微软重新设计并推出了全新的 Copilot，把对话、Office 协作、应用构建和持续运行的 Agent 整合进同一个工作入口。从这次整合的方向看，微软想打造的是一套面向工作的“AI 操作系统”：你提出目标，AI 调用企业数据和工具，把工作推进到文件、应用和具体流程里。

全新 Copilot 的主要功能和特点，可以分成六个方面：

• Home：把问问题、交任务和编辑文件放到一起。 Chat 负责即时对话，Cowork 承接完整任务；内置的 Word、Excel 和 PowerPoint 让结果直接进入可编辑、可协作的真实文件。
• Code：用自然语言做出能运行的小工具。 描述需求，就能构建看板、跟踪器、桌面小组件或内部应用，再通过托管环境连接数据、分享给团队。
• Autopilot：让 Agent 持续跟进工作。 给它角色、目标和边界，它在云端观察进展、执行周期任务、跟进人员，并能在几天后继续推进项目。
• 企业上下文与插件：让 AI 了解业务，也能调用业务工具。 Microsoft IQ 连接企业知识和数据，插件扩展可执行的动作，IT 统一管理权限与可用能力。
• 订阅加按量计费：把日常使用和长时间执行分开。 日常对话与 Office 使用由订阅覆盖，Cowork、Code、Autopilot 等能力按用量消耗额度，企业可以设置预算与支出策略。
• 更主动的个人与团队协作：提前准备下一步工作。 后续的 Today 会整理待办、准备草稿与跟进信息；Teams 中的新 @Copilot 则利用共享上下文帮助团队理解决策、协调跨部门事项。

这些能力处于不同推出阶段，包括正式可用、先行体验和私有预览。下面分别看它们解决什么问题、怎样衔接，以及使用前要了解哪些条件。

Home：让对话直接接上团队正在做的工作

Home 是新版 Copilot 的起点。你可以在这里查看近期活动，接着之前的工作往下做，也可以看系统建议哪些事情适合交给 Copilot。里面有两种不同的工作方式：Chat 和 Cowork。

Chat 适合即时来回交流。查一个问题、整理一段信息、写个初稿，你问一句，它答一句，人一直在对话里决定下一步。

Cowork 适合把一件有明确交付物的任务交出去。微软列出的例子包括招标需求回复（RFP response）、产品发布材料、客户简报和财务结账材料包。它们通常要收集信息、组织材料、生成结果，再经过迭代。这里的产品目标是让 AI 执行整段任务，交回可继续修改的成果，减少你逐步指挥每个动作的负担。

更直接的变化是 Office in Copilot：Word、Excel 和 PowerPoint 的能力进入 Copilot，生成或更新的是可编辑的文档、工作簿和演示文稿。

例如，你让它起草发布简报、做预算模型或制作演示文稿，可以在对话旁边继续修改文件。团队已有的文件也能接着用；你 @ 一位同事，对方的修改会实时出现，文件与 Office 应用保持同步。这样，一次 AI 对话的成果就能进入团队共同维护的工作文件，减少复制粘贴、来回传版本和重新解释背景的步骤。

微软同时介绍了 Office 应用里的细化能力：PowerPoint 可保持品牌风格、调整幻灯片与图片、套用自定义模板；Excel 会让你了解 Copilot 或协作者改了什么以及原因，并推荐适合的数据图表。Skills 则把专业工作方法带入应用，例如 Excel 的财务技能、Word 的法律技能。它的用途是把某个岗位反复使用的方法做成可复用流程，让团队能够沿用。

现在仍需要理解 Chat 和 Cowork 的区别。微软预告，之后用户只要说出想完成什么，Copilot 会在 Chat、Cowork、Code 之间选择合适的能力。自动分派是后续方向，不能把它当成已经覆盖所有请求的现成功能。

Code：文件之外，再交付一个能用的小工具

文档适合解释事情，表格适合组织和计算数据，幻灯片适合向别人展示。但有些工作需要的是一个可以反复使用的工具。

微软对 Code 的定位，就是让普通业务人员也能用自然语言描述应用、跟踪器、看板、自动化或工作流，由 Copilot 选择实现方式并构建。产物可以是常驻桌面的小组件、能探索数据和比较不同结果的交互看板，也可以是分享给同事使用的云端内部应用。

