35岁的互联网旧物种，光年之外用 AI 再“发明”了一次

做对的事，哪怕它不酷

作者 | 曹全景

浏览器，是一个有着35年历史的互联网产品。

在2025年之前，它的任务是连接与呈现，是作为信息管道的静态存在，但AI的到来改变了它的使命，它开始介入执行，成为能够理解、思考并主动完成任务的智能中枢。

今年3月，美团光年之外团队推出国内首款AI Agent浏览器Tabbit，在搜索、浏览的传统功能之外，它可以与你进行智能对话，一键整理杂乱的标签页；可以按照指令为你筛选信息、比价商品，也可以结合你@的网页、截图、本地文件、收藏夹，为你整理、分析并输出结构化文档。

回顾科技史，创新很少是从无到有。

iPhone出现前，智能手机已经有了15年的演进史；瓦特改良蒸汽机前，纽科门蒸汽机已用于矿井抽水近50年。

浏览器，这个看似早已定型的互联网基础设施，如今也正在经历一次低调却深刻的重写。

过去，它解决的是“你能看到什么”；今天，它开始介入“你能完成什么”。浏览器的竞争，也由此从性能和速度，转向对人类意图的理解深度，以及把意图转化为结果的能力。

在物理世界数字化之前，光年之外先造了个“有弹性”的AI容器——Tabbit。

把浏览器再“发明”一次

过去30多年，我们评判一个浏览器是否好用，主要看它的页面设计是否美观、网页加载速度够不够快、隐私安全能不能保证等。但现在，随着美团的Tabbit、OpenAI的Atlas以及Dia等AI原生浏览器陆续面世，旧标准逐渐失效了。

人们对一款浏览器的期待，从“看信息”向“做事情”转移，AI能力成为衡量新一代浏览器的主要标尺。

虽然巨头们也在加速传统浏览器的AI化，如谷歌把Gemini植入Chrome，微软在Edge侧边栏集成Copilot，苹果也在Safari里引入Apple Intelligence，但它们与AI Native浏览器在基因、架构、权限、体验上都有本质不同。

传统的AI增强浏览器，底层还是十几年前的架构，AI只是外挂的助手、插件、侧边栏。用户操作浏览器调用AI，进行检索、总结、翻译等，是一种单向的"你说我做"模式。

而真正的AI原生浏览器（如Tabbit），则重新构建了浏览器内核与AI的交互层。浏览器不再只是信息展示窗口，而是AI执行任务的载体。

这种底层架构的重构，在高度依赖“信息差”和“执行差”的财经投研与商业分析等领域，展现出了降维打击般的优势。

举个例子，对于财经类内容的创作者来说，信息的获取与比对是基本功。但传统模式下，想要对比“三桶油”或几家新茶饮上市公司的最新财务数据，不得不在巨潮资讯、Wind、企业官网之间反复切换，逐个打开页面、手动搜索、数据复制、逐一计算，耗时又容易出错。并且收集的资料多保存在收藏夹和本地文档中，调取全凭记忆，难以及时关联数据。

但借助Tabbit，这些痛点都可以迎刃而解。

首先，公司动态监测、信息查询、整理都可以借助智能代理功能完成，只要在全能输入框中描述需求，选择智能代理模式，点击Run，Agent就跑起来了。它会自动搜索并访问多个页面，提取关键数据，清洗格式，并在后台完成计算，生成结构化表格。

以下是Tabbit整理的6家新茶饮上市公司当天公告和股价信息：

接下来，可以结合上述信息，判断是否存在值得进一步挖掘的选题。由于蜜雪冰城当日发布了2025年年报，可以继续利用Tabbit做初步财务分析。

单单一份财报过于单薄，可以将机构研究报告、本地存档的资料库、收藏夹内容、打开的网页一并@进全能输入框，作为上下文投喂给AI。

然后，你可以离座去泡杯茶，也可以切换到其他工作，再回到任务页面时，Tabbit已经呈现出一份结构清晰的数据表和详尽的对比分析，甚至列举出了券商的意见分歧和不同判断。

以上的所有步骤，通过Tabbit的“妙招”，可以无限复用。

“妙招”类似于小龙虾的skills，通过将常用提示词、脚本和智能代理任务储存，让浏览器记住用户的工作方式和思维习惯，最大化缩减重复劳动。同时，“妙招”还支持随时编辑，调整、完善监测目标和范围。

