从线性对话到二维协作,Huabu 探索 Agent 时代的“新桌面”

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(本文阅读时间:15 分钟)


如今,我们和大模型、Agent交互最常见的方式仍然是聊天窗口,人们提出问题,AI给出回答,沿着回答继续追问,对话便不断向下延伸。这种交互方式简单、自然,但本质上是线性的。当一个问题同时产生多个值得探索的方向时,人们往往只能选择其中一条继续深入,其他信息则逐渐被淹没在越来越长的对话记录中。


然而人类的思考并不是线性的。我们会在不同想法之间来回跳转,将多份关联资料摆放在一处对比;会暂时搁置某个问题,隔一段时间再回头重新审视;看到一张图片时,可能联想到另一份文档,也可能仅仅因为两个信息被放在一起,就发现它们之间有潜在的联系。


微软亚洲研究院近期推出的Huabu,正试图改变这种交互方式。它让Agent调研得到的网页、图片、笔记、对话草图和最终方案,不再以线性形式堆叠在聊天对话框内,而是以可视化的方式呈现在一个无边界的二维空间中。在Huabu里,不同信息可以并排放置、自由移动、缩放和分组,也可以通过连线建立关联;用户还可以直接修改内容,并随时让Agent继续处理。


Huabu不仅给Agent增加了一个新的交互界面,更是在尝试回答一个本质的问题:当AI越来越擅长处理复杂信息,人类又应该如何与AI一起思考?


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Huabu:适配人类原生思考模式



你可能会问,Huabu与在线白板有什么区别?


常规白板主要提供绘图和排版能力,而Huabu是一套为人机协同设计的项目空间(Space),将信息收集、思考组织、AI执行与成果沉淀串联在同一个工作环境中。


Huabu的基本单位不再是一轮轮聊天,而是一个个项目空间。在其中,用户的思考过程也不再需要沿着单一的对话路径展开。用户可以为每一个完整项目创建独立空间,将项目相关的PDF文档、网页、图片、笔记、对话记录、创意草图以及Agent生成的各类内容,汇聚在同一空间内。


资料可以并排放置、集中对比;想法可以成为独立节点,方便随时延展细化;不同内容之间可以建立连接,同一主题的内容也可以被组织在一起,让碎片化的信息形成一个可持续探索、不断扩展的项目空间。


Huabu 演示视频


Huabu的工作流程可以分为三个阶段:收集信息(Collect)、组织整理(Organize)和执行操作(Act),但这并不是固定不变的单向流程。微软亚洲研究院(上海)高级项目经理邱可昕介绍道:“三个阶段是循环的,Agent执行操作后产生的新结果会重新回到Huabu,成为下一轮思考和工作的素材。人们可以根据新的信息重新调整原来的组织方式,再把新的任务交给Agent。”


收集信息:让人不再做“信息的搬运工”


在传统对话式交互中,用户需要承担“上下文搬运工”的角色,网页、本地文档、过往对话、团队讨论等信息分散在不同窗口,想让AI综合参考这些素材,只能逐段复制粘贴,过程繁琐且容易遗漏信息。


Huabu改变了这一过程。各种与任务相关的素材均可直接上传,自动生成独立信息节点。更重要的是,那些暂时搁置的想法、尚未展开的思路、过往的讨论内容,都可以完整的留存于空间中,成为Agent能够读取和利用的上下文。


组织整理:让AI看懂信息之间的关系


Huabu的信息整理同样支持人机协同,用户可以手动调整灵感素材,也可以直接交由Agent完成整理。AI会将检索到的资料以独立节点的形式呈现在Huabu上,并自动生成内容摘要,用户可以按需放大查看、保留重点或移除无关信息,避免线性对话一次性输出大量文本带来的认知负担。


