简短回答

Microsoft 重建后的 Copilot 在受治理的身份下运行其持久化的 Autopilot Agent，并通过基于用量的计费而非按席位许可来收费，同时由 Agent 365 在单独的按用户许可下提供治理。在 ibl.ai 上，你拥有全部代码和数据，因此等效的身份、权限和审计层是你自己在自己的边界内运行的源代码，可跨任何 LLM 使用、与模型无关，且前面没有按席位的准入门槛。

在 2026 年 9 月 25 日，Microsoft 展示了围绕三个界面重组的 Copilot——Home、Code 和 Autopilot——其中 Autopilot 是一个即使没有人提示它也能在 Microsoft 365 内持续工作的 Agent。

在谈论其他内容之前，这次发布中有两点值得肯定：治理模型是实质性的，而且 Agent 工作的计费方式是按消耗量，而不是按席位。本页随后提出这两个进步所留下的问题，即谁拥有控制平面。

Microsoft 在 2026 年 9 月 25 日针对 Copilot 实际宣布了什么？

这是一次产品重建，而非新模型，在 Microsoft 博客上宣布。Copilot 现在以 Home、Code 和 Autopilot 呈现，其中 Code 承载 AI 生成的应用程序，而 Autopilot 针对用户分配的目标和角色持续运行。

Microsoft 将 Autopilot 描述为在组织租户内拥有“自己的身份、记忆、计算机和工作区”，而不是与其他所有自动化共享一个服务账户。

报道几乎普遍遗漏的一个细节是：Microsoft 自己的文章指出，Autopilot 此前名为 Scout。

该 Agent 及其身份并非 9 月才出现——它们在 2026 年早些时候就已推出，9 月是它们被整合进重建后的 Copilot 的时间。

周边的治理内容单独记录在 Agent 365 中，而非发布文章中。Agent 365 通过 Microsoft 365 管理中心、Microsoft Entra 和 Microsoft Purview 提供集中式 Agent 注册表、生命周期管理和访问控制。

其文档指出，这些能力共同“确保 Agent 只访问授权资源、防止数据泄露并抵御不断演变的威胁”——其中 Purview 提供信息保护和 DLP，Defender 增加威胁检测。

AI Agent 拥有自己的身份意味着什么？

这意味着该 Agent 是一个目录对象，而这会改变你能对它做什么。与跨自动化共享的 API 密钥不同，该 Agent 解析为一个已知的行为主体，Entra 可以对其应用基于风险的访问控制。

由此带来三项能力，这正是它比一次功能发布更重要的原因。拥有目录身份的 Agent 可以被限定到特定资源，而不是继承服务账户累积的权限。

它是可审计的，因为这条链路记录的是实体而非凭证。它还可以在一处集中撤销，就像离职员工的访问权限被撤销一样。

这正是 CISO 们一直要求的让步。将 Agent 引入企业的难点从来不是能力——一个持有共享凭证的自主流程，对组织现有的所有控制措施来说都是不可见的。

Autopilot 现在可以部署了吗？

尚未全面开放。微软表示 Autopilot 将于月底扩展至私有预览版，因此它是一个值得据此规划架构的方向，而不是能写进本季度合规叙事的东西。

Agent 365 则是相反的情况，这个区别值得分清：它自 2026 年 5 月 1 日起已全面可用，按用户授权许可，且其文档指出以 Microsoft E5 作为前提条件时效果最佳。

我们在 NVIDIA 的 Agent 安全发布上也划出了同样的“预览版与已交付版”界线，其中最强的控制措施被 NVIDIA 描述为参考系统设计而非产品：Agent 隔离已进入硅片层面。你仍需负责的部分。

Autopilot Agent 的权限由谁控制——用户还是管理员？

管理员。用户为 Agent 分配目标和角色，但注册表、访问控制和数据保护策略均通过 Agent 365、Entra 和 Purview 集中管理。

这个区别并非咬文嚼字。“用户控制权限”意味着启动 Agent 的人决定它能访问什么；微软构建的恰恰相反，而且更好——Agent 的访问范围由组织设定的策略来约束。

这确实意味着控制平面属于微软。你的管理员进行配置；但微软定义哪些内容可配置、向其推送变更，并掌握其实现。

Agent 的工作实际上是如何计费的？

按消耗计费，这是正确的答案，值得直说。微软的公告指出，“Cowork、Code 和 Autopilot 这些新的长时间运行 Agentic 能力，以及 Astra 和 Fable 等前沿模型，全部运行在 UBB 上”——即基于用量的计费。

按席位计的用户订阅许可涵盖的范围更窄：聊天中的 Copilot 以及 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 中的 Copilot，外加模型选择。

Microsoft 365 Copilot 定价为每年计划下每用户每月 30 美元，它是一个附加组件，需要底层有符合条件的 Microsoft 365 许可。

所以它的形态既不是“按席位”，也不是“按用量”。而是三个计量表叠加：

计量表购买内容随什么扩展
按席位的入场券$30/用户/月，年度，附加组件聊天和 Office 应用中的 Copilot；模型选择员工人数
基于用量的计费Autopilot、Code 以及长时间运行的 Agentic 能力实际完成的工作
Agent 365 按用户单独授权，2026 年 5 月 1 日正式发布注册表、访问控制与治理平面按人头计费
ibl.ai统一授权，附带源代码 — 身份、权限、审计和沙盒都在你拥有的技术栈中实际消耗的 Token，或你自有的 GPU

消耗量计量是 Agent 做对的关键部分，微软在这一点上值得肯定——一个持续运行的 Agent 的成本取决于它完成多少工作，而纯粹的席位授权无法看到这一点。

这套技术栈仍然要求的是在消耗量之前设置按席位的入场券，而且是两次：一次给 Copilot，再一次给治理层。人头数仍然在为一个成本与人头毫无关系的能力把关。

租户治理的 Agent 身份无法给你什么？

三件事，每一件都是在标准化采用之前值得提出的问题。

它无法跟着你离开。 身份、其权限模型和审计记录都是微软治理平面的产物，可移植性受限于平台提供的导出能力。

它无法在平台不在的地方运行。 在 Microsoft 365 租户中管理的 Agent 身份，在断网环境或没有出站连接的环境中不可用。

它无法被审查。 你可以配置策略，却无法读取执行过程。对于一个必须证明控制如何运作（而不仅仅是已启用）的机构来说，这个差距就是审计发现。

注意这份清单上没有什么。Agent 365 明确设计用于注册和治理第三方 Agent，而不仅是微软自家的，所以“它只能配合微软模型使用”并不是一个公允的批评，我们也不会这样说。

在 ibl.ai 上，你拥有全部代码和数据——Agent 身份、范围化权限、审计日志和运行时沙盒以源代码形式交付，部署在你自己的边界内，跨任何 LLM 均可使用，不按席位定价。160 万+用户分布在 400+ 家组织中以这种方式运行该平台，其中包括 NVIDIA、MIT 和雪城大学。

Agent 身份如何与配置、评测和仿真协同配合，是前沿部署工程：四层 Agent 技术栈的主题。

而这种“受治理但租用”的技术栈难以开展的实验，正是 Nubank 做过的那一个——在 16,000+ 段模拟对话中筛选开放权重配置，并切换到胜出者：Nubank 在上线前筛选了 16,000 段模拟对话。

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