做對的事，哪怕它不酷

作者 | 曹全景

瀏覽器，是一個有著35年歷史的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。

在2025年之前，它的任務(wù)是連接與呈現(xiàn)，是作為信息管道的靜態(tài)存在，但AI的到來改變了它的使命，它開始介入執(zhí)行，成為能夠理解、思考并主動完成任務(wù)的智能中樞。

今年3月，美團(tuán)光年之外團(tuán)隊推出國內(nèi)首款A(yù)I Agent瀏覽器Tabbit，在搜索、瀏覽的傳統(tǒng)功能之外，它可以與你進(jìn)行智能對話，一鍵整理雜亂的標(biāo)簽頁；可以按照指令為你篩選信息、比價商品，也可以結(jié)合你@的網(wǎng)頁、截圖、本地文件、收藏夾，為你整理、分析并輸出結(jié)構(gòu)化文檔。

回顧科技史，創(chuàng)新很少是從無到有。

iPhone出現(xiàn)前，智能手機(jī)已經(jīng)有了15年的演進(jìn)史；瓦特改良蒸汽機(jī)前，紐科門蒸汽機(jī)已用于礦井抽水近50年。

瀏覽器，這個看似早已定型的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，如今也正在經(jīng)歷一次低調(diào)卻深刻的重寫。

過去，它解決的是“你能看到什么”；今天，它開始介入“你能完成什么”。瀏覽器的競爭，也由此從性能和速度，轉(zhuǎn)向?qū)θ祟愐鈭D的理解深度，以及把意圖轉(zhuǎn)化為結(jié)果的能力。

在物理世界數(shù)字化之前，光年之外先造了個“有彈性”的AI容器——Tabbit。

把瀏覽器再“發(fā)明”一次

過去30多年，我們評判一個瀏覽器是否好用，主要看它的頁面設(shè)計是否美觀、網(wǎng)頁加載速度夠不夠快、隱私安全能不能保證等。但現(xiàn)在，隨著美團(tuán)的Tabbit、OpenAI的Atlas以及Dia等AI原生瀏覽器陸續(xù)面世，舊標(biāo)準(zhǔn)逐漸失效了。

人們對一款瀏覽器的期待，從“看信息”向“做事情”轉(zhuǎn)移，AI能力成為衡量新一代瀏覽器的主要標(biāo)尺。

雖然巨頭們也在加速傳統(tǒng)瀏覽器的AI化，如谷歌把Gemini植入Chrome，微軟在Edge側(cè)邊欄集成Copilot，蘋果也在Safari里引入Apple Intelligence，但它們與AI Native瀏覽器在基因、架構(gòu)、權(quán)限、體驗上都有本質(zhì)不同。

傳統(tǒng)的AI增強(qiáng)瀏覽器，底層還是十幾年前的架構(gòu)，AI只是外掛的助手、插件、側(cè)邊欄。用戶操作瀏覽器調(diào)用AI，進(jìn)行檢索、總結(jié)、翻譯等，是一種單向的"你說我做"模式。

而真正的AI原生瀏覽器（如Tabbit），則重新構(gòu)建了瀏覽器內(nèi)核與AI的交互層。瀏覽器不再只是信息展示窗口，而是AI執(zhí)行任務(wù)的載體。

這種底層架構(gòu)的重構(gòu)，在高度依賴“信息差”和“執(zhí)行差”的財經(jīng)投研與商業(yè)分析等領(lǐng)域，展現(xiàn)出了降維打擊般的優(yōu)勢。

舉個例子，對于財經(jīng)類內(nèi)容的創(chuàng)作者來說，信息的獲取與比對是基本功。但傳統(tǒng)模式下，想要對比“三桶油”或幾家新茶飲上市公司的最新財務(wù)數(shù)據(jù)，不得不在巨潮資訊、Wind、企業(yè)官網(wǎng)之間反復(fù)切換，逐個打開頁面、手動搜索、數(shù)據(jù)復(fù)制、逐一計算，耗時又容易出錯。并且收集的資料多保存在收藏夾和本地文檔中，調(diào)取全憑記憶，難以及時關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

但借助Tabbit，這些痛點都可以迎刃而解。

首先，公司動態(tài)監(jiān)測、信息查詢、整理都可以借助智能代理功能完成，只要在全能輸入框中描述需求，選擇智能代理模式，點擊Run，Agent就跑起來了。它會自動搜索并訪問多個頁面，提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，清洗格式，并在后臺完成計算，生成結(jié)構(gòu)化表格。

