在微軟開發者挑戰賽上，孚知流團隊憑藉“小紅書運營專家 Agent”項目，榮獲“最佳智能交互獎”。面對這一榮耀，團隊可謂“異常開心”，但這份開心的背後，是他們對“交互”兩個字的深刻理解與長久打磨。

從 B 端到個體：智能交互的出發點

“雖然我們是做 To B 的產品，但最終的使用者，其實還是企業裏的一個個具體員工。”孚知流團隊這樣解釋他們為何如此重視交互設計。在 Agent 領域，交互往往被簡化為“任務輸入-結果輸出”的單線操作，但他們不願止步於此。他們希望通過流程上的細節設計，使 AI 能在真實使用場景中真正“活”起來，輔助用户思考與決策。

所以，當“最佳智能交互獎”落入他們手中時，他們不僅是喜出望外，更感到一種被理解的欣慰——“評委老師關注到了我們最在意的部分”。

一場比賽，一次完整的產品旅程

回憶比賽歷程，從最初報名到海選再到決賽，最令團隊難忘的還是決賽現場。“我們沒想到現場竟然還給我們配了展位！”團隊成員感嘆道。他們在台上講解產品，也在場外與觀眾、評委、其他參賽團隊不斷交流。這種“雙線展示”的安排，不僅提高了曝光度，更為他們帶來了一次“產品發佈會級別”的沉浸式反饋體驗。

微軟團隊的支持也令人印象深刻——不論是技術資料還是雲平台資源，都給予了極大幫助。“整個活動組織非常用心，效率也很高。”

以 Azure 為基座，打造專家型 AI Agent

在技術層面，“小紅書運營專家 Agent”基於微軟 Azure 平台與 OpenAI（國際版）的深度結合，構建了一個能夠理解任務、調用工具並不斷反饋優化的智能體。團隊藉助 Azure 的 AI 能力，如 Bing Search 工具、插件接口等，實現了從任務理解到內容生產的閉環流程。

不僅如此，他們還積極嘗試將 Azure 中的新技術（如 Copilot 插件、Teams 集成）融入產品，為未來進入企業工作場景打下了基礎。

從 Agent 到系統，關於“專家”的再定義

這不是一個簡單的聊天機器人，而是一個具備“專家思維”的智能夥伴。孚知流在設計 Agent 時，不僅考慮使用者的體驗，更設計了供“專家本人”輸入知識的機制——“如何讓一個人類專家把 TA 的經驗輸入進 AI 系統中”。他們模擬了專家如何分析 Brief、制定策略、輸出方案的整個思維路徑，並轉化為可複用的交互邏輯。

從運營規劃到內容產出，從人類專家到 AI 智能體，這套“專家級 AI Agent 系統”在小紅書運營這一具體場景中被首次驗證，而它的可拓展性，註定不會止步於此。

一次交流，兩份啓發

決賽當天的交流也為孚知流團隊帶來了新的靈感。

其一，是與聲網團隊的對話。後者展示了一個基於實時語音交互的系統，這讓孚知流團隊看到了“語音 Agent”的巨大潛力。“之前我們一直在找這種既性價比高又適合大規模調用的語音解決方案，聲網的 Demo 讓我們眼前一亮。”

其二，是來自其他微軟合作團隊的經驗分享。“他們已經在 Teams、Copilot 360 等企業場景中實現了落地”，這使孚知流意識到：未來要更深入理解微軟企業生態，在技術集成、入口選擇、客户場景建模方面做更細緻的策略佈局。

以人為本，是 AI 交互最深處的命題

“我們其實是從人類專家的行為方式出發，來反推 Agent 的交互模型。”團隊表示。他們對真實使用場景做了大量調研，試圖還原專家如何接收信息、思考策略、給出建議的全過程。最終，他們將這種人類行為方式轉化為一個交互架構，讓 AI 不僅看起來像個專家，更像一個“能對話、懂反饋、會修正”的人。

這是一個以人為本的 AI 方案，也正是它，讓孚知流在眾多參賽者中脱穎而出。

微軟開發者挑戰賽是一場比賽，更是一座橋樑，它連接着技術與產品，連接着開發者與用户，也連接着一羣想要“用 AI 改變現實”的人。而孚知流團隊，用“小紅書運營專家 Agent”，為我們展示了智能交互的真正意義：不是炫技的對話，不是簡單的執行，而是理解人與任務之間的關係，並用技術去創造一個更高效、更温暖的工作世界。

白皮書推薦

開發者們，別掉隊！大語言模型正以前所未有的速度重塑技術格局。微軟最新發布《大語言模型（LLM）上手指南》白皮書，涵蓋 Microsoft Copilot 副駕駛® 在代碼編寫、Debug、創意發想等方面的強大功能詳細解説。

點擊下方鏈接，在角色一欄中填寫“開發者”即可領取專屬開發者的技術文檔。

https://info.microsoft.com/GC-DevOps-WHTPP-FY25-04Apr-02-Getting-Started-with-Large-Language-Models-LLMs-SRGCM14076_LP01-Registration---Form-in-Body.html