例如，上述财经内容创作者可以设定一个“舆情监控”妙招，让 AI 在每天开盘前自动定向抓取指定财经媒体和社交平台上关于某只股票的最新动态，提炼利空/利好情绪，并生成简报作为选题储备。

更为有趣的是，Tabbit还支持用户“改造”网页，为自己量身定制浏览体验。Tabbit的脚本模式下，用自然语言描述需求，如网页去广告、增加夜间模式、禁止广告弹窗等，即可运行代码生成微型工具。

比如网页去广告，可以一键去除大多数信息检索网站的广告植入链接，让每次获取的信息更加纯净，提高信息获取效率。

一以贯之的产品审美：尊重习惯，温和过渡

不过，再强大的工具，如果切换成本过高，也会让不少人犹豫不决。传统浏览器切换时，往往需要大量的手动配置和数据导入，这让许多用户望而却步，宁可退而求其次，用旧浏览器一再将就。

Tabbit则不同。其能够自动识别并导入主流浏览器的数据，让用户在最短时间恢复完整工作环境。另一方面，界面设计、操作逻辑上，Tabbit没有像Dia那样，激进地摒弃传统浏览器的标签页栏，而是让用户习惯无缝延续，地址栏位置、书签栏、快捷键与传统浏览器保持不变。

Tabbit还支持智能标签管理，借助AI能力，实现多标签页依内容、主题自动分组，将多任务处理时的混乱一键理清，同时通过标签组分隔不同任务，形成独立工作空间，避免对用户当前主浏览流的干扰。

上手简单、使用门槛低，并不意味着Tabbit缺乏深度。相反，AI原生属性赋予了Tabbit更多可能性，让它更像是一款越用越香的“养成系”浏览器。

如果把传统的浏览器比作“熟悉的陌生人”，它了解你的过往，收藏你的偏好，但这些静态的存储，并不会主动帮助你提效。Tabbit则是有记忆的思维伙伴，它能记住你上周收藏过的某篇论文的核心观点，并与今天的搜索关联；它懂你的上下文，明白你搜索时的潜台词；它的收藏夹即数据库，可被AI实时检索、理解和调用。

使用频率越高，存储的记忆越深，Tabbit的执行越符合你的心意，甚至能以用户意图为导向，倒推任务执行方式。例如，当Tabbit运行脚本任务时，发现网页图表主要是通过HTML和CSS动态渲染的，而不是独立的图片文件，普通脚本无法截取时，会主动要求切换到智能代理模式，以保证用户需求达成。

除了底层能力的跃升，Tabbit在表层体验上同样下足了功夫。不少公测用户认为他们对Tabbit的熟悉感，不仅来自于对 Chrome 习惯的兼容，更来自于其视觉设计上的极简与克制——半透明的磨砂玻璃质感、低饱和度的配色，没有任何冗余元素干扰视线。

可以说，Tabbit解决方案里的每一个功能，都指向一个真实场景，面对一个具体痛点，但Tabbit并不会生硬地改变用户习惯，激进地教育用户去适应新的交互逻辑，而是为用户提供了一种渐进式的体验升级。

先尊重用户的旧习惯，再一点点地输出新价值。不炫技、不傲慢，这样温和的过渡方式，背后是一种高级的产品修养和人文关怀，也是产品团队价值观的一贯体现。

据我们了解，Tabbit出自美团光年之外团队，其负责人刘炯2013年加入锤子科技，负责Smartisan OS的产品设计，此后曾任贝壳找房高级产品总监。2023年就职美团光年之外，并主导了Tabbit的开发和设计。

那份似曾相识的感觉或源于此。从UI设计到交互细节，Tabbit产品中，处处可见锤科审美和精神内核：极致的理想主义、细节控和极具实用主义色彩的软件交互创新。

在产品理念上，Tabbit和锤子有许多异曲同工之处。

譬如，Smartisan OS的“一步（OneStep）”和Tabbit的“妙招”，前者通过侧边栏和拖拽操作，让用户可以在不同应用之间快速传递文字、图片、文件等信息，无需经历“复制-切换应用-粘贴”的繁琐步骤；后者通过将用户常用的提问格式、规范和工作流程固化为可复用的“招式”，让类似的信息处理任务可以一键完成。二者都致力于打破应用孤岛或功能孤岛的限制，用最短的路径完成操作。

