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时隔 977 天，美团收购光年之外之后，终于交出了大模型应用的「第一份答卷」——AI 浏览器，Tabbit。
2026 年 3 月 2 日，AI 浏览器 Tabbit 正式官宣进入公测阶段，目前支持 macOS 和 Windows 双平台，无需邀请码、无需任何费用，只要下载注册，即可直接体验。
相较于国内部分 AI 浏览器「以搜索为主，AI 为辅」的模式，Tabbit 确实将产品的重心偏向 AI，从信息搜索、连接以及执行上，AI 将会是浏览器内所有任务互动的第一道入口。但在浏览器形式上，Tabbit 又融合了谷歌浏览器、Safari 等传统浏览器的子菜单页面设计。因此第一次使用时，Tabbit 会给用户带来陌生里又有一丝熟悉的感觉。
目前，Tabbit 还支持从 Chrome、Edge、Safari 等在内的主流浏览器导入搜索历史记录、收藏夹、Cookie、已保存的账号和密码、插件等数据。在新旧浏览器交替之间，用户迁移速度很快，学习成本也比较低。
据官网介绍，目前 Tabbit 主要适用于工作场景、娱乐场景、学习场景、金融场景、知识场景，并且还推出了智能客服代理、学术顾问、审批助理和运营管家四大智能助理形式，鼓励用户去尝试更多 AI 执行的可能性。
Tabbit 浏览器｜图片来源：极客公园
和传统的浏览器相比，Tabbit 更偏向直接给出 AI 综合权衡后给出的「结果」，而非将信息直接呈现在用户面前，供用户自己查找、挑选。另一方面，Tabbit 增加了「执行力」，无论是有关对浏览器本身的收藏管理等行为，还是对浏览器页面进行跳转、发布等任务，AI 开始部分接管用户的鼠标，直接开始做各项任务执行。有了执行力之后，Tabbit 将整个浏览器的使用记录以及互联网都视为对话的上下文信息，可以基于整个网页内容与用户进行协作。
体验上，Tabbit 与 OpenAI 的 Atlas、Arc 的 Dia 相比，较为明显的不同之处在于，Tabbit 是一个大模型聚合器，可以支持 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、Minimax 以及美团自研的 LongCat 等多款模型。在执行力上，Tabbit 同样更强，可以直接通过对话方式改变网页设置，并且对工作流还做了「妙招」系统等重点优化。
过去，互联网时代，我们评判一个浏览器是否好用，主要看其页面设计是否美观、网页加载速度、隐私安全等，但现在，随着美团的 Tabbit、OpenAI 的 Atlas 以及 Arc 的 Dia 陆续面世，你会发现这套旧标准显然并不适用，它们都通过简化界面，强调「AI 交互」能力，AI 浏览器的核心竞争点也发生了偏移。
今天，我们主要从浏览器的工具属性与其 AI 玩法两个维度进行深度体验，看它究竟能为用户带来哪些实质性的效率提升。
一、AI浏览器 vs 传统浏览器如何让习惯成自然的用户，自愿放弃用了几十年的浏览器？Tabbit 显然把「开始」环节的第一步想得很清楚：零迁移成本。
这可能是我使用诸多应用当中迁移最方便的一次。下载完安装包，什么都没有注册时，Tabbit 自动识别了我电脑上常用浏览器应用，甚至打开选项菜单，只等我确认。它甚至可以识别出同一个浏览器内的多个账户，询问用户具体要导入哪个账户的哪些信息。
它弹出一个弹窗，提醒安全信息转移，其中包括直接读取浏览器的相关信息以及钥匙串里的密钥信息。确认后，在原有 Chrome 浏览器上的常用书签页都直接被转移至 Tabbit。并且，连我当时打开的网页都会被一键转移，就像镜像一样被完整搬移了过去。整个迁移过程成本低，用户上手快。
Tabbit 浏览器新手教学｜图片来源：极客公园
其次，用户需要选择两种页面布局形式，一种是类似 Atlas 在网页边框处单开一个分栏，专门与 AI 交互。另一种则是，让 AI 交互页面以一个浮窗的形式展开。Tabbit 还通过免费使用，换取用户将其设为默认浏览器。
正式进入 Tabbit 浏览器使用环节，还是熟悉的对话框，但从这一步 AI 浏览器的使用就开始和传统浏览器有一些区别。
