Microsoft于2026年10月7日宣布了一项新战略，将Windows定位为“混合智能”平台：当资源足够时，人工智能任务将在计算机本地执行，而要求更高的任务则交由云端处理。该公司表示，模型规模不断膨胀，推动使用需求达到可能超出云服务预算的水平，因此结合这两种路径，可以在保留先进能力的同时减少令牌消耗。
更加隔离的人工智能代理环境
Microsoft开始公开提供用于运行人工智能代理的Microsoft Execution Containers（MXC）环境。该环境允许组织规定每个代理可以访问的文件和网络，并在执行期间强制实施这些策略。
MXC支持多种隔离方式，包括进程和会话隔离、WSLc、虚拟机，以及Windows 365 for Agents服务。Microsoft围绕三个核心构建治理模型：遏制、身份和可管理性；通过与Microsoft Agent 365和Intune集成，还可以区分不同代理，并了解每个代理执行过的操作。
目前兼容的产品包括OpenAI的Codex、GitHub Copilot、OpenClaw、Replit、LM Studio、NVIDIA的OpenShell以及Unsloth AI。该公司还宣布了加入Anthropic的Claude Code、Box、Manus、Perplexity和Raycast的计划，并将Meta的Muse作为原生Windows应用纳入其中。
本地模型与任务自动分配
Microsoft正在本地运行MAI Code 1.1 Flash编程模型。该模型总计包含1370亿个参数，其中68亿个为活跃参数；通过3位精度量化，其规模缩减约80%，同时保留256K令牌的上下文窗口。
搭载RTX Spark芯片的设备还将能够在本地运行大型模型，包括量化至2位后超过700亿个参数的NVIDIA Nemotron，以及拥有2840亿个参数的DeepSeek V4 Flash。Microsoft将使用GitHub的HydraFusion技术，在云端模型与本地模型之间分配任务。该功能计划于10月在GitHub Copilot、GitHub Copilot CLI和Visual Studio Code中开启试用，同时在Windows ML中支持开源推理引擎llama.cpp。
Copilot处理设备文件和操作
Copilot将在Copilot+ PC设备上获得本地功能，但前提是用户同意。这些功能包括理解设备上的文件和近期活动，执行整理文件、诊断设备、排查故障和编程等操作，以及选择合适的本地模型，或将其与云端模型结合使用。
这些功能还将扩展到名为Home、Code和Autopilot的Copilot组件。Code可以根据单条提示创建原生Windows应用，并通过MXC安全执行代码；Autopilot则可以在用户忙于其他任务时继续在后台运行。Microsoft表示，这些功能将在未来几个月内逐步推出。
实际会发生什么变化？
这项公告标志着Copilot将从主要依赖云端的助手，转变为构建一层能够读取本地数据并在设备上执行操作的代理运行层。潜在好处包括减少数据发送，并降低部分任务对云端连接的依赖，但这取决于用户同意、组织政策和硬件能力。此外，在本地运行大型模型并不面向所有Windows设备；公告中的示例涉及拥有较大内存和较高计算资源的计算机。
与此同时，Microsoft开放了搭载RTX Spark芯片的Surface Laptop Ultra电脑的预订，该设备配备最高128GB统一内存；公司表示，它能够在本地运行参数量超过1200亿的模型。该设备将于10月16日在美国开始发货，而Surface RTX Spark Dev Box将于11月开始发货。Surface Laptop Ultra 24GB版本的价格为513480日元，128GB版本的价格为1094280日元。