Что нового в Microsoft 365 Copilot | Май 2026 daily

В мае 2026 года Microsoft выпустила ** обновление для Microsoft 365 Copilot**, интегрировав языковые модели Claude Opus 4.8 от Anthropic и GPT-5.5 Instant от OpenAI. Эти изменения направлены на расширение возможностей для сложных рабочих сценариев и повседневных задач, предоставляя пользователям более широкий выбор инструментов для повышения продуктивности. Обновление также включает в себя переработанный дизайн приложения Copilot, расширенные функции в Copilot Notebooks, интеграцию с Apple CarPlay, а также новые метрики для отслеживания внедрения AI и инструменты для разработчиков в экосистеме Foundry.

Новые модели LLM в Microsoft 365 Copilot: Claude Opus 4.8 и GPT-5.5 Instant

В рамках майского обновления Microsoft 365 Copilot расширил свои возможности благодаря интеграции двух новых больших языковых моделей (LLM): Claude Opus 4.8 от Anthropic и GPT-5.5 Instant от OpenAI. Это предоставляет пользователям и разработчикам больший выбор и более инструменты для решения разнообразных задач, особенно для тех, кто занимается сложными проектами и требует повышенной точности.

Claude Opus 4.8 теперь доступен в Microsoft 365 Copilot, включая Copilot Cowork (Frontier) и постепенно развертывается в Copilot Studio, Copilot Chat, Excel и PowerPoint для лицензированных пользователей Microsoft 365 Copilot. Эта модель специально разработана для сложных, многоэтапных задач кодирования и продолжительных агентских рабочих процессов, что делает ее идеальным выбором для разработчиков, которым требуется помощь в рефакторинге кода, отладке и управлении многоступенчатыми проектами. Среди ключевых улучшений Claude Opus 4.8 отмечаются: усовершенствованный выбор инструментов, что позволяет модели более эффективно взаимодействовать с внешними сервисами, более точное следование сложным инструкциям и лучшее выполнение задач в многоступенчатых рабочих процессах. Это означает, что пользователи могут ожидать более последовательных и надежных результатов при выполнении длительных и детализированных запросов. Кроме того, модель демонстрирует более высокие результаты при составлении обширных документов, углубленном анализе данных и создании сложных презентаций. При использовании с Work IQ, выходные данные модели автоматически основываются на организационных данных компании, что обеспечивает их релевантность и точность, минимизируя галлюцинации и предоставляя контекстуально обоснованные ответы. По словам Microsoft, Claude Opus 4.8 призван обеспечить глубокое понимание контекста и способность сохранять последовательность в течение длительных периодов работы, что особенно важно для разработчиков программного обеспечения, которым требуется, чтобы модель понимала кодовые базы, планировала изменения, отслеживала зависимости и поддерживала общую согласованность проекта без постоянного ручного вмешательства. Модель также улучшена для агентских задач, она надежнее использует инструменты в многоэтапных процессах, лучше восстанавливается после ошибок и более творчески подходит к решению проблем. Это критически важно для создания сложных автоматизированных агентов, способных планировать действия, адаптироваться при сбоях и оставаться в рамках задачи.

GPT-5.5 Instant от OpenAI также стал доступен в Microsoft 365 Copilot и Microsoft Copilot Studio, основываясь на достижениях предыдущей версии GPT-5.3 Instant. Эта модель нацелена на улучшение качества повседневных рабочих задач, предлагая более точные и лаконичные ответы, а также демонстрирует улучшенную производительность в задачах анализа изображений и в областях, связанных со STEM (наука, технология, инженерия, математика). GPT-5.5 Instant позволяет Copilot предоставлять более ясные ответы, сокращая необходимость в уточняющих вопросах и ускоряя получение полезных результатов во многих повседневных рабочих процессах. Это особенно полезно для пользователей, которым нужны быстрые и конкретные ответы на общие рабочие вопросы, анализ изображений или решение научных задач. Модель помогает Copilot сокращать многословие и ненужные последующие вопросы, что делает взаимодействие более эффективным и прямолинейным. Пользователи с лицензией Microsoft 365 Copilot получают приоритетный доступ к GPT-5.5 Instant, в то время как остальные пользователи Copilot Chat имеют стандартный доступ. В Copilot Chat модель отображается как "GPT-5.5 Quick response" в селекторе моделей. Для разработчиков агентов GPT-5.5 Instant также разворачивается в Copilot Studio и доступен в Microsoft Foundry.

Интеграция этих моделей подчеркивает стремление Microsoft предоставить самые современные инновации в области AI с учетом корпоративных требований безопасности, соответствия нормативным требованиям и конфиденциальности. Однако, в источниках нет данных о конкретных изменениях в ценовой политике, связанных с внедрением этих новых моделей в Copilot, что может быть важным аспектом для компаний, планирующих масштабирование использования. Также отсутствуют примеры реальных кейсов использования или отзывы ранних пользователей новых функций, что не позволяет оценить их влияние в боевых условиях.

