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

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，每週迭代，共迭代12個版本，收穫了大量用戶好評，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裡的300多款現成Agent技能，化身一個能幫用戶幹活的全能助手。 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。 而且用戶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。 隨手搓個網頁小遊戲。 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。 本週，Tabbit將陸續推送V1.0的更新，並承諾標準版永久免費。 一週的免費額度，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。 後續，Tabbit還將提供10倍用量的專業版，一週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戶，Tabbit會贈送專屬「先鋒探索用戶」紀念卡，並根據註冊時間和使用天數贈送專業版權益。 一、重構瀏覽器背後：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，白領平均每週有超過66個小時花在瀏覽器裡，辦公、協作、文檔、會議、郵件、數據分析等任務全在瀏覽器裡完成。 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瀏覽器幹什麼？ 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瀏覽器天然掌握著你打開的標籤頁、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。 不過很多用戶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，基於用戶既有瀏覽器習慣，升級背後的智能。 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在後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支持自由切換十餘款國內領先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”選項裡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裡搜索“WWDC”，通過調用“小紅書評論導出”妙招，抓取和整理一篇帖子裡的評論。 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，不汙染電腦本地：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，能將對話裡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，歷史對話裡穩定出現的偏好、背景、計劃和重要結論，在新對話裡都接得上。 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”，在以後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，任務執行完成後，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。 裡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，將用戶工作區和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。 三、怎麼用Tabbit提升生產力？三位用戶現身說法 一位大四學生、一位HR、一位建築工程師，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做什麼，試試看後，發現好像可以做一些事情，然後學著給更好的上下文，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，然後帶著問題去讀文獻，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。 整理完之後，她在對話框裡直接@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。 最後的論文答辯大綱和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。後來，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理清招人需求後，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說，基於我們剛才聊的，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，然後對比，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之後，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餘量了。 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裡提取數據、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，先關注主幹；二是一個妙招聚焦一件小事；三是關注執行日誌，卡點可能藏在細節裡；四是執行完一定要覆盤，把改進沉澱回妙招裡，讓“一次性的便利變成可複用的能力”。 結語：瀏覽器不止是被動瀏覽，藉助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，能在裡面能拼出什麼，完全取決於用戶自己，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，而是一個藉助AI，幫助用戶主動探索世界的平臺。