以下是Tabbit整理的6家新茶飲上市公司當(dāng)天公告和股價信息：

接下來，可以結(jié)合上述信息，判斷是否存在值得進(jìn)一步挖掘的選題。由于蜜雪冰城當(dāng)日發(fā)布了2025年年報，可以繼續(xù)利用Tabbit做初步財務(wù)分析。

單單一份財報過于單薄，可以將機(jī)構(gòu)研究報告、本地存檔的資料庫、收藏夾內(nèi)容、打開的網(wǎng)頁一并@進(jìn)全能輸入框，作為上下文投喂給AI。

然后，你可以離座去泡杯茶，也可以切換到其他工作，再回到任務(wù)頁面時，Tabbit已經(jīng)呈現(xiàn)出一份結(jié)構(gòu)清晰的數(shù)據(jù)表和詳盡的對比分析，甚至列舉出了券商的意見分歧和不同判斷。

以上的所有步驟，通過Tabbit的“妙招”，可以無限復(fù)用。

“妙招”類似于小龍蝦的skills，通過將常用提示詞、腳本和智能代理任務(wù)儲存，讓瀏覽器記住用戶的工作方式和思維習(xí)慣，最大化縮減重復(fù)勞動。同時，“妙招”還支持隨時編輯，調(diào)整、完善監(jiān)測目標(biāo)和范圍。

例如，上述財經(jīng)內(nèi)容創(chuàng)作者可以設(shè)定一個“輿情監(jiān)控”妙招，讓 AI 在每天開盤前自動定向抓取指定財經(jīng)媒體和社交平臺上關(guān)于某只股票的最新動態(tài)，提煉利空/利好情緒，并生成簡報作為選題儲備。

更為有趣的是，Tabbit還支持用戶“改造”網(wǎng)頁，為自己量身定制瀏覽體驗。Tabbit的腳本模式下，用自然語言描述需求，如網(wǎng)頁去廣告、增加夜間模式、禁止廣告彈窗等，即可運行代碼生成微型工具。

比如網(wǎng)頁去廣告，可以一鍵去除大多數(shù)信息檢索網(wǎng)站的廣告植入鏈接，讓每次獲取的信息更加純凈，提高信息獲取效率。

一以貫之的產(chǎn)品審美：尊重習(xí)慣，溫和過渡

不過，再強(qiáng)大的工具，如果切換成本過高，也會讓不少人猶豫不決。傳統(tǒng)瀏覽器切換時，往往需要大量的手動配置和數(shù)據(jù)導(dǎo)入，這讓許多用戶望而卻步，寧可退而求其次，用舊瀏覽器一再將就。

Tabbit則不同。其能夠自動識別并導(dǎo)入主流瀏覽器的數(shù)據(jù)，讓用戶在最短時間恢復(fù)完整工作環(huán)境。另一方面，界面設(shè)計、操作邏輯上，Tabbit沒有像Dia那樣，激進(jìn)地摒棄傳統(tǒng)瀏覽器的標(biāo)簽頁欄，而是讓用戶習(xí)慣無縫延續(xù)，地址欄位置、書簽欄、快捷鍵與傳統(tǒng)瀏覽器保持不變。

Tabbit還支持智能標(biāo)簽管理，借助AI能力，實現(xiàn)多標(biāo)簽頁依內(nèi)容、主題自動分組，將多任務(wù)處理時的混亂一鍵理清，同時通過標(biāo)簽組分隔不同任務(wù)，形成獨立工作空間，避免對用戶當(dāng)前主瀏覽流的干擾。

上手簡單、使用門檻低，并不意味著Tabbit缺乏深度。相反，AI原生屬性賦予了Tabbit更多可能性，讓它更像是一款越用越香的“養(yǎng)成系”瀏覽器。

如果把傳統(tǒng)的瀏覽器比作“熟悉的陌生人”，它了解你的過往，收藏你的偏好，但這些靜態(tài)的存儲，并不會主動幫助你提效。Tabbit則是有記憶的思維伙伴，它能記住你上周收藏過的某篇論文的核心觀點，并與今天的搜索關(guān)聯(lián)；它懂你的上下文，明白你搜索時的潛臺詞；它的收藏夾即數(shù)據(jù)庫，可被AI實時檢索、理解和調(diào)用。

