2025年的AI黑客松获奖作品

一款仪表盘式应用，会在浏览器中逐句转写会议发言，再由担任指挥的AI向多个专职智能体下达指令，自动汇成任务、负责人、决议、议题与概要图。主持人不必再被记录追着跑，会议一结束，整理好的议事面板就同时出现在所有人的屏幕上。

针对做菜时手上脏了碰不了手机、专业术语要反复查、手边的纸质菜谱用不上等烦恼而做的手机与平板菜谱应用。唤醒词触发的语音操作由本地模型即时响应，关于术语或替代食材的提问则用 RAG 回答。杂志上的菜谱只要拍一张照片就能变成数据。

把音乐特征与带标签的舞蹈片段做匹配，自动编排出个性化巴恰塔舞步的AI编舞师。

用AI改造化妆品零售的接待环节。跨门店、电商与美容咨询即时分析顾客数据，生成个性化推荐，抹平资深与新手导购之间的经验差距。在37支队伍、约150人中登顶。

可视化的智能体构建器：用平实的英文描述需求，在画布上设计，随手即可测试。

用多智能体流水线重做信用卡预审：分析消费模式，在银行的收益性与客户的实际价值之间找平衡点，给出授信条件。

分析购物车里的东西，推荐今晚该做什么菜。技术栈是Gemini加GKE Autopilot、ADK与A2A。在133个国家、4,773名参赛者中夺得总冠军，获奖者还登上了KubeCon的讲台。

由6个各司其职的AI智能体撑起的对话式购物体验，能理解穿搭风格并在过程中学习你的偏好。

用AI识别可疑交易、邮件告警，并可通过AI语音助手直接完成申报的交易分析系统。借助Llama API的多模态能力比对客户相关新闻。

只需上传一张想做的家具成品照片，这款网页应用就会自动完成部件识别、3D模型生成、加工与组装步骤编排，并导出设计书PDF。它面向画不出图纸、也拿不准选材的DIY新手，让他们在动手之前就握有一份可信的操作手册。

让巴西的教育资源不再稀缺：自主智能体批改作文、生成个性化学习计划，并出具跨学科模拟试题。

用ADK编排的多智能体系统，重塑能源企业的客户管理流程。

面向学校音乐课的作曲辅助工具。学生用自己的话写下想做一首什么样的曲子，AI 读懂后给出可能合适的和弦进行与旋律手法作为候选。它并不替学生把曲子写完，而是保留试听与挑选的过程，让容易趋于统一的音乐教学中留有个人的创作体验。

帮助跑者提前体验马拉松比赛当天的应用。它把赛道的 GPX 数据、气象条件与跑者的目标和训练记录对照起来，由 AI 推出需要留意的路段、配速方案与补水建议，再以带字幕的生成视频呈现，既方便赛前建立画面感，也有助于比赛中的临场判断。

用Llama 4 Maverick的长上下文处理400页地质勘探报告，自动生成地下构造的三维模型。作者本人就是一线地质学家。

一支AI团队持续审计、预测并优化云基础设施的可持续性表现。

在Microsoft Fabric上实时优化救护车路线的引擎。出车事件进入镜像的Azure SQL后经Activator触发笔记本，把Google Routes API与一个预测"鸣笛特权能省下多少时间"的机器学习模型结合起来，最终以Power BI地图呈现给调度中心。作者是一位意大利开发者。

把木工等制造现场长期由老师傅承担的报价工作交给 AI 智能体的服务。它将流程拆成读取 PDF 图纸、确定制作物与数量、计算部件用量与价格、输出报价单几个阶段，每一阶段都由人确认、修改并批准 AI 的草案后再进入下一步，因此在对金额精度要求很高的业务里也能使用。

面向在日本遇上地震或台风的外国人：警报是日语、也不知道该往哪里避难，这款 AI 智能体正是为此而做。它把气象厅、国土地理院的官方数据与防灾指南结合起来，用母语提供紧急速报、避难场所指引，乃至报平安的短信文案，平时还会主动提醒做好防灾准备。

无需微调的监控中心AI操作员：用日常语言定义要盯什么事件，Llama 4的多模态视觉就负责检测与上报。

用NLP整理原始菜谱数据并按主题与风味聚类，用户用日常语言提问就能拿到个性化推荐。作为文本处理工作流的实战范例拿下第三名。

可即插即用嵌入电商站点的AI微服务。用图像合成让购物者看见自己穿上该商品的样子，同时生成便于无障碍访问的智能商品描述。

新一代个性化教育：配有图示、测验与AI辅导的交互式课程。

帮组织找出"谁最懂这件事"的专家匹配系统。从Jira、GitHub、内部文档和简历构建知识图谱，甚至可以先向对方的数字分身提问，再决定要不要真的去打扰本人。

把自然语言描述转换成符合真实物理定律的、经过校验的费曼图，在理论、自动化与符号推理之间搭起桥梁。

把走失宠物的主人与发现者连起来的网页服务。负责解析图像的“侦探”与负责预测行为的智能体协同工作，根据天气、时段与地形推算宠物停留的可能性，并在地图上画成热力图。发现者上传的照片由 AI 判定相似度自动比对，双方可以直接在聊天中沟通。

