未來，瀏覽器不再是「窗口」，而是工作臺。

作者｜徐珊

編輯｜靖宇

時隔 977 天，美團收購光年之外之后，終于交出了大模型應用的「第一份答卷」——AI 瀏覽器，Tabbit。

2026 年 3 月 2 日，AI 瀏覽器 Tabbit 正式官宣進入公測階段，目前支持 macOS 和 Windows 雙平臺，無需邀請碼、無需任何費用，只要下載注冊，即可直接體驗。

相較于國內部分 AI 瀏覽器「以搜索為主，AI 為輔」的模式，Tabbit 確實將產品的重心偏向 AI，從信息搜索、連接以及執(zhí)行上，AI 將會是瀏覽器內所有任務互動的第一道入口。但在瀏覽器形式上，Tabbit 又融合了谷歌瀏覽器、Safari 等傳統(tǒng)瀏覽器的子菜單頁面設計。因此第一次使用時，Tabbit 會給用戶帶來陌生里又有一絲熟悉的感覺。

目前，Tabbit 還支持從 Chrome、Edge、Safari 等在內的主流瀏覽器導入搜索歷史記錄、收藏夾、Cookie、已保存的賬號和密碼、插件等數據。在新舊瀏覽器交替之間，用戶遷移速度很快，學習成本也比較低。

據官網介紹，目前 Tabbit 主要適用于工作場景、娛樂場景、學習場景、金融場景、知識場景，并且還推出了智能客服代理、學術顧問、審批助理和運營管家四大智能助理形式，鼓勵用戶去嘗試更多 AI 執(zhí)行的可能性。

Tabbit 瀏覽器｜圖片來源：極客公園

和傳統(tǒng)的瀏覽器相比，Tabbit 更偏向直接給出 AI 綜合權衡后給出的「結果」，而非將信息直接呈現在用戶面前，供用戶自己查找、挑選。另一方面，Tabbit 增加了「執(zhí)行力」，無論是有關對瀏覽器本身的收藏管理等行為，還是對瀏覽器頁面進行跳轉、發(fā)布等任務，AI 開始部分接管用戶的鼠標，直接開始做各項任務執(zhí)行。有了執(zhí)行力之后，Tabbit 將整個瀏覽器的使用記錄以及互聯網都視為對話的上下文信息，可以基于整個網頁內容與用戶進行協作。

體驗上，Tabbit 與 OpenAI 的 Atlas、Arc 的 Dia 相比，較為明顯的不同之處在于，Tabbit 是一個大模型聚合器，可以支持 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、Minimax 以及美團自研的 LongCat 等多款模型。在執(zhí)行力上，Tabbit 同樣更強，可以直接通過對話方式改變網頁設置，并且對工作流還做了「妙招」系統(tǒng)等重點優(yōu)化。

過去，互聯網時代，我們評判一個瀏覽器是否好用，主要看其頁面設計是否美觀、網頁加載速度、隱私安全等，但現在，隨著美團的 Tabbit、OpenAI 的 Atlas 以及 Arc 的 Dia 陸續(xù)面世，你會發(fā)現這套舊標準顯然并不適用，它們都通過簡化界面，強調「AI 交互」能力，AI 瀏覽器的核心競爭點也發(fā)生了偏移。

今天，我們主要從瀏覽器的工具屬性與其 AI 玩法兩個維度進行深度體驗，看它究竟能為用戶帶來哪些實質性的效率提升。

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01

AI 瀏覽器 vs 傳統(tǒng)瀏覽器

如何讓習慣成自然的用戶，自愿放棄用了幾十年的瀏覽器？Tabbit 顯然把「開始」環(huán)節(jié)的第一步想得很清楚：零遷移成本。

這可能是我使用諸多應用當中遷移最方便的一次。下載完安裝包，什么都沒有注冊時，Tabbit 自動識別了我電腦上常用瀏覽器應用，甚至打開選項菜單，只等我確認。它甚至可以識別出同一個瀏覽器內的多個賬戶，詢問用戶具體要導入哪個賬戶的哪些信息。

它彈出一個彈窗，提醒安全信息轉移，其中包括直接讀取瀏覽器的相關信息以及鑰匙串里的密鑰信息。確認后，在原有 Chrome 瀏覽器上的常用書簽頁都直接被轉移至 Tabbit。并且，連我當時打開的網頁都會被一鍵轉移，就像鏡像一樣被完整搬移了過去。整個遷移過程成本低，用戶上手快。

