продуктовых команд это, пожалуй, самая важная часть истории. Агентный стек постепенно перестает быть экспериментом из соседнего отдела и превращается в еще один класс корпоративного софта, которому придется проходить обычную проверку на надежность, стоимость и управляемость.
Вопрос теперь не в том, сможет ли Microsoft показать очередного умного агента на сцене, а в том, убедит ли она компании стандартизовать агентную инфраструктуру именно вокруг Azure. Если рынок примет логику общего runtime, общей памяти, общего retrieval и общих политик, Microsoft Foundry может занять в мире AI-агентов ту же роль, которую когда-то заняли облачные платформы для микросервисов: не самую романтичную, зато ту, на которой потом держится реальная эксплуатация.