例如,批量导入数十篇论文后,Agent可以依据研究时间线、学术脉络自动排布节点,并通过连线标注文献引用、观点对立等逻辑关系,生成可视化的研究图谱;获得代码仓库访问权限后,Agent可以拆解系统架构,以节点代表不同模块、以连线标注模块之间的依赖关系,直观呈现完整的技术拓扑;在方案策划中,Agent则可自动区分核心观点、备选思路和待验证问题,将相关素材就近分组,并用外框组织成完整的思路板块。


从线性对话到二维协作,Huabu 探索 Agent 时代的“新桌面”从线性对话到二维协作,Huabu 探索 Agent 时代的“新桌面”图1:用户告诉Agent“上面是beat,下面是图”


“Huabu不是简单地堆砌素材,它能够通过语义理解,将散乱的信息自动整理,把人脑中隐性的逻辑关联转化为可视化的空间结构。同时,AI也能够识别位置、分组、连线所承载的思维关系。”邱可昕表示。


而Huabu的缩放能力,让用户可以在组织整理的过程中自由切换于全局与细节之间。缩小画面时,各个节点仅展示AI提炼的内容摘要,用户可快速浏览整个项目,建立全局认知;放大单个节点,则可以查看完整原文、高清图片和手写批注,进行精细化阅读与编辑。


微软亚洲研究院(上海)研究工程师陈楠所在团队的内部测试发现,该功能大幅降低了多分支探索过程中思路丢失的概率,“看全局和抠细节不再是非此即彼的选择,缩放操作解决了大型项目信息杂乱、难以统筹的痛点。”


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图2:b为a放大后的节点视图


执行操作:让Agent跳出聊天框,在共享空间完成全链路工作


当信息被收集、整理之后,用户可以随时调用本地或云端的各类Agent协同完成任务。Agent的产出不再局限于对话框之内,而是会以可视化的形式直接回流至共享界面。AI生成的结果又会成为全新素材,启发用户进一步思考,催生出新一轮的Agent任务。


例如,以往修改AI生成的图片或PPT,需要撰写冗长繁复的提示词,稍有偏差就会丢失原有风格。而在Huabu中,用户可以直接利用其中的空间关系表达意图,只需对Agent说“让这张图的风格和旁边那张保持一致”,AI就可以完成风格对齐;想要调整画面元素间距也只需给出简单指令,Agent便能在保持其他元素不变的情况下完成局部修改。


“Huabu改变的不只是Agent的交互模式,更是人类向AI表达意图的直觉方式。”邱可昕强调。


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图3:c为AI第一次生成的图像;a为Huabu中已有的参考风格;b为Agent将c转换为a的风格后生成的结果,并直接呈现在Huabu中。


Huabu既能够理解用户的空间指令,又能保持上下文连续性,将每一轮修改和迭代保留为历史版本。这样一来,用户不需要反复向AI解释前后关系,Agent也能够基于当前Huabu中的内容持续执行任务。这种所见即所得的交互,把创作变成了可持续迭代的闭环,减少了结果不确定性带来的反复试错成本。


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Huabu的底层逻辑:当“思考”成为Agent能够理解的空间



收集信息(Collect)、组织整理(Organize)和执行操作(Act)这个三阶段工作流,其实并非简单的叠加功能,而是建立在Huabu对人类思考方式的重新理解之上。整个产品围绕三项核心原则构建:思考外化(Externalized Thinking)、共享认知空间(Shared Cognitive Space)和自然交互(Natural Interaction)。


思考外化:空间布局本身就是信息


人类理解和组织信息时会自然运用空间逻辑:将重要内容放大突出,关联素材就近摆放,对立观点拉开距离,用线条串联逻辑关系,零散猜想单独划分区域。这些空间层面的操作,本身就在传递人的意图,但传统AI交互工具无法识别这类隐性信息。