Tabbit 瀏覽器新手教學｜圖片來源：極客公園

其次，用戶需要選擇兩種頁面布局形式，一種是類似 Atlas 在網頁邊框處單開一個分欄，專門與 AI 交互。另一種則是，讓 AI 交互頁面以一個浮窗的形式展開。Tabbit 還通過免費使用，換取用戶將其設為默認瀏覽器。

正式進入 Tabbit 瀏覽器使用環(huán)節(jié)，還是熟悉的對話框，但從這一步 AI 瀏覽器的使用就開始和傳統(tǒng)瀏覽器有一些區(qū)別。

首先是，你可以選擇該瀏覽器的模式，是 Chatbot 對話模式，任務更強調 AI 模型的能力，還是智能代理模式，任務中需要 AI 幫助你執(zhí)行相關環(huán)節(jié)，甚至是否需要提前用 @ 符號引用各種文件。

其次，你可以選用不同的開源模型。目前，Tabbit 支持 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、Minimax。你也可以選擇「最佳」讓 AI 根據任務自動分配相應模型。

AI 瀏覽器與傳統(tǒng)瀏覽器 Fox 的對比 ｜圖片來源：極客公園

和傳統(tǒng)的瀏覽器對比中，我們能看到過去的瀏覽器，更注重的是信息的流轉，因此主頁設置都基于如何設置能夠讓用戶可以直達信息界面，常用網頁、收藏夾以及一些熱門信息都會呈現在瀏覽器主頁上。而 AI 瀏覽器的核心在于信息價值。因此它從入口開始就更強調功能本身，甚至會預設一個能讓 AI 能力充分釋放的指令場景。

也因此，當用戶使用 AI 瀏覽器的時候，需要從「我來查找信息」的思維轉變至「我來處理一個任務」。

此思維之下，傳統(tǒng)瀏覽器的「搜索」功能，在 AI 瀏覽器有了不一樣的玩法。

提出問題之后，用戶可以選擇通過 Chat 模式直接與 AI 對話，或者選擇 Bing 瀏覽器搜索相關問題。

如果你選擇 Chat 模式對話后，AI 則會在搜索信息權重比較高的網頁信息后，直接給出 AI 答案。初步來看，答案質量比較準確。

但當你使用 Bing 搜索頁面后，則會在該瀏覽器中跳轉到 Bing 頁面中，第一眼看到 Bing 內置的 AI 給出的回答，或者瀏覽 Bing 網站搜索結果。

兩種搜索模式設計，讓用戶能夠自如切換兩種瀏覽器的使用習慣。本質上，瀏覽器的核心在于對信息的權重以及對搜索結果調優(yōu)的方式沒有變，但過去是將所有信息呈現給用戶，現在是將優(yōu)質信息呈現給 AI，將結果呈現給用戶。

我們給出幾類不同問題時，Tabbit 內置的 AI 反應速度不算太快，大約在兩三分鐘之后，呈現出具體的答案，甚至也會出現空轉情況。

左側為 Gemini 給出的回答，右側為 Tabbit 給出的回答 ｜圖片來源：極客公園

除了搜索功能以外，Tabbit 還準備了一些 AI 工具，讓用戶能夠快速將輸出結果進行二次處理。其中，比較好用的 AI 功能主要有兩個：隨選隨問和妙招管理功能。

當用戶在瀏覽器里打開一個網頁，然后選擇需要分析的內容段落后，不需要復制粘貼，所有選中內容會自動同步到側面的 AI 對話框中，用戶可以直接在對話框中提問。如果你離開某頁面，再次回到這個頁面時，會隨時回到上次進度。

其次，當你在對話框提問的時候，還可以打開妙招管理功能中預制的 Skills 庫，用戶可以隨時提問、解釋和總結。

Tabbit 瀏覽器妙招管理｜圖片來源：極客公園

不僅如此，一些基礎瀏覽器設置也不再需要用戶手動完成，而是可以自動交給 AI 處理。

比如說收藏網頁，在給出收藏網頁指令后，AI 首先會閱讀官方的指令執(zhí)行手冊，然后拆解任務步驟執(zhí)行，最后，Tabbit 會給出一個執(zhí)行代碼框。用戶點擊之后，瀏覽器就會自動化執(zhí)行，最后收藏該頁面。據說，保存標簽組到收藏夾，幾周后重訪，AI 上下文完整如初。