官方界面给了一个很具体的请求：“按地区和阶段，做一个销售机会管道看板。”销售机会管道指的是潜在交易从接洽到成交的进展。相比交付一张静态统计图，这种工具的价值在于让团队继续按地区和阶段查看业务情况；当业务问题需要反复回答时，工具可以成为长期使用的工作界面。

微软把这称为知识工作在文档、表格、演示文稿之外的“第四种”产物：为特定问题制作的小型解决方案。这也是这项能力值得关注的地方——业务人员可能不必先把所有需求塞进现有软件的固定功能里，而是把一部分重复劳动变成自己的工具。这是产品方向，具体工具能否稳定投入使用，还取决于数据连接、实现质量和运行条件。

Code 采用与 GitHub Copilot 相同的底层技术。微软仍把 GitHub Copilot 留作专业开发者日常工作的工具，同时增强它与 Copilot 平台的连接。两者面对的使用者与工作入口有所不同。

做出来之后，放在哪里运行？

这一步决定了“生成代码”和“团队真的能用”之间的距离。一个在聊天窗口里给出的程序，仍需要运行环境、数据连接、访问控制和共享方式。

微软同时推出的 Copilot Managed Runtime，就是要承接这些事。Runtime 可以理解成程序实际执行的环境；Managed 表示这层运行基础设施由平台托管。微软表示，它让应用在公司的 Microsoft 365 环境里运行，由 IT 管理，使用者则可以分享给同事、连接实时数据，并从不同地点访问。

Code 在沙箱环境中运行，也可以托管在企业租户内。“沙箱”是限制程序活动范围的隔离环境；“租户”是组织在微软云服务中的独立管理空间。Microsoft IQ 为构建提供工作上下文，插件也会同步。这里的组合思路是：业务人员描述需求，AI 构建工具，公司仍能管理工具运行在哪里、接触哪些数据。

Managed Runtime 同时支持通过 Cowork、Code 和 Copilot Studio 构建的应用，并向第三方及专业开发者开放，目前处于预览阶段。因此，这次发布还在补一层共同的应用运行基础，而不仅是增加一个写代码的输入框。

Autopilot：把一件事记住，并持续往前推进

如果说 Cowork 的重点是交付一项委派任务，Autopilot 强调的是持续承担一个角色。它此前叫 Scout。微软描述的使用方式是：给它一个名字、一个角色和一个目标，让它持续观察频道、跟进讨论、执行周期任务，甚至几天后重新接着推进项目，不必每次等你重新发提示词。

供应商评审是公告中的完整例子。一次评审要先排期，再倒推准备工作，组织会议，跟进会后的事项，还得向相关人员追问进展。微软希望 Autopilot 承接这整段流程，而不只是生成一份供应商评审模板。

这也解释了它为什么需要云端托管、记忆和独立工作区：工作要跨越多次对话、不同应用和不同时间。人离开电脑后，流程还要继续；过几天回来，它需要知道此前做到了哪一步。

按微软的介绍，Autopilot 在企业租户里拥有自己的身份、记忆、电脑和工作区，以 Microsoft IQ 为业务背景基础，出现在 Teams、Outlook、聊天、频道和文档这些团队原本使用的地方。你可以像叫同事一样 @ 它。

“自己的身份”尤其关键。一个会持续行动、访问资料、跟进人员的 Agent，需要能够被授权，也需要让组织追踪它做过什么。微软把权限、审计和治理一起放进这项能力里，并由用户设置目标与边界。

对使用者来说，委派时也要相应地说清楚“完成什么”和“可以做什么”。例如，供应商评审究竟只要求整理材料，还是允许联系相关人员、推进安排，会直接改变 Agent 的职责范围。这样的工作约定比一句“帮我处理一下”更适合长期运行的任务。

Autopilot 的发布状态仍是扩展私有预览。上面展示的是微软规划和介绍的能力，尚不能据此认定所有订阅者已经能把供应商评审全程交给它。

把四种工作方式放在一起看，差别就比较清楚：

• Chat：交回当前问题的答案、解释或初稿，继续与你来回交流。
• Cowork：交回一项明确任务的完成结果，例如一套客户简报。
• Code：交回一个可以运行、重复使用的工具，例如业务看板。
• Autopilot：围绕目标持续推进工作，例如跨多天的评审跟进。

Home 是这些工作的起点，不是与 Chat 同级的另一种模型。模型选择里的 Auto 也不是 Autopilot：Auto 负责为请求选择模型，Autopilot 是持续执行工作的 Agent。