Huabu则对数据存储方式和Agent的工具调用机制进行了专门设计,让Agent在读取节点内容的同时,理解节点的位置、大小、连接关系等空间信息。“在Huabu里,位置是信息,大小也是信息,和谁放在一起同样是信息。”陈楠强调,“比如把一段文字放大,Agent就知道这对用户很重要;把两个节点连起来,Agent就知道它们高度相关,这比用户在提示词中反复强调‘这段很重要’要直观得多。”


从线性对话到二维协作,Huabu 探索 Agent 时代的“新桌面”图4:相互链接的两个节点


这种思考外化能力,让人的意图不必再依靠冗长的提示词“翻译”给AI,可直接通过空间关系完成表达。


共享认知空间:从文本上下文,到空间上下文


传统聊天窗口中的上下文主要以时序文本存在。想要AI聚焦特定素材,需要手动复制内容、明确标注范围。Huabu创造了全新的空间上下文机制,空间本身就承担了上下文组织和指代的作用。


当Agent被放置在画布的某一区域时,它可以读取周边节点的信息,并沿着节点之间的连线进一步获取关联素材,无需用户额外划定参考边界。例如,将一张手绘草图放在Agent附近,它便可以结合周围的文字、图片和其他节点理解任务,并根据连接关系继续探索相关上下文。


这一机制改变了人机信息传递链路,人与Agent可以共同读取同一张“思维地图”。通过将信息、关系和任务统一呈现在同一个空间中,Huabu降低了人机之间反复传递和解释信息的成本。


这正是“共享认知空间”的核心:界面不再只是展示素材的载体,而成为人与AI共同掌握项目全貌、持续协作的统一工作空间。


自然交互:多元输入与人类掌控权


除了文字输入,Huabu还支持触控板、数位板手绘和语音等多种交互方式,以适应不同思考阶段的表达需求。未来,Huabu还将进一步提升手写识别能力,让模糊草稿和随手批注也能够被Agent理解,并转化为结构化内容。


Huabu还坚持“人在回路”(Human-in-the-loop)的设计原则。AI对画布进行的每一次修改,都会被完整记录并可视化呈现。“Agent不会强制用户逐条审核AI的改动,但完整记录变更过程是必要的。如果AI的修改完全隐藏在后台,会让用户失去对项目的掌控感。完整展示改动细节,能建立人机协作的信任基础,让AI的所有行动始终处于人类可控范围。”邱可昕解释说。


这也构成了Huabu对“自然交互”的另一层理解:自然的人机协同,并不是把工作全部交给AI,而是让AI的行动透明可见、随时可调整。AI负责拓展人类能力边界,人类则始终掌握最终的判断与修改权。正如邱可昕所说:“真正自然的交互,是让AI的行动始终服务于人的思考,而不是反过来。”


从“我的Agent”到“我们的空间”:探寻Agent时代的下一代桌面


Huabu已经实现了“一个人与多个Agent”的协作模式:不同Agent共享同一个空间,分工完成各项任务,所有输出结果都回流至界面。但这仅仅是起点,在研究员们的构想中,Huabu还有更大的发展空间。


未来的工作空间里,除了“我”和“我的Agent”,还将加入同事以及同事的Agent。多人可以同时进入同一界面,每个人携带专属Agent参与协作。人与人实时沟通,Agent之间相互配合;还可以由更高层级的Agent完成角色协调与任务分配,构建起人与人、人与Agent、Agent与Agent之间更加自然的协作网络。


当然,Huabu只是Agent时代新型人机交互界面的一个尝试,行业目前尚未形成标准答案。正如研究员们所说,今天的AI对话模式不是最终形态,就像计算机早期的命令行不是最终形态一样。我们需要和大家一起探索,这也是Huabu开源的初衷,希望所有用户、开发者、研究者,都可以基于Huabu展开更广泛的探讨。


从一个人的AI助手,到多人共享的智能空间,Huabu所探索的,或许正是Agent时代的下一张“桌面”。


Huabu GitHub代码链接:

https://github.com/microsoft/Huabu


Huabu 项目页面:

https://microsoft.github.io/Huabu/

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