Tabbit 瀏覽器自動收藏｜圖片來源：極客公園

此外，我們還上傳了一些數據表格直接至瀏覽器內，讓 AI 分析數據內容，并且處理成多媒體的新聞。測試了幾輪之后，我們發(fā)現其表格統(tǒng)計、內容梳理以及歸納總結能力比較好用，AI 能夠在一輪輪調教中對圖表做更多設計優(yōu)化，讓最終輸出的結果質量更高。

整體而言，Tabbit 是一款對普通用戶來說，比較友好的 AI 瀏覽器。用戶不僅可以快速上手，使用過程也不復雜，還可以自由切換各種模型，并且嘗試一些基礎的 AI 自動化操作。如果說，未來 AI 瀏覽器會成為大家必不可少的使用工具的話，國內用戶可以通過 Tabbit 打開對 AI 瀏覽器的認知，熟悉 AI 瀏覽器的玩法，以便后續(xù)更好的將 AI 融入工作流。

02

四大 AI 代理功能

在官網上，Tabbit 提供了四大智能代理模版，強調其在智能客服、學術顧問、審批助手以及運營達人四個場景中有比較好的自動化執(zhí)行能力。

整體體驗下來，比較有驚艷感的是，運營達人場景。

據官網介紹，該場景重視多端分配和自動發(fā)布。讀取基礎內容后，該代理可以在各平臺創(chuàng)作頁中自動填寫標題與正文等關鍵信息，并按平臺差異補全標簽、分區(qū)、封面、可見性等發(fā)布設置后提交發(fā)布，實現一稿多發(fā)、同步上線。

我們先遞給 Tabbit 一個稿件，讓其讀取稿件內容，并在各平臺創(chuàng)作頁中自動填寫標題與正文等關鍵信息，并按平臺差異補全標簽、分區(qū)、封面、可見性等發(fā)布設置后提交發(fā)布，實現一稿多發(fā)、同步上線。

但在我們第一輪體驗過程中，即便我們將一個帶有標題、頭圖的文件夾上傳給瀏覽器后，并沒有實際發(fā)布操作成功。

Tabbit 瀏覽器第一輪執(zhí)行失?。鼒D片來源：極客公園

隨后，我們強調內容已經上傳后，瀏覽器自動跳至小紅書頁面登錄，然后讓用戶掃碼登錄。完成掃碼登錄之后，它又開始繼續(xù)執(zhí)行相關指令，我們可以看到 Tabbit 智能代理是如何一步步操作的，如何調用瀏覽器鼠標點擊什么頁面，隨著進入發(fā)布筆記頁面后，AI 自動將標題、內容填入其中然后開始排版，并且設計多種風格。每一個指令的運轉都清晰可見，用戶可隨時停止運轉。最后，整個內容順利一鍵發(fā)布成功，全程除了登錄掃碼，沒有任何人為干預。

頁面顯示，只有選中了智能代理的模式，Tabbit 才會開啟權限自動化執(zhí)行。甚至當 Tabbit 智能代理操作網頁時，用戶還可以可以切換網頁，智能代理會在后臺繼續(xù)完成任務。

Tabbit 瀏覽器自動發(fā)布稿件｜圖片來源：極客公園

盡管執(zhí)行效果是成功的，但從運行細節(jié)上，整個流程中仍有不少需要優(yōu)化的地方。比如說，原有的內容標題字數并不適合小紅書發(fā)布要求，AI 并沒有優(yōu)化標題，而是將標題直接被砍斷。再比如說，既定流程中的推流標簽并沒有打在小紅書的筆記內容上，而是直接呈現在圖片上，并沒有起到實質的標簽作用。

Tabbit 瀏覽器自動刪除稿件｜圖片來源：極客公園

以及，最后我讓 Tabbit 刪除這篇筆記，Tabbit 在第一遍執(zhí)行指令中刪除后，開始反復陷入空轉中，在「找不到頁面」和「頁面可能在刷新」中反復跳轉，最后需要人為做任務終止。

