与众多语音助手相比，“小微”与用户沟通时，不再只是一问一答。微信工程师解释称，语音助手更多是垂直结果，给的大部分垂直结果并不是用户真正想要的，用户的问题通常并不明确，需要对其进行反问，然后通过上下文获取用户的真实需求，最终为用户提供解决方案。“小微”能够结合个人特点和社交好友来给出更贴近用户的结果，这更接近自然语言环境下，人与人的沟通。
虽然在众多的演示中，语音助手不仅能够播报天气，甚至朗诵诗歌和讲笑话，但是微信工程师表示，真正的机器人还应该为用户提供更高的价值，实现商业的闭环。
对“小微”来说，可以将用户交流和微信支付串联起来，平滑接入微信公众号以及钱包、打车、购物等各种生活服务，带来完整的微信内O2O闭环生态体系。
在苹果发布语音助手Siri之后，中国市场也出现了众多的语音助手类应用，但目前来看用户对其接受程度并不高。一方面，用户打开语音助手提问的习惯并未养成，网页游戏私服大全，而会选择查询类应用，如大众点评等；另一方面，助手应用的体验并不好，在查询的问题无法解决时，只能给用户反馈一个搜索结果的网页界面。
不仅如此，在未来“小微”还有更多发展的方向，比如分析用户性格和偏好来匹配连接人与人。与其他语音助手类应用不同，借助微信的社交性，通过许多个体用户的叠加可以使得机器人的能力成倍增长。微信工程师表示，“微信机器人将成为微信现有功能的重要补充”。
从技术上来看，其脱胎于微信现有产品“漂流瓶”。用户提出问题的过程，类似于BT页游的过程，而得到“瓶子”，则是一种反馈，这种过程不断地反复，将产生重要的价值。也就是说，“漂流瓶”的模式是群体智慧解决问题的重要途径，“小微”亦可以借助于此。
在完成对语音和图像的识别之后，微信工程师团队意识到语义识别的方向也应该纳入整个功能中。微信先在微信开放平台上线了语义解析的功能，进行技术储备，并在去年提出了生活服务查询的设想。在经历了两三个月的具体算法验证和用户反馈调整后，“小微”作为最产品落地。
数据显示，每天新扔“瓶子”的个数为1.1亿个，被捞起的个数有2.1亿，而捞“瓶子”之后进一步回复的“瓶子”有1.2亿个。
目前，微信团队已开发出微信榜单的功能，可以通过了解用户分享的音乐信息，形成榜单，为用户进行推荐。事实上，这类应用场景只是利用用户碎片化时间的小应用，“小微”更希望可以为一种“连接器”——用户在他们提出需求时，为其提供更为个性化的解答；O2O创业者项目需要推广时，可以将其推送给用户，甚至并不需要一个具体的App。
微信顾问、香港科技大学杨强博士表示，“小微”能够促成微信大数据的重要因素是，其可以永久在线，终生学习；拥有5.49亿用户，具有群体智慧；通过公众账号平台和微信支付，打通O2O商业闭环。
7月28日消息，微信正在计划开始尝试人工智能领域的发展。其近日向外界介绍了智能机器人“小微”，用户可以用自然语言与之沟通，解决此前语音助手智能机械应答的短板。
