智東西
作者 ZeR0
編輯 漠影

智東西6月9日報道，今日，美團GN06（原光年之外）團隊正式發布AI瀏覽器Tabbit V1.0，并承諾核心功能將永久免費開放。

Tabbit自3月2日開放公測至今，正好是100天，每周迭代，共迭代12個版本，收獲了大量用戶好評，比如“Windows上最好看的瀏覽器”、“特別務實的工具產品”、“低門檻且安全穩定地用到頭部模型的方式”等等。

GN06負責人劉炯透露，這一百天來，Tabbit活得非常健康。

這款AI瀏覽器，既繼承了傳統瀏覽器的使用習慣，又將“大模型問答+搜索+Agent”能力打包。

它能根據用戶指令執行復雜Agent任務，操作網頁，生成PDF、PPT、Excel、Word，兼容主流Agent Skill和MCP工具，還能隨心調用妙招廣場里的300多款現成Agent技能，化身一個能幫用戶干活的全能助手。

值得一提的是，Tabbit不僅支持調用10多款國內頭部大模型（包括DeepSeek、LongCat、GLM、Kimi、MiniMax、Doubao、Qwen等），而且具備多選模型功能，可以讓5個模型同頁面同時回答同一個問題，并能讓AI做對比總結。

在Tabbit中，喚起AI非常方便，可以打開新標簽頁對話框直接提問，也可以從右上角“Chat”打開側邊欄對話框，亦能在網頁中劃詞、截圖精準提問。

而且用戶在歷史對話中反復提到的偏好、背景、重要信息，Tabbit都會記住，主動適配用戶的習慣。

比如，Tabbit能做這些事：

• 參照10份資料，幾輪對話生成一份匹配院校、專業的高考專業推薦方案。
• 一個網課視頻鏈接 + 一句話，3分鐘生成一份帶核心概念、定理、方法和自測題的資料。
• 隨手搓個網頁小游戲。
• 核實鏈接的信息來源、拆解話術套路。
• 在PDF上直接劃詞看釋義、例句和詞根，讀到哪兒問到哪兒。
• 根據上傳素材和讀屏信息，生成大綱和PPT。

劉炯談道，Tabbit的slogan是：工作交給Tabbit，時間留給自己。

本周，Tabbit將陸續推送V1.0的更新，并承諾標準版永久免費。

一周的免費額度，大約能使用最新AI模型，進行1000次對話、生成50張配圖、讓Agent自動跑完10個任務，或是寫100篇萬字總結/千字撰寫。

如果免費額度都用完了，用戶可繼續使用一個不限量的高性價比模型。

后續，Tabbit還將提供10倍用量的專業版，一周9.9元，以及更多核心功能。

“一杯瑞幸美式的價格，就能讓超過10個國內頂級模型為你打工。”劉炯說。

手機上也能體驗Tabbit的嘗鮮測試版了，iOS和安卓版已上線，鴻蒙版正在開發，功能逐步完善中，暫時不支持收藏夾同步和點外賣。

對于此前參與公測的用戶，Tabbit會贈送專屬「先鋒探索用戶」紀念卡，并根據注冊時間和使用天數贈送專業版權益。

一、重構瀏覽器背后：AI時代的絕佳入口

為什么要做一款AI瀏覽器？

劉炯解釋道，傳統瀏覽器的殼子已經定型，但網頁本身的復雜度在瘋狂提升。今天，白領平均每周有超過66個小時花在瀏覽器里，辦公、協作、文檔、會議、郵件、數據分析等任務全在瀏覽器里完成。

在他看來，瀏覽器非但沒有過時，反而因為AI變得更加重要。AI生成的應用、文檔、工具，落地載體都是網頁。

如今市面上已經有龍蝦、Codex等桌面智能體工具，還要AI瀏覽器干什么？

當前我們使用AI工具的方式，通常很割裂，需要打開多個軟件，在這個窗口查資料，再切換到另一個窗口問AI，復制粘貼、上傳文件等操作都會額外消耗注意力和時間，并且存在信息損耗。

而AI瀏覽器天然掌握著你打開的標簽頁、收藏的文章、正在瀏覽的網頁，這些核心上下文都不需要搬運。AI始終在旁邊，與人共享環境，知道你在看什么，并能直接基于你在瀏覽器中的上下文行動。

這使得AI能更好地理解和更高效地參與你的工作。

不過很多用戶對現有瀏覽器已經養成了習慣，書簽、插件都在現有瀏覽器中，憑什么換一個新的瀏覽器呢？

對此，Tabbit在傳統地址欄、收藏夾、歷史記錄、標簽頁、標簽組的基礎上，升級全意圖輸入、個人知識庫、記憶來源、AI感知和操作、進行中的事項等功能，基于用戶既有瀏覽器習慣，升級背后的智能。