Обновления Copilot Notebooks: новый дизайн и расширенные возможности

Майское обновление Microsoft 365 Copilot также включает переработанный дизайн приложения Copilot и улучшения в Copilot Notebooks. Обновлённый дизайн приложения обеспечивает более обтекаемый и чатоцентрированный опыт, упрощая макет чата и ответов, улучшая навигацию и предлагая новые способы организации работы для пользователей.

В Copilot Notebooks дизайн также был обновлен, чтобы помочь пользователям организовывать чаты и работу по проектам. Новый пользовательский интерфейс объединяет чаты, созданные результаты и ссылки в одном месте, что упрощает совместную работу и продвижение проектов. Кроме того, Copilot Notebooks в приложении Microsoft 365 Copilot и в приложении OneNote теперь синхронизируются, позволяя пользователям беспрепятственно переключаться между приложениями и взаимодействовать с одной и той же записной книжкой наиболее удобным для них способом. Эти обновления дизайна будут постепенно внедряться в июне.

Среди новых функциональных возможностей Copilot Notebooks стоит отметить способность ссылаться на индивидуальные встречи Teams в качестве источников знаний. Это означает, что Notebooks может использовать стенограммы, заметки, чаты и общий контент из собраний Teams. Заземляя Copilot на обсуждениях, решениях и контексте работы, пользователи получают более точные и связанные ответы, что повышает ценность хранимой информации. Также Copilot Notebooks теперь может генерировать электронные таблицы Excel непосредственно из записной книжки с помощью агента Excel. Copilot использует контент и ссылки, уже имеющиеся в записной книжке, а затем создает структурированную, последовательную и готовую к доработке электронную таблицу. После начала процесса агент Excel задает уточняющие вопросы, чтобы собрать ответы, которые помогут создать электронную таблицу, адаптированную под уникальный запрос. Пользователи могут продолжать работать с Copilot для дальнейшего редактирования и управления таблицей в Excel.

Новые метрики использования Copilot для отслеживания внедрения AI

Для более глубокого понимания и отслеживания процесса внедрения AI, API метрик использования Copilot от GitHub был дополнен функциональностью когорт фаз внедрения AI. Теперь API классифицирует каждого активного пользователя на одну из фаз внедрения AI на основе использования продукта Copilot в течение скользящего 28-дневного окна. Это позволяет не только узнать, сколько пользователей активны, но и как именно они используют Copilot.

Для каждого активного пользователя выделяются четыре фазы:

• Фаза 0 — Без когорты: Пользователь не соответствует критериям вовлеченности (использовал Copilot менее двух дней за 28-дневный период).
• Фаза 1 — Сначала код (Code first): Пользователь взаимодействовал с функциями автодополнения кода и/или режимом агента IDE.
• Фаза 2 — Сначала агент (Agent first): Пользователь взаимодействовал с одной поверхностью агента на основе GitHub, такой как облачный агент Copilot, проверка кода Copilot или Copilot CLI.
• Фаза 3 — Мультиагент (Multi-agent): Пользователь взаимодействовал с двумя или более поверхностями агентов на основе GitHub или с новым приложением GitHub Copilot. Каждое значение ai_adoption_phase включает поле version (начиная с v1), что позволяет логике классификации развиваться, сохраняя при этом исторический контекст.

На уровне предприятия и организации в отчетах теперь доступен новый массив totals_by_ai_adoption_phase, который группирует метрики вовлеченности и активности по фазам. Эти новые показатели включают общее количество вовлеченных пользователей, среднее количество инициированных пользователем взаимодействий, среднюю активность генерации и принятия кода, среднее количество добавленных и удаленных строк кода, а также среднее медианное время до слияния.

Эти метрики помогают организациям отслеживать историю зрелости использования Copilot, выходя за рамки простых подсчетов активных пользователей. Они также позволяют отслеживать прогресс когорт, наблюдая, как пользователи переходят от использования кода к рабочим процессам, ориентированным на агентов. Наконец, они позволяют точечно настраивать программы обучения и развертывание, фокусируясь на фазах с наибольшим потенциалом, тем самым оптимизируя внедрение Copilot.

Усиление защиты конфиденциальных данных с Azure Language в Foundry Tools

В рамках обновлений Microsoft Foundry Tools, Azure Language получил новые и улучшенные возможности по обнаружению и редактированию PII (персонально идентифицируемой информации). Эти функции призваны помочь организациям автоматизировать защиту конфиденциальных данных, которые ежедневно обрабатываются в тысячах электронных писем, стенограмм и документов.

Ключевым обновлением является общедоступный (GA) API Text PII, который теперь включает дополнительные параметры редактирования и обновленное поведение обнаружения. Среди новых опций, ставших общедоступными, выделяется анонимизация с поддержкой syntheticReplacement, что позволяет маскировать обнаруженные сущности PII синтетическими замещающими значениями. Например, реальное имя и номер телефона могут быть заменены на сгенерированные аналоги, сохраняя структуру текста, но скрывая конфиденциальную информацию. Кроме того, появилась возможность отключения опционального контроля проверки типов для ситуаций, где операционная эффективность приоритетнее строгой проверки целостности данных.