盡管這一輪任務指令并不復雜，但 Tabbit 在網頁端的 AI 執(zhí)行上的效果確實不錯。如果用戶后續(xù)花費一定時間調教具體任務，Tabbit 會很快成為一個工作流平臺

此前，我們曾在 Kimi Claw 上搭建一個工作流，希望 AI 能夠讀取每日飛書工作群內聊天對話，并將其總結。當時，由于飛書權限原因，我們搭建的 bot 無法讀取飛書群聊信息，因此卡殼。但這個工作流，在 Tabbit 上完成了。

如果說，此前掃碼登錄小紅書頁面讓我感到驚訝，那這次沒有掃碼的情況下，僅是飛書 APP 處于登錄的條件下，我的飛書網頁在指令的執(zhí)行下自動打開，會帶來一絲隱憂。我至今也不知道瀏覽器遷移時帶走了多少網站登錄密鑰，竟能讓它自動打開飛書應用。通過滾動頁面和提取頁面內容，Tabbit 輕松總結了當日的群聊內容。

Tabbit 自動登錄飛書網頁版 ｜圖片來源：極客公園

智能客服和學術顧問兩個場景在使用上基礎邏輯差不多。只不過，一個是根據用戶自設的指南手冊作解答，另一個根據最新的研究以及權威文獻做行業(yè)分析。

像是智能客服上，我們提交了一份《執(zhí)行指南》，隨后對指南里的問題進行提問，只能代理會根據指南里的問題自動給出較為合適的回答。

放到電商場景下，只要提前設立好常見的問題，再進行簡單部署，AI 就可以自主理解運營規(guī)范，當用戶詢問到有關商品的信息，AI 可以生成統(tǒng)一口徑的答復并批量提交，完成消息回復閉環(huán)。

在學術顧問上，我們給出的指令是：

研究一下醫(yī)療大模型目前的商業(yè)化進展以及核心權衡可用率的標準。

在明確需求之后，Tabbit 借助深度網絡搜索，獲取多源信息，并將其信息整合歸類，再結構化輸出。其實從執(zhí)行路徑上來看，似乎和傳統(tǒng) ChatGPT 方式并無太大差異。兩份答案的信息密度相近，主要區(qū)別在于時效性，Tabbit 可以借助的實時網絡搜索，獲取最新信息。

最后，Tabbit 還自動匯總全部待辦請求并結構化提取關鍵信息，逐條核對后按指令執(zhí)行審批通過操作并提交留痕，批量完成處理，減少重復點擊與遺漏成本。

03

下一個超級入口？

整體體驗下來，我越來越明顯地感覺到當下 AI 瀏覽器與 AI 應用的邊界正在快速模糊，本質上都在成為統(tǒng)一的 AI 超級入口。

傳統(tǒng)瀏覽器是所有門戶網站的入口，而新一代 AI 瀏覽器，也正在成為下一代 AI 服務的超級入口。但互聯網時代的基礎信息單元是超鏈接，而 AI 時代最核心的信息范式，至今仍未被真正定義。未來門戶網站是否存在、以何種形態(tài)存在，都會直接影響瀏覽器最終的呈現方式。因此，今天的 AI 瀏覽器形態(tài)仍處在過渡階段，AI 底層的信息基建也遠未完成。

此外，AI 原生瀏覽器的真正革命性，在于把傳統(tǒng)的「瀏覽」變成了「執(zhí)行」。

在執(zhí)行能力上，AI 瀏覽器不再直接操控整個系統(tǒng)，而是把 AI 的權限限定在瀏覽器生態(tài)內。這在一定程度上保障了安全，卻也壓縮了 AI 的執(zhí)行空間；但在早期階段，先給 AI 劃定明確邊界，反而能更清晰地驗證其真實能力。

2026 年，整個行業(yè)都在圍繞 AI 自動化流程做各種融合嘗試。很多產品早期并不完美，但盡早發(fā)布、盡早講清產品思路，在當下變得格外重要，畢竟先推向市場，就能先拿到機會。

但本質上，用戶真正在意的還是好產品。如今用戶的遷移成本極低，平庸的產品很難打動他們。只有下一款足夠驚艷的產品出現，才能真正引爆用戶的期待。

*頭圖來源：Tabbit

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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