从开源到智能体系统：微软在2026年北美开源峰会

来源: Microsoft Open Source Blog
作者: Brendan Burns
发布时间: 2026/5/18 23:00:00
原文链接: https://opensource.microsoft.com/blog/2026/05/18/from-open-source-to-agentic-systems-microsoft-at-open-source-summit-north-america-2026/

开源是人工智能的基石，随着 AI 工作负载不断扩展，开发者需要这个基石更加安全、更可预测、更易于构建应用和智能体。

在 Open Source Summit North America 2026 上，我们宣布了两项强化这一目标的更新：即将推出的更新：即将公开预览的 Azure Linux 4.0 on Azure Virtual Machines，以及 Azure Container Linux 正式发布（通用可用性），这是我们专为不可变容器优化的操作系统，并将于 6月2日的 Microsoft Build 更大范围推出。这两项更新共同为开发者和组织提供了一个专为云原生和 AI 工作负载打造的硬化的 Linux 发行版。

这个基础也让下一篇章成为可能。从云原生（Cloud Native）迈向 AI 原生（AI Native），是开源的下一次演进，也是我本周主题演讲《从开源到自主系统：构建 AI 原生时代》的焦点。开源如今已是 AI 的核心，而 AI 也在反过来重塑开源本身的构建方式——从协作方式、测试流程到开发者体验的整合。这一切我们以前做过。我们知道大规模构建开放生态需要什么，我们也知道开放才是其成功的关键。

开源如何构建现代云：Linux、Kubernetes 与容器

Linux、Kubernetes 与容器共同成就了现代云。每一家超大规模云服务商（Hyperscaler）、每一个 AI 训练集群、每一个每秒服务数百万 Token（令牌）的推理端点（Inference Endpoint），都建立在开源之上。开放标准、共同治理（Shared Governance）与社区创新，正是这样一个规模庞大的生态系统得以汇聚的方式，让来自任何地方的最佳创意相互叠加。

对微软而言，这段故事真正始于 2009 年，当时我们向 Linux 内核贡献了超过 20,000 行 Hyper-V 驱动程序代码。当时只是一个小补丁，却清楚地指明了我们的方向。

如今，Azure 中超过三分之二的客户核心（Customer Cores）运行着 Linux，而 Microsoft 365、GitHub 和 OpenAI 的 ChatGPT 所依托的平台也都建立在 Linux 基础之上。当 ChatGPT 在遍布全球的超过 1000 万个计算核心上扩展，每天服务数十亿次查询时，正是 Linux 和 Kubernetes 让这一切成为可能。

Azure Linux 4.0 与 Azure Container Linux：为云原生和 AI 工作负载提供安全的 Linux 基础

对于在 Azure 上运行现代工作负载的开发者来说，操作系统层应该是不可见的：默认安全、跨主机和容器保持一致、并且不碍事。这正是 Azure Linux 和 Azure Container Linux 的设计目标。

两者都经过了加固，拥有精简的软件包占用（Package Footprint）、透明的供应链以及从主机到容器始终如一的性能特性一致。运行受监管或安全敏感型工作负载的团队将获得更小的攻击面（Attack Surface），并由运营其所运行云端（Cloud）的同一团队来维护这个 Linux 发行版。而且，因为我们是开放开发并优先向上游贡献，加固 Azure Linux 的工作成果也会惠及更广泛的生态系统。

AI 如何重塑开源开发

AI 不仅仅是运行在开源之上的一种新工作负载，它也在改变开源本身的构建方式。

  • 方式。

  • 维护者正使用编码代理（Coding Agent）来处理问题分类、生成测试和审查 PR（Pull Request，拉取请求）。


  • 智能体工具（Agentic Tooling）开始处理与依赖更新和安全补丁相关的繁琐工作。
  • 贡献循环（Contribution Loop）正以前所未有的速度，向更多使用更多语言的开发者敞开大门。