它的收藏夾功能不只是存一個URL鏈接，而是會保存整個網頁的內容，即便網頁失效也能看，AI在后續對話中可以直接引用文章的全文內容。

二、模型、個性化、體驗全面進化：通用Agent能力升級，妙招生態壯大

相比之前的公測版本，Tabbit V1.0的模型、個性化、體驗全面進化。

1、模型：接入10多款頂尖模型，可選多模型同時執行任務

Tabbit支持自由切換十余款國內領先AI模型（MiniMax M3、DeepSeek-V4、Kimi K2.6、GLM-5.1、Doubao-Seed-2.0、Qwen3.5、LongCat-Flash等），以便用戶按需選擇。

“添加引用”選項里有所有已打開標簽頁。輸入@，可引用當前打開的標簽頁、標簽組、收藏夾或上傳本地文件，將網頁內容作為上下文參與AI任務。

劉炯演示了在小紅書里搜索“WWDC”，通過調用“小紅書評論導出”妙招，抓取和整理一篇帖子里的評論。

接著輸入“整理csv文件的內容成為一個markdown格式的材料，分析核心觀點”，Tabbit就會調用AI完成任務。

“更多模式”選項中，“多選模型”功能支持同時選5個模型來同臺PK，對比回答同一個問題。

還能對這些模型的回答做分析總結。

2、個性化：可控記憶與復用妙招，提升Agent任務完成率

Agent任務模式擁有更強能力、更多場景，并增強了安全性。

（1）運行環境（Harness）升級：頁面快照、截圖、DOM理解及執行；自研瀏覽器操作工具集；多步任務規劃及過程干預；網頁腳本生成全面增強。

（2）能編輯，也能交付：在線文檔、多維表格處理類任務成功率提升22%；生成PDF /PPT/Excel/Word等；多源信息研究；兼容主流Agent Skill/MCP生態。

（3）云端執行，不污染電腦本地：Agent編排及代碼運行在云端，本地文件及文件夾按授權訪問，不會在你的電腦上安裝一堆亂七八糟的東西或創建一堆文件。

在美團自己的Benchmark中，從Tabbit V0.23到V1.0，網頁操作的任務成功率從61%提升到70%，總評分從65.0提升到94.3。

據劉炯分享，Tabbit擁有用戶完整的上下文，在傳統瀏覽器擁有的網頁、收藏、Chat對話、任務對話基礎上，補齊了云端MCP、本地目錄、記憶這三塊上下文拼圖。

Beta技術預覽版具備長期記憶，能將對話里的有效信息沉淀成可追溯、可召回、可更新的記憶，讓回答更貼合你的習慣。

它能將長對話總結壓縮，并支持跨對話記憶召回，歷史對話里穩定出現的偏好、背景、計劃和重要結論，在新對話里都接得上。

其記憶是可調整的。如果記憶不準確、過期或不完整，用戶可以糾正，讓它明確記住或忘掉某條記憶。

同時，用戶可將高頻用到的提示詞、腳本、任務、方法、工作流，存為“妙招”，在以后需要用到時一鍵調用。

劉炯現場演示打開小紅書網頁，加載一個妙招，直接把小紅書首頁所有廣告和推廣內容隱藏了。

還有一個“爆改Excel”的妙招，一鍵把小紅書界面改成了Excel表格樣式。

劉炯開玩笑說，這是個“摸魚神器”，老板走過來看到你在認真做一個表格，其實你是在刷小紅書。

另一個妙招是給微信公眾號文章生成目錄。只要打開一篇公眾號文章，它旁邊就會自動出現一個章節目錄，方便你快速跳轉到相應內容。

只要一句話描述需求，AI幫你執行任務，調教好、保存下來就是你自己的妙招。

“智能代理”功能支持執行復雜需求，任務執行完成后，點擊對話底部的“保存為妙招”，即可將復雜的執行流程固化，下次直接復用。

Tabbit還做了一個妙招廣場，上面分享的300多款現成妙招，都可以一鍵添加。

里面已經有很多實用的妙招，比如關閉網頁彈窗、導出B站字幕、高速播放視頻……

從6月8日開始，美團啟動Tabbit妙招大賽，扶持妙招創作者。優秀妙招將進入Skill廣場，獲得曝光、獎金、認證和長期創作者激勵。

3、體驗：清爽UI設計，智能標簽整理

傳統瀏覽器往往會打開密密麻麻的標簽頁，加上書簽欄、插件欄、各種工具欄，網頁內容只占了屏幕的一半多一點，選中文字時還會彈出各種快捷操作小圖標，導致滿屏看著像家門口貼的小廣告，很亂。

Tabbit的設計理念則是極簡，讓你將更多注意力放在網頁本身，使用很久也不會覺得煩。

在用戶體驗方面，Tabbit V1.0重點做了四點優化：

（1）毛玻璃分層設計，弱化標簽欄、書簽欄等非內容區域，突出網頁主題，提供多套配色主題，減少視覺干擾。

（2）提供垂直標簽欄+標簽智能整理功能，將用戶工作區和Agent工作區區隔，可以讓AI一鍵整理標簽頁，隨時開啟AI對話。

（3）過去100天進行了上百項易用性更新，核心功能都可以直接通過對話設置。

（4）緊跟Chromium最新內核版本，版本迭代速度遠超傳統瀏覽器，提供更兼容、更安全、更流暢的體驗。

三、怎么用Tabbit提升生產力？三位用戶現身說法

一位大四學生、一位HR、一位建筑工程師，三位非AI重度用戶分享了他們使用Tabbit的故事。

他們都經歷了相似的過程，起初不確定能用AI做什么，試試看后，發現好像可以做一些事情，然后學著給更好的上下文，把任務自動化，獲得越來越好的結果，并且解放了大量時間。