它怎样知道公司的业务？

把上述能力真正连起来，还需要解决一个问题：AI 写得出来，不代表它知道你公司的客户、指标和业务流程。

微软把这层企业背景称为 Microsoft IQ。可以把它理解为连接企业知识与业务运作的上下文基础，让 Copilot 和其他 Agent 在工作时使用与组织相关的信息，并接受企业权限与治理约束。

其中，Fabric IQ 把企业数据的背景带进 Copilot。公告提到 Power BI 中的 2,000 多万个语义模型。这里的“语义模型”不是 2,000 多万个大语言模型，而是用于组织业务数据、指标和关系的数据模型：例如不同表之间怎样关联、某个指标采用什么口径。数字描述的是相关数据模型的规模，不能理解成每家公司自动获得全部这些模型的数据。

按公告的状态，Fabric IQ 对 Chat 和 Cowork 的支持已正式可用，Code 的集成随后通过 Frontier 计划推出。

Dynamics 365 和 Power Platform 的数据与工作流也会接入，公告安排在接下来的一个月内逐步公开预览。微软给的例子是销售写提案：Copilot 可以把交易历史、支持工单等背景直接带入文档。这样，提案的内容就能与客户此前发生过的业务联系起来，减少使用者在多个应用之间查找和搬运资料。

数据之外，还有“能做哪些动作”。插件把 Skills、连接器及其他能力组合起来，扩展 Copilot 能完成的流程。新的插件注册中心会把微软、合作伙伴和企业自建插件放到统一目录，IT 集中审批和管理，开发者发布一次便可扩展到受支持的多个体验。

从工作链条看，这几层各司其职：Microsoft IQ 提供业务背景，插件提供连接与动作能力，Managed Runtime 承接应用运行，企业权限与治理约束整个过程。只增加一个更强的模型，无法单独替代这些工作条件。

为什么“会一直干活的 AI”需要另一种收费方式？

微软把 Copilot 的费用分成两部分。

第一部分是用户订阅许可 USL，按用户、按月付费，覆盖 Chat 以及 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 中的日常 Copilot 使用。第二部分是按用量计费 UBB，通过 Copilot Credits 消耗额度，覆盖 Cowork、Code、Autopilot 等长时间运行的能力，以及 Astra、Fable 等前沿模型。官方定价说明明确：使用这些 UBB 能力仍以 USL 为基础，需要先有订阅许可。

这意味着，“我买了 Copilot”与“我可以无限运行后台 Agent”是两件需要分别核对的事。

日常任务为什么适合 Auto？

微软在定价说明中提出了一个理由：有些任务存在效果“饱和点”。例如把会议记录整理成要点，任务本身可能不需要最强模型；当更强的模型已经不再明显改变结果时，继续增加计算投入的价值就有限。

Auto 根据每次请求的准确性、速度和成本需求，选择模型与推理强度。推理强度可以简单理解成模型在作答前投入多少计算来处理问题。微软用这种调度来支撑日常使用的固定订阅价格，减少用户每次选模型的负担。

用户也可以手动选模型。定价文列出 GPT-5.6、Sonnet 5，并说明 Opus 5 等新模型会以有限额方式纳入。订阅仍受公平使用及相应额度限制：重度使用者接近限制时会先收到提示，可以切回 Auto 而不增加费用，也可以选择转用 Credits。固定订阅并不意味着所有模型、所有强度都没有限制。

长时间工作的 Agent 则不同。一次持续数小时的任务，可能反复处理上下文、调用工具并运行程序，成本会受到模型、材料规模、工具和运行时间影响。微软因此用 UBB 承接这类工作，同时保留用户按任务价值选择模型和投入的空间。

官方成本图能告诉我们什么？

微软还提供了一张成本对比图，说明自己为什么主张“日常订阅＋高级任务按量”的组合。

在日常用户的 15 项任务组合中，图中 Copilot Auto 为 30 美元，Claude Opus 5 为 84 美元，ChatGPT GPT-5.6 Sol 为 38 美元。

高级用户的组合则是 20 项日常任务加 5 项复杂长任务：使用 Opus 5 的 Copilot 加 Cowork 为 73 美元，对比 Claude 加 Cowork 的 149 美元；使用 GPT-5.6 Sol 的 Copilot 加 Cowork 为 69 美元，对比 ChatGPT 加 Work 的 80 美元。