这对生态系统是件好事，但也提高了对基本要素的要求：来源溯源（Provenance）、审查纪律（Review Discipline）、供应链完整性（Supply Chain Integrity）以及明确的标准。那些能够将 AI 融入工作流程同时保持信任模型（Trust Model）完整的社区，将定义未来十年的开源。

构建开放的智能体栈：面向 AI 代理的框架、协议与治理

要在全球范围内交付自主系统（Agentic System），需要开源生态系统的通力合作。代理（Agent）需要能够在开发者构建的任何地方工作——跨越各种框架、云服务、语言和运行时。这种可移植性（Portability）只有在基础层是开放的时候才能实现。

这就是为什么我们正在与开源社区合作，共同构建开放自主系统栈（Open Agentic Stack）的基础模块：

  • Microsoft Agent Framework：这是我们用于构建、部署和管理多智能体系统的开源SDK和运行时。它融合了 Semantic Kernel 和 AutoGen 的经验，形成了一个统一的基础，能够从本地开发无缝映射到云部署，并具备生产系统所需的可观测性、评估和生命周期原语。
  • Ray 和 NVIDIA Dynamo：通过合作与贡献，让智能体（agent）和 AI 工作负载能够在生态系统中应用最广泛的开放框架间进行编排。
  • A2A（智能体对智能体）协议：开放的接口，使得来自不同供应商、框架和云的智能体能够通信、委派和协调。
  • 智能体治理工具包 (Agent Governance Toolkit)：控制平面原语（身份、策略、审计、访问边界），让组织能够负责任地部署智能体。正如 Kubernetes 需要 RBAC 和准入控制器才能达到企业级就绪，智能体系统也需要治理原语，而这些原语应当保持开放。

这些构建块需要一个共享的标准机构来确保它们之间的互操作性。这正是 Agentic AI Foundation 的使命所在。

The Agentic AI Foundation: 智能体互操作的开放标准

Agentic AI Foundation (AAIF) 已经是 Linux 基金会历史上增长最快的项目。微软是创始成员之一，我们坚信其使命：为智能体间通信、智能体运行时和智能体编排建立开放标准。

AAIF 建立在 云原生计算基金会 (CNCF) 对云原生所做的工作基础之上，并与之互补——两者旨在协同工作。项目进展如此迅速的原因很简单：客户和更广泛的社区正在要求互操作性。他们不希望将自己的智能体未来押注在单一供应商的堆栈上，而开放标准正是我们确保他们不必这样做的途径。

来自行业和学术界的早期势头表明，生态系统多么希望这一切保持开放。随着客户扩展由自建智能体和第三方智能体组成的多智能体系统，互操作性对于真正实现业务转型目标变得至关重要。智能体的未来不能是专有的，而 AAIF 正是我们确保它不会如此。

保障 AI 的开源供应链安全

如果底层生态系统不值得信赖，以上所有努力都将无法奏效。驱动云和 AI 的同一个项目也支撑着关键基础设施，而维护这些项目的人往往是少数志愿者利用业余时间进行的。随着智能体变得越来越自主，它们所触及的每一个依赖项都将成为其信任边界的一部分。保障的一部分。保障开源安全不再只是“卫生习惯”，而是让 AI 智能体执行实际工作的前提条件。

正因如此，微软已对 OpenSSF 和 Alpha-Omega 进行了持续、多阶段的投资：

  • 一笔启动投资，用于资助 Alpha-Omega 的使命——通过专家参与和自动化安全测试来提高关键开源软件的安全态势。
  • 第二轮资金，拨给 Alpha-Omega 和 OpenSSF，以规模化推行可持续的、由 AI 驱动的开源安全解决方案，利用我们在其他地方构建的相同智能体能力来加固供应链本身。

我们还是 GitHub 安全开源基金 (GitHub Secure Open Source Fund) 的创始合作伙伴，该基金将直接财务支持（每个项目 10,000 美元）与为期三周的安全教育计划、来自 GitHub 安全实验室的指导、工具以及持续跟进相结合。该模型旨在实现规模化：投资于维护者本身（而不仅仅是代码包），安全改进将在依赖关系图中产生复合效应。