Также представлены новые предварительные версии (preview releases) для Text PII и Conversational PII. Conversational PII специально разработан для редактирования конфиденциальной информации в многопользовательских или разговорных стенограммах, таких как записи звонков, совещания или диалоги в чатах. API Text Analytics for Health, в свою очередь, предназначен для извлечения и структурирования медицинской информации из текстов здравоохранения, например, из клинических заметок или историй болезни.

Эти новые функции поддерживают широкий спектр сценариев использования, включая рабочие процессы конфиденциальности, обработку данных и сценарии последующих приложений. Чтобы помочь командам исследовать и оценивать возможности до интеграции API, Microsoft представила новые площадки (playgrounds) Microsoft Foundry. Эти площадки позволяют проводить практические эксперименты и оценку в контролируемой среде, обеспечивая ознакомление с функционалом PII-детектирования и редактирования до реального внедрения. Таким образом, Azure Language в Foundry Tools теперь предлагает более инструменты для автоматизации идентификации и управления конфиденциальной информацией в текстовом контенте, стенограммах и документах, что критически важно для соблюдения норм конфиденциальности.

Новые инструменты и рекомендации для разработки AI на Microsoft Foundry

В экосистеме Microsoft Foundry были представлены новые инструменты и практические руководства, нацеленные на улучшение разработки и развертывания AI-решений, включая стратегии управления контекстом для Azure GPT Realtime, рекомендации по миграции на GPT-5.x, стартовый набор для observability AI и расширения для Vercel AI SDK.

Для оптимизации затрат и уменьшения задержек в Azure GPT Realtime предлагаются различные стратегии управления контекстом. Правильный выбор стратегии критически важен, поскольку он напрямую влияет на объем токенов и, как следствие, на стоимость вызова и задержку. Например, «Полная история» (Full history) обеспечивает максимальную память, но может увеличивать задержку, в то время как гибридные подходы, такие как «Скользящее окно» (Sliding window) или «Сжатие каждые 5 ходов» (Compression every 5 turns), стремятся сбалансировать память и эффективность.

Разработчики, планирующие миграцию с GPT-4 на GPT-5.x в Azure OpenAI, сталкиваются с «подводными камнями». В отличие от предыдущих обновлений, GPT-5.x не поддерживает некоторые параметры GPT-4, что приводит к ошибкам HTTP 400. Microsoft предлагает практическое решение, включающее модуль совместимости и небольшой подкласс LangChain, для обеспечения обратной совместимости и бесперебойной работы кода с обеими семействами моделей.

Для мониторинга и отладки AI-агентов был выпущен AI Observability Starter Kit для Microsoft Foundry агентов. Этот комплект помогает быстро настроить комплексный мониторинг, охватывающий такие аспекты, как пропущенные развертывания моделей, ошибки на уровне чата или нарушения безопасности. Он включает в себя инструментированные трассировки, автоматизированные средства оценки качества и дашборды, собирающие ключевые метрики.

Также была продемонстрирована возможность расширения Vercel AI SDK для работы с моделями Microsoft Foundry. Несмотря на изначальную ориентацию официального провайдера ai-sdk/azure на Azure OpenAI, разработаны адаптеры, позволяющие использовать модели из каталога Foundry (например, Llama, DeepSeek, Mistral, Anthropic Claude) через единую мультимодельную серверную часть Microsoft Foundry.

Подробная дорожная карта будущих обновлений Copilot или Foundry после мая 2026 года в источниках не раскрывается, что затрудняет прогнозирование дальнейшего развития этих инструментов.

Тестирование производительности и оптимизация поиска в Azure AI

В рамках усилий по оптимизации производительности AI-решений, Microsoft Foundry предлагает рекомендации по нагрузочному тестированию хостинговых серверов MCP (Microsoft Copilot Protocol). Используя Python-фреймворк Locust в сочетании с Azure Load Testing, разработчики могут эффективно моделировать агентский трафик, который отличается интенсивными всплесками. Это позволяет выявить поведение серверов под одновременной нагрузкой и понять их режимы отказа, что критически важно перед запуском в производство.

Также были выпущены рекомендации по выбору правильного языкового анализатора для Azure AI Search. Этот выбор напрямую влияет на качество результатов поиска, поскольку анализатор преобразует необработанный текст в поисковые термины, обрабатывая границы слов и их формы. Azure AI Search предлагает анализаторы Lucene и Microsoft. Исследования показали, что всегда следует использовать языковой анализатор, что в среднем повышает точность поиска на 15%, а для сложных языков — до 120%. При этом, выбор анализатора не влияет на производительность запросов поиска. Lucene и Microsoft показывают схожие результаты, хотя Microsoft имеет более широкий языковой охват.

Что это значит

Майские обновления Microsoft 365 Copilot включают новые модели Claude Opus 4.8 и GPT-5.5 Instant. Помимо этого, анонсированы новые метрики использования и усиление защиты конфиденциальных данных — детали их интеграции и влияние на реальные кейсы станут ясны позднее.