读这张图时，最影响判断的是计算方式。微软内部分析使用两组共 40 个提示词，每个测试 10 次；Copilot 的日常任务采用 Auto，竞品采用图中列出的模型，部分应用任务的推理设置也不同。Copilot 成本按订阅标价和 Cowork 可变费率计算，竞品成本按公开标价与 API 价格建模，排除了折扣、促销和协商价格。

因此，这张图支持的是微软在特定任务组合与计价假设下的成本主张。它没有证明每个用户换到 Copilot 都能获得同样差额，也没有提供足以据此判断三家输出质量完全相同的结果。图中各条柱子的差别还包含模型调度和计价方式，不能只拿总额判断哪个模型更便宜。

对企业更有用的比较方法，是拿自己的实际任务看总支出和可用结果。日常摘要占比高，订阅覆盖的范围就很重要；长任务占比高，则要同时看每次执行的额度消耗与交回成果是否值得继续使用。

费用从哪里开通，谁能管住？

定价说明明确，企业 UBB 服务默认关闭。管理员在 Microsoft 365 管理中心创建支出策略之前，不会开始计费。界面能看到某项能力，不等于企业已经授权员工使用并付费。

管理员可以设置租户和用户组预算，在组策略中设置个人上限，并配置阈值提醒及追加额度申请。支出还可以归入相应 Azure 订阅或资源组，报表按用户、组、工作负载、策略和支付方式拆分，让费用能够对应到负责的团队。

微软把这套持续管理 AI 支出与业务价值的方法称为 FinOps for AI。此次扩展包括 Code 和 Managed Runtime 的成本管理、用 API 批量管理支出策略、把额度申请接入已有审批流程，以及查看哪些 Cowork 场景消耗了额度、产生了什么结果。管理员还可以按用户组限定模型家族，Auto 的选择范围也会受到这些设置影响；详细定价文说明这项模型管理先在 Cowork 推出，再扩展到其他工作负载。

使用者自己也能在 Copilot 中查看已用额度、剩余额度和历史记录。让 AI 多做事的同时，工作如何消耗预算也需要变得可见。

哪些能用，哪些还在预览？

这是一组分阶段推出的更新。按发布公告给出的状态：

• Home 与 Code：通过 Frontier 先行体验计划逐步推出。Code 计划在公告当月月底进入 Frontier，随后几周扩大可用范围；面向 Microsoft 365 Premium 和 Pro 订阅者的预览安排在当年稍晚。
• Autopilot：公告当月月底扩展私有预览，并非全面开放。
• Copilot Managed Runtime：已经进入预览。
• Fabric IQ：在 Chat、Cowork 中正式可用；Code 集成随后进入 Frontier。
• Dynamics 365 与 Power Platform 上下文接入：在公告之后一个月内逐步公开预览。插件注册中心开始推出，并计划在随后几周跨受支持入口正式可用。

微软还预告了两种更主动的工作体验。

第一种叫 Today，会出现在 Home 中，汇总邮件、日历、Teams 讨论、会议和任务，告诉你错过了什么、哪些需要马上处理、哪些可以晚一点。它还会提前准备工作：写好等你修改的草稿，提出日程调整，准备带上下文的跟进信息等你发送。这种“先准备好，再由人接手”的体验，也让用户少花一些时间寻找下一件该做的事。

Today 计划在公告次月进入 Copilot 私有预览，之后还会进入 Outlook 和 Teams。

第二种是 Teams 里的 @Copilot，按频道、群聊或会议的共享上下文与权限帮助整个团队。例如，大家问一个产品决定当时为什么那样做，它能汇集讨论背景；当决定影响到制造、包装和发布时间，它还可以提出准备跨部门评审，把依赖关系、负责人、待解决问题和决策放到一起。这项能力同样计划在公告当月月底进入私有预览。

这两项体验与 Autopilot 放在一起看，能看到微软推进的方向：AI 越来越早地参与组织工作，既帮助人决定先处理什么，也开始承担后续执行与协作。

对普通使用者，值得观察的是结果能否直接进入真实文件和团队流程；对业务团队，是能否把反复需要的操作做成可复用工具；对企业 IT，则是这些持续运行的应用和 Agent 能否在清楚的权限与预算之内工作。新版 Copilot 把这些问题摆到了同一个产品体系里，后续真正的检验会发生在具体业务的连续使用中。