1、寫畢業論文

一位藝術類專業的大四女生，在距離畢業論文答辯還有一個月時，用Tabbit從零開始動筆，結果不但順利通過答辯，還獲得了四位導師一致好評，評上了優秀論文。

這位女生選的研究方法叫fsQCA，是一個她完全不懂的量化研究方法，分析數據要用的軟件全是英文的。

她分享了自己的具體做法：

第一步，她并沒有讓AI直接幫忙寫論文，而是先讓它用通俗語言解釋fsQCA到底是什么，建立起一個整體認知框架，然后帶著問題去讀文獻，遇到不懂的，就在文獻頁面點右上角召喚出AI。AI能看到她正在讀的內容，所以可以直接針對當前文獻回答問題。

第二步是構建論文骨架，好方法是先分類再整合。她用標簽組把文獻分成了三類——功能屬性、傳播策略、研究方法，每收集到一篇文獻就收藏進對應的標簽組。

整理完之后，她在對話框里直接@三個標簽組，讓AI幫她提煉核心觀點、分析研究空白、找切入點。這樣一來，不需要復制粘貼任何東西，AI直接就能讀取她整理好的那些網頁。

第三步是數據分析，遇到完全不會用的軟件，她在不懂的地方隨時截個圖問AI，AI因為理解她的上下文，知道她是在論文語境下做數據分析，給出來的指導都是分步驟的、針對性的。

最后的論文答辯大綱和PPT也是請Tabbit幫忙設計的。

她總結了自己的感受：其他AI對她而言像一個回答問題的助手，Tabbit則更像一個一起學習工作的伙伴。

2、理清招聘需求

第二個案例也很有意思。

一位HR起初用Tabbit時，把它當聊天機器人來用，覺得讓它根據標準篩選簡歷，還不如自己搜得快。后來，他就“真香”了。

有一次，他要招聘一位“海外增長策略專家”，但需求還不清楚。如果用傳統方式，搜海外增長、增長策略、客戶增長等關鍵詞，會搜出來一大堆簡歷。

所以他試圖讓AI先給夠上下文。@不同的頁面、業務目標、組織現狀、人才盤點的原始材料，讓這些信息直接作為AI的上下文。AI理清招人需求后，找人的路徑就變得清晰了。

他也總結了幾個技巧：

一是給夠上下文。要告訴AI你是誰、你在做什么、你為什么要看這份資料、你希望它關注什么。

二是讓AI反問你。很多時候不是AI不行，是自己沒想清楚。比如跟AI說，基于我們剛才聊的，先不要給我答案，先問我5個問題。這些問題一旦回答出來，也就迫使自己把事情想得更清楚。

三是多模型討論。同時讓多個模型回答一個問題，提供不同視角，然后對比，還可以讓模型互相質疑其他模型給出觀點的漏洞。

3、整理龐雜數據

第三個案例是一位建筑工程師用Tabbit整理數據。他們公司每個月要從全國公共資源交易平臺上篩選設計類中標項目，涉及幾十個核心城市，每次要人工處理幾千條記錄，不同城市的表格格式還不一樣，這種工作重復、枯燥、低效，但又不得不做。

接觸到Tabbit之后，他先嘗試寫一個妙招，將整套流程全自動化，結果跑到100步就報錯了，因為流程太復雜，把瀏覽器自動化的上限用完了。

這時，他把報錯截圖直接丟給AI，讓AI幫他分析問題出在哪。AI告訴他，前期的填表和篩選占用了大量步驟，到關鍵的數據獲取環節已經沒有余量了。

AI建議他把復雜任務拆分成兩個獨立的妙招：第一個妙招只篩選并打開所有符合條件的網頁，第二個妙招再從這些已經打開的頁面里提取數據、整理成Excel。

兩個妙招串聯起來，原來需要4人天的苦差事，現在只需設置城市關鍵詞就能自動完成，這種工作流程還能復用到更多的業務場景中。

他總結了四條經驗：一是不要一次追求完美，先關注主干；二是一個妙招聚焦一件小事；三是關注執行日志，卡點可能藏在細節里；四是執行完一定要復盤，把改進沉淀回妙招里，讓“一次性的便利變成可復用的能力”。

結語：瀏覽器不止是被動瀏覽，借助AI幫助用戶主動探索世界

劉炯總結道，Tabbit瀏覽器提供了基礎AI能力、先進模型和個性化能力，能在里面能拼出什么，完全取決于用戶自己，每個人都能從中探索到樂趣。

IE瀏覽器的全稱是Internet Explorer，即因特網探索者，最早做瀏覽器的一批人將瀏覽器視作是人類連接網絡、連接世界、探索未知的一扇窗戶。

劉炯希望瀏覽器不是一個被動的瀏覽工具，而是一個借助AI，幫助用戶主動探索世界的平臺。