使用頻率越高，存儲的記憶越深，Tabbit的執(zhí)行越符合你的心意，甚至能以用戶意圖為導(dǎo)向，倒推任務(wù)執(zhí)行方式。例如，當(dāng)Tabbit運行腳本任務(wù)時，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)頁圖表主要是通過HTML和CSS動態(tài)渲染的，而不是獨立的圖片文件，普通腳本無法截取時，會主動要求切換到智能代理模式，以保證用戶需求達(dá)成。

除了底層能力的躍升，Tabbit在表層體驗上同樣下足了功夫。不少公測用戶認(rèn)為他們對Tabbit的熟悉感，不僅來自于對 Chrome 習(xí)慣的兼容，更來自于其視覺設(shè)計上的極簡與克制——半透明的磨砂玻璃質(zhì)感、低飽和度的配色，沒有任何冗余元素干擾視線。

可以說，Tabbit解決方案里的每一個功能，都指向一個真實場景，面對一個具體痛點，但Tabbit并不會生硬地改變用戶習(xí)慣，激進(jìn)地教育用戶去適應(yīng)新的交互邏輯，而是為用戶提供了一種漸進(jìn)式的體驗升級。

先尊重用戶的舊習(xí)慣，再一點點地輸出新價值。不炫技、不傲慢，這樣溫和的過渡方式，背后是一種高級的產(chǎn)品修養(yǎng)和人文關(guān)懷，也是產(chǎn)品團(tuán)隊價值觀的一貫體現(xiàn)。

據(jù)我們了解，Tabbit出自美團(tuán)光年之外團(tuán)隊，其負(fù)責(zé)人劉炯2013年加入錘子科技，負(fù)責(zé)Smartisan OS的產(chǎn)品設(shè)計，此后曾任貝殼找房高級產(chǎn)品總監(jiān)。2023年就職美團(tuán)光年之外，并主導(dǎo)了Tabbit的開發(fā)和設(shè)計。

那份似曾相識的感覺或源于此。從UI設(shè)計到交互細(xì)節(jié)，Tabbit產(chǎn)品中，處處可見錘科審美和精神內(nèi)核：極致的理想主義、細(xì)節(jié)控和極具實用主義色彩的軟件交互創(chuàng)新。

在產(chǎn)品理念上，Tabbit和錘子有許多異曲同工之處。

譬如，Smartisan OS的“一步（OneStep）”和Tabbit的“妙招”，前者通過側(cè)邊欄和拖拽操作，讓用戶可以在不同應(yīng)用之間快速傳遞文字、圖片、文件等信息，無需經(jīng)歷“復(fù)制-切換應(yīng)用-粘貼”的繁瑣步驟；后者通過將用戶常用的提問格式、規(guī)范和工作流程固化為可復(fù)用的“招式”，讓類似的信息處理任務(wù)可以一鍵完成。二者都致力于打破應(yīng)用孤島或功能孤島的限制，用最短的路徑完成操作。

再比如，錘子通過“大爆炸”解決移動端文字處理難的痛點，Tabbit用垂直側(cè)邊欄化解標(biāo)簽頁橫向堆疊，導(dǎo)致標(biāo)題被截斷、切換低效的難題。兩者都沒有盲從行業(yè)慣例，敢于推翻重構(gòu)。

錘科有個核心觀點：產(chǎn)品應(yīng)該融入用戶的使用場景，而非強(qiáng)制用戶適應(yīng)產(chǎn)品。Tabbit團(tuán)隊內(nèi)部也有共識：“用戶不是你的孩子，別逼著他學(xué)習(xí)?！币虼耍琓abbit不做強(qiáng)方法論導(dǎo)向，僅將AI能力嵌入既有工作流，讓原本需要多工具接力完成的事，在一個窗口內(nèi)流暢走完。

或許在本源上，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品方法論并沒有時代的劃分，只有對用戶的尊重。從移動互聯(lián)網(wǎng)一路走來的老產(chǎn)品人所堅持的，不過是將人的體驗始終置于技術(shù)之上，讓技術(shù)成就人，而非讓人去適應(yīng)技術(shù)。