输入路线和时间段，系统用混合语义检索加上地理与时间过滤，找出你会路过的活动。

机器人的动作记忆库：把传感器与动作序列向量化并打上安全标签，需要行动时检索最安全的近邻案例来建议下一步。

在真正出发之前先把道路上的风险找出来的系统。它沿指定路线每 50 米从街景中取一张图像，让 AI 从路口盲区、路面状况、可见度等多个角度分析，并以十级评分给出危险度。结果以彩色地图呈现，对在意的地点还可以通过聊天了解应对方法。

把线索开发、背景调研、方案撰写到外呼触达全部自动化的AI销售开发系统。在62个国家、10,400名参赛者的大会中夺得总冠军。

面向拿不准家具能否放进自己房间的人的电商联动应用。AI从房间照片中读出尺寸与已有家具，自动搭建3D数字孪生空间。用户可以把商品放进去比对，而且AI掌握当前画面与坐标，无需交代情况就能直接咨询，也可以把挑选合适商品的活儿交给它。

让城市垃圾清运变聪明的AI系统：监测垃圾桶的装载状况，预测何时会满溢，并动态重排收运路线。由肯尼亚团队用Fabric Data Agents、Copilot Studio和Azure OpenAI打造。

预测太阳耀斑对输电网的冲击，为电力系统调度人员服务的空间天气分析系统。提供7天预报、风险阈值与建议动作，用数据工程和机器学习来加固关键基础设施。

会"记住"地点和事件的游戏NPC。用CLIP的图像记忆加文本记忆构成时空记忆，本地3GB显存即可运行，延迟1至2秒。

基于ADK与Vertex AI搭建的多智能体金融分析平台，用于评估交易假设的成立与否。

集个性化对话、虚拟试穿与即时广告生成于一体的智能零售自动化方案，由Gemini与GKE负责编排。

把电商选品变成一场三维世界的探险：商品类目化作山脉，命中数量决定地形高度，由大模型向导"Q-Bert"带着你逛。

只凭“想在安静的湖上划皮划艇”这类氛围式愿望，就能排出行程的声明式 AI 旅行规划器。它横向分析热门景点、分时段的拥挤数据与点评，调整游览顺序以避开人多的时段。在对话中改口时也会立刻重新计算，帮到负责张罗的人和人生地不熟的旅客。

把YouTube上的技术演示视频整段吃进来，提炼成结构化知识库并支持检索。让散落各处的视频资产变成"查得动的数据"，因此在16个国家参与的首届Free Edition黑客松中拿下第一。

以"光"为主题、把它揉进各种场景的问答游戏，由团队Kamomi制作。在评委亲自操作的实机演示评审中，凭借整体完成度夺冠。

神珠惠从"辩解"这一概念出发，在45分钟的短促赛制中完成的作品。因为交出的东西确实能跑，在团体赛与个人赛的综合成绩中拿下组别冠军。

一款着眼于社会工作者事务负担的AI智能体。它从面谈的对话记录中自动填好服务对象的评估项目，再检索自建的山形县支援制度RAG库，把适合此人的制度以任务形式列出。为了让纸质与数字并存的现场也能使用，界面刻意做得朴素，目的是把陪伴服务对象的时间还给支援者。

面向每周要花好几个小时写班级通讯与学校简报的中小学教师。教师只需说话，AI会反过来追问缺少的信息，据此组织稿件，并直接生成能按A4打印而不走样的HTML或PDF。它不打算改变纸质分发的既有习惯，因此不熟悉信息技术的教师也容易上手。

在Slack里分工的多智能体群：有的做战略规划，有的写文案，有的跑分析，共同推动营销的PDCA循环。核心构想是"并行工作的AI团队"。

辅助批改手写答卷的网页应用。事先登记题目与评分标准，再把答卷PDF交给系统，分拣、誊写、批注三种角色的AI便会拟出评语草案。教师在界面上修改并摆放评语，随后直接导出PDF。它想把往往止步于打分的试卷返还，提升到真正写下批改意见的层面。

化解地方政府、企业与移居意向者之间信息断层的乡村振兴智能体。从梳理条件、匹配地区与工作机会和补助政策，一直陪伴到搬迁后的落地安顿。

机器人"RoboHon"通过Agentforce与老人聊天，自动整理成日报并发到家人的Slack，还负责确认服药、察觉身体异样，减轻独居老人孤独离世的隐忧。

一台把日常小争执办成辩论赛的实体装置。双方轮流陈述，语音被转写后交由大语言模型主持，并依据逻辑与是否有根据打分。分数经MCP走BLE控制传给电机，化作真实天平的倾斜呈现在眼前。只要换掉提示词，规则也能随之改变。