再比如，锤子通过“大爆炸”解决移动端文字处理难的痛点，Tabbit用垂直侧边栏化解标签页横向堆叠，导致标题被截断、切换低效的难题。两者都没有盲从行业惯例，敢于推翻重构。

锤科有个核心观点：产品应该融入用户的使用场景，而非强制用户适应产品。Tabbit团队内部也有共识：“用户不是你的孩子，别逼着他学习。”因此，Tabbit不做强方法论导向，仅将AI能力嵌入既有工作流，让原本需要多工具接力完成的事，在一个窗口内流畅走完。

或许在本源上，互联网产品方法论并没有时代的划分，只有对用户的尊重。从移动互联网一路走来的老产品人所坚持的，不过是将人的体验始终置于技术之上，让技术成就人，而非让人去适应技术。

做对的事，哪怕它不酷

为什么要在2026年选择推出一个AI浏览器产品？这是Tabbit推出以来，团队被问到最多的问题。

的确，在当下千问、豆包等Agent，甚至OpenClaw大乱斗的背景下，AI浏览器听起来并不是一个很酷的产品。甚至有声音认为，如果操作系统本身就能做Agent的事，AI浏览器可能只是过渡产物。

但回归到真实的商业世界，在利用“信息差”赚钱的实战中，战场（网页）瞬息万变，人类的商业直觉是不可替代的。

系统级 Agent（如 OpenClaw）往往是一个黑盒，它擅长处理计划驱动的长链路任务，但在面对复杂的登录墙、反爬虫机制（如电商后台、专业金融数据库）时，往往束手无策。

而浏览器是目前唯一能无障碍访问所有 Web 应用的通用接口。AI 浏览器最大的底牌在于：它拥有用户当前所有的上下文（视觉、DOM结构、登录状态），并且支持“人机协同（Human-in-the-loop）”。

用户负责最难的“导航”与“直觉判断”，AI 负责瞬间的数据提取、翻译和计算。这种“人类掌舵 + AI 划桨”的模式，是目前捕捉信息差变现最敏捷、最高效的形态。当然，日常工作中，这种场景驱动的即时需求，也远多于系统级 Agent 处理的异步任务。

不仅如此，无论是SaaS办公、电商平台，还是各类垂直行业系统，绝大多数数字化服务仍运行在Web之上。只要Web生态存在，浏览器作为“入口”的价值就不会消失。

长期来看，AI浏览器与系统级Agent也不是替代关系，而是互补关系。以OpenClaw为代表的Agent擅长处理异步、长链路、计划驱动的任务，这类任务往往需要跨应用调度，且对实时性要求不高。

而AI浏览器更多地处理实时的、场景式的需求。用户在浏览过程中遇到问题，可以随时唤起AI来问：“这个条款是什么意思？”“提取这篇报告的核心数据”“对比这个商品在各平台的价格”。毫无疑问，这是离用户最近、覆盖场景最广的落地路径。

还有个细节很有意思：Tabbit与OpenAI的Atlas、Dia相比，不同之处在于，前者是一个大模型聚合器，支持DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、Minimax以及美团自研的LongCat等多款模型。为何Tabbit不跟单一模型绑定？Tabbit团队对外的解释是：“Tabbit要站在用户这边，不同的任务交给不同的模型，实现最好的效果。”

Tabbit呈现的，是AI Native产品应有的模样：抹平技术与普通人之间的门槛，将时间“偷回来”还给用户，他们要“用最好的模型，雕最好的壳”。

这支团队还认为，最有价值的使用场景不是设计出来的，而是用户在真实使用过程中自己摸索出来的。Tabbit要做的不是去迎合想象中的需求，而是做一个足够有弹性的容器，让用户发现自己的需求，然后满足它。

“把被重复劳动占据的时间还给用户，让他们有更多时间去做真正重要的事情——陪伴家人，发展兴趣，或者只是安静地发一会儿呆。”这听起来很朴素，却是Tabbit团队认为技术真正应该做的事。

在FOMO（Fear of Missing Out）盛行、AI焦虑弥漫的当下，做这样一款不炫技、不耍酷，默默填平想法与结果间沟壑的浏览器，或许不够酷，但一定是对的选择。