做對的事，哪怕它不酷

為什么要在2026年選擇推出一個AI瀏覽器產(chǎn)品？這是Tabbit推出以來，團(tuán)隊被問到最多的問題。

的確，在當(dāng)下千問、豆包等Agent，甚至OpenClaw大亂斗的背景下，AI瀏覽器聽起來并不是一個很酷的產(chǎn)品。甚至有聲音認(rèn)為，如果操作系統(tǒng)本身就能做Agent的事，AI瀏覽器可能只是過渡產(chǎn)物。

但回歸到真實的商業(yè)世界，在利用“信息差”賺錢的實戰(zhàn)中，戰(zhàn)場（網(wǎng)頁）瞬息萬變，人類的商業(yè)直覺是不可替代的。

系統(tǒng)級 Agent（如 OpenClaw）往往是一個黑盒，它擅長處理計劃驅(qū)動的長鏈路任務(wù)，但在面對復(fù)雜的登錄墻、反爬蟲機(jī)制（如電商后臺、專業(yè)金融數(shù)據(jù)庫）時，往往束手無策。

而瀏覽器是目前唯一能無障礙訪問所有 Web 應(yīng)用的通用接口。AI 瀏覽器最大的底牌在于：它擁有用戶當(dāng)前所有的上下文（視覺、DOM結(jié)構(gòu)、登錄狀態(tài)），并且支持“人機(jī)協(xié)同（Human-in-the-loop）”。

用戶負(fù)責(zé)最難的“導(dǎo)航”與“直覺判斷”，AI 負(fù)責(zé)瞬間的數(shù)據(jù)提取、翻譯和計算。這種“人類掌舵 + AI 劃槳”的模式，是目前捕捉信息差變現(xiàn)最敏捷、最高效的形態(tài)。當(dāng)然，日常工作中，這種場景驅(qū)動的即時需求，也遠(yuǎn)多于系統(tǒng)級 Agent 處理的異步任務(wù)。

不僅如此，無論是SaaS辦公、電商平臺，還是各類垂直行業(yè)系統(tǒng)，絕大多數(shù)數(shù)字化服務(wù)仍運行在Web之上。只要Web生態(tài)存在，瀏覽器作為“入口”的價值就不會消失。

長期來看，AI瀏覽器與系統(tǒng)級Agent也不是替代關(guān)系，而是互補關(guān)系。以O(shè)penClaw為代表的Agent擅長處理異步、長鏈路、計劃驅(qū)動的任務(wù)，這類任務(wù)往往需要跨應(yīng)用調(diào)度，且對實時性要求不高。

而AI瀏覽器更多地處理實時的、場景式的需求。用戶在瀏覽過程中遇到問題，可以隨時喚起AI來問：“這個條款是什么意思？”“提取這篇報告的核心數(shù)據(jù)”“對比這個商品在各平臺的價格”。毫無疑問，這是離用戶最近、覆蓋場景最廣的落地路徑。

還有個細(xì)節(jié)很有意思：Tabbit與OpenAI的Atlas、Dia相比，不同之處在于，前者是一個大模型聚合器，支持DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、Minimax以及美團(tuán)自研的LongCat等多款模型。為何Tabbit不跟單一模型綁定？Tabbit團(tuán)隊對外的解釋是：“Tabbit要站在用戶這邊，不同的任務(wù)交給不同的模型，實現(xiàn)最好的效果。”

Tabbit呈現(xiàn)的，是AI Native產(chǎn)品應(yīng)有的模樣：抹平技術(shù)與普通人之間的門檻，將時間“偷回來”還給用戶，他們要“用最好的模型，雕最好的殼”。

這支團(tuán)隊還認(rèn)為，最有價值的使用場景不是設(shè)計出來的，而是用戶在真實使用過程中自己摸索出來的。Tabbit要做的不是去迎合想象中的需求，而是做一個足夠有彈性的容器，讓用戶發(fā)現(xiàn)自己的需求，然后滿足它。

“把被重復(fù)勞動占據(jù)的時間還給用戶，讓他們有更多時間去做真正重要的事情——陪伴家人，發(fā)展興趣，或者只是安靜地發(fā)一會兒呆?！边@聽起來很樸素，卻是Tabbit團(tuán)隊認(rèn)為技術(shù)真正應(yīng)該做的事。

在FOMO（Fear of Missing Out）盛行、AI焦慮彌漫的當(dāng)下，做這樣一款不炫技、不?？?，默默填平想法與結(jié)果間溝壑的瀏覽器，或許不夠酷，但一定是對的選擇。