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永久免費,美團AI瀏覽器來了,10多個頂級模型幫你干活,還附送Agent外掛

2026-06-10 08:19

智東西6月9日報道,美團GN06(原光年之外)團隊正式發佈AI瀏覽器Tabbit V1.0,並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,收穫了大量用户好評,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。

它能根據用户指令執行復雜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,化身一個能幫用户干活的全能助手。

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,並能讓AI做對比總結。

在Tabbit中,喚起AI非常方便,可以打開新標籤頁對話框直接提問,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。

而且用户在歷史對話中反覆提到的偏好、背景、重要信息,Tabbit都會記住,主動適配用户的習慣。

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分鍾生成一份帶核心概念、定理、方法和自測題的資料。
  • 隨手搓個網頁小遊戲。
  • 覈實鏈接的信息來源、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,並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,用户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。」劉炯説。

手機上也能體驗Tabbit的嚐鮮測試版了,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。

對於此前參與公測的用户,Tabbit會贈送專屬「先鋒探索用户」紀念卡,並根據註冊時間和使用天數贈送專業版權益。

01.

重構瀏覽器背后:

AI時代的絕佳入口

為什麼要做一款AI瀏覽器?

劉炯解釋道,傳統瀏覽器的殼子已經定型,但網頁本身的複雜度在瘋狂提升。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瀏覽器干什麼?

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,複製粘貼、上傳文件等操作都會額外消耗注意力和時間,並且存在信息損耗。

而AI瀏覽器天然掌握着你打開的標籤頁、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,知道你在看什麼,並能直接基於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。

不過很多用户對現有瀏覽器已經養成了習慣,書籤、插件都在現有瀏覽器中,憑什麼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、標籤頁、標籤組的基礎上,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,基於用户既有瀏覽器習慣,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。

02.

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),以便用户按需選擇。

「添加引用」選項里有所有已打開標籤頁。輸入@,可引用當前打開的標籤頁、標籤組、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。

接着輸入「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個模型來同台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:可控記憶與複用妙招,提升Agent任務完成率

Agent任務模式擁有更強能力更多場景,並增強了安全性

(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)雲端執行,不污染電腦本地:Agent編排及代碼運行在雲端,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擁有用户完整的上下文,在傳統瀏覽器擁有的網頁、收藏、Chat對話、任務對話基礎上,補齊了雲端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澱成可追溯、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,並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,用户可以糾正,讓它明確記住或忘掉某條記憶。

同時,用户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。

劉炯開玩笑説,這是個「摸魚神器」,老闆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」,即可將複雜的執行流程固化,下次直接複用。

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,智能標籤整理

傳統瀏覽器往往會打開密密麻麻的標籤頁,加上書籤欄、插件欄、各種工具欄,網頁內容只佔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,導致滿屏看着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。

在用户體驗方面,Tabbit V1.0重點做了四點優化:

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

(2)提供垂直標籤欄+標籤智能整理功能,將用户工作區和Agent工作區區隔,可以讓AI一鍵整理標籤頁,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。

03.

怎麼用Tabbit提升生產力?

三位用户現身説法

一位大四學生、一位HR、一位建築工程師,三位非AI重度用户分享了他們使用Tabbit的故事。

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

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,她並沒有讓AI直接幫忙寫論文,而是先讓它用通俗語言解釋fsQCA到底是什麼,建立起一個整體認知框架,然后帶着問題去讀文獻,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。她用標籤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籤組。

整理完之后,她在對話框里直接@三個標籤組,讓AI幫她提煉核心觀點、分析研究空白、找切入點。這樣一來,不需要複製粘貼任何東西,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夥伴。

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、客户增長等關鍵詞,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、你在做什麼、你為什麼要看這份資料、你希望它關注什麼。

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説,基於我們剛纔聊的,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築工程師用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,這種工作重複、枯燥、低效,但又不得不做。

接觸到Tabbit之后,他先嚐試寫一個妙招,將整套流程全自動化,結果跑到100步就報錯了,因為流程太複雜,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,前期的填表和篩選佔用了大量步驟,到關鍵的數據獲取環節已經沒有余量了。

AI建議他把複雜任務拆分成兩個獨立的妙招:第一個妙招只篩選並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,這種工作流程還能複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;三是關注執行日誌,卡點可能藏在細節里;四是執行完一定要覆盤,把改進沉澱回妙招里,讓「一次性的便利變成可複用的能力」。

04.

結語:瀏覽器不止是被動瀏覽,

藉助AI幫助用户主動探索世界

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,能在里面能拼出什麼,完全取決於用户自己,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、探索未知的一扇窗户。

劉炯希望瀏覽器不是一個被動的瀏覽工具,而是一個藉助AI,幫助用户主動探索世界的平臺。

本文來自微信公眾號「智東西」(ID:zhidxcom),作者:ZeR0,編輯:漠影,36氪經授權發佈。

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