Kubernetes 和 CNCF：微软在上游的贡献

连续三年，Microsoft Azure 一直是 一直是 CNCF 项目的最大公有云贡献者以及第二大总体贡献者。

这包括在Kubernetes（Kubernetes容器编排平台）、Helm（Helm包管理器）、containerd（containerd容器运行时）、Istio（Istio服务网格）和Envoy（Envoy代理）—这些构成整个云原生生态所依赖的运行时层，以及我们大量参与的社区项目，例如OpenTelemetry（OpenTelemetry可观测性框架）、ArgoCD（ArgoCD GitOps工具）、HolmesGPT（HolmesGPT AI助手）、OPA Gatekeeper（OPA Gatekeeper策略控制器）和Cilium（Cilium网络与安全插件），以及我们发起并捐赠的项目，这些都属于核心上游工作。

  • Dapr（Dapr：云无关的分布式应用运行时）：已毕业的CNCF项目，用于构建云无关的分布式应用。
  • KAITO（KAITO：Kubernetes AI工具链操作器）：用于在AKS和边缘部署及微调模型的Kubernetes AI工具链操作器。
  • KubeFleet（KubeFleet：多集群编排工具）：支持智能调度和渐进式发布的多集群编排工具。
  • Radius（Radius：以应用为中心的平台）：跨Azure、Azure、AWS和私有云的以应用为中心的云平台。
  • Drasi（Drasi：基于变化驱动的工作流）：基于实时数据的变化驱动工作流。
  • Copacetic（Copacetic：供应链容器修补工具）：聚焦供应链的容器修补工具。
  • Dalec（Dalec：安全构建包与容器的声明式格式）：用于安全构建系统包和容器的声明式格式。
  • Flatcar（Flatcar：容器优化Linux）：已进入CNCF孵化阶段的容器优化Linux。
  • Headlamp（Headlamp：Kubernetes仪表盘UI）：用于管理和可视化工作负载集群的Kubernetes仪表盘UI。
  • Inspektor Gadget（Inspektor Gadget：基于eBPF的可观测性工具包）：基于eBPF的深度Kubernetes和容器运行时的可观测性工具包。

每一个项目都源于我们在Azure上大规模运行Kubernetes时遇到的问题。当我们以开放方式开展工作，就能得到更好的解决方案，整个社区也会因此而加固并受益。

从云原生到 AI 原生：可继承的开源原则

云原生十年的经验告诉我们，这些原则依然适用：

  • 开放接口，确保工作负载和代理具备可移植性。
  • 共享治理，防止单一厂商控制发展路线。
  • 分布式创新，使得最佳创意能够来自任何地方。
  • 集体安全，使所有人都依赖的基础保持可信赖。

Kubernetes和Linux作为基础层推动了云时代。我们相信，它们也将为智能体时代奠定基础，并与社区正在构建的新开放标准一起发挥作用。

在明尼阿波利斯找到我们

如果你这周参加了峰会，请一定来打个招呼。微软团队在展台准备了多个实机演示，涵盖：

我们有工程师、维护者及产品经理随时准备深入讨论你关心的一切——无论是棘手的Kubernetes问题、新的CNCF沙箱项目（sandbox project）构想、AAIF贡献，还是如何将你的第一个智能体（agent）投入生产。

云时代由这个社区构建。AI原生时代也将由这个社区打造。我迫不及待想看到我们共同创造的一切。

明尼阿波利斯见。

—Brendan

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企业副总裁兼技术院士，微软 Azure 开源与云原生部门

Brendan Burns 是 Kubernetes 开源项目的联合创始人，同时也是微软 Azure 云原生开源及包含 Azure Arc 的 Azure 管理系统的企业副总裁。他还撰写或合著了多本关于 Kubernetes 和分布式系统的书籍。在加入微软之前，他曾参与 Google 网络搜索基础设施和 Google 云平台的工作。他拥有马萨诸塞大学阿默斯特分校的机器人学博士学位，以及威廉姆斯学院的计算机科学和工作室艺术学士学位。

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