首先是，你可以选择该浏览器的模式，是 Chatbot 对话模式，任务更强调 AI 模型的能力，还是智能代理模式，任务中需要 AI 帮助你执行相关环节，甚至是否需要提前用 @ 符号引用各种文件。
其次，你可以选用不同的开源模型。目前，Tabbit 支持 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、Minimax。你也可以选择「最佳」让 AI 根据任务自动分配相应模型。
AI 浏览器与传统浏览器 Fox 的对比 ｜图片来源：极客公园
和传统的浏览器对比中，我们能看到过去的浏览器，更注重的是信息的流转，因此主页设置都基于如何设置能够让用户可以直达信息界面，常用网页、收藏夹以及一些热门信息都会呈现在浏览器主页上。而 AI 浏览器的核心在于信息价值。因此它从入口开始就更强调功能本身，甚至会预设一个能让 AI 能力充分释放的指令场景。
也因此，当用户使用 AI 浏览器的时候，需要从「我来查找信息」的思维转变至「我来处理一个任务」。
此思维之下，传统浏览器的「搜索」功能，在 AI 浏览器有了不一样的玩法。
提出问题之后，用户可以选择通过 Chat 模式直接与 AI 对话，或者选择 Bing 浏览器搜索相关问题。
如果你选择 Chat 模式对话后，AI 则会在搜索信息权重比较高的网页信息后，直接给出 AI 答案。初步来看，答案质量比较准确。
但当你使用 Bing 搜索页面后，则会在该浏览器中跳转到 Bing 页面中，第一眼看到 Bing 内置的 AI 给出的回答，或者浏览 Bing 网站搜索结果。
两种搜索模式设计，让用户能够自如切换两种浏览器的使用习惯。本质上，浏览器的核心在于对信息的权重以及对搜索结果调优的方式没有变，但过去是将所有信息呈现给用户，现在是将优质信息呈现给 AI，将结果呈现给用户。
我们给出几类不同问题时，Tabbit 内置的 AI 反应速度不算太快，大约在两三分钟之后，呈现出具体的答案，甚至也会出现空转情况。
左侧为 Gemini 给出的回答，右侧为 Tabbit 给出的回答 ｜图片来源：极客公园
除了搜索功能以外，Tabbit 还准备了一些 AI 工具，让用户能够快速将输出结果进行二次处理。其中，比较好用的 AI 功能主要有两个：随选随问和妙招管理功能。
当用户在浏览器里打开一个网页，然后选择需要分析的内容段落后，不需要复制粘贴，所有选中内容会自动同步到侧面的 AI 对话框中，用户可以直接在对话框中提问。如果你离开某页面，再次回到这个页面时，会随时回到上次进度。
其次，当你在对话框提问的时候，还可以打开妙招管理功能中预制的 Skills 库，用户可以随时提问、解释和总结。
Tabbit 浏览器妙招管理｜图片来源：极客公园
不仅如此，一些基础浏览器设置也不再需要用户手动完成，而是可以自动交给 AI 处理。
比如说收藏网页，在给出收藏网页指令后，AI 首先会阅读官方的指令执行手册，然后拆解任务步骤执行，最后，Tabbit 会给出一个执行代码框。用户点击之后，浏览器就会自动化执行，最后收藏该页面。据说，保存标签组到收藏夹，几周后重访，AI 上下文完整如初。
Tabbit 浏览器自动收藏｜图片来源：极客公园
此外，我们还上传了一些数据表格直接至浏览器内，让 AI 分析数据内容，并且处理成多媒体的新闻。测试了几轮之后，我们发现其表格统计、内容梳理以及归纳总结能力比较好用，AI 能够在一轮轮调教中对图表做更多设计优化，让最终输出的结果质量更高。
整体而言，Tabbit 是一款对普通用户来说，比较友好的 AI 浏览器。用户不仅可以快速上手，使用过程也不复杂，还可以自由切换各种模型，并且尝试一些基础的 AI 自动化操作。如果说，未来 AI 浏览器会成为大家必不可少的使用工具的话，国内用户可以通过 Tabbit 打开对 AI 浏览器的认知，熟悉 AI 浏览器的玩法，以便后续更好的将 AI 融入工作流。
二、四大AI代理功能在官网上，Tabbit 提供了四大智能代理模版，强调其在智能客服、学术顾问、审批助手以及运营达人四个场景中有比较好的自动化执行能力。
整体体验下来，比较有惊艳感的是，运营达人场景。
据官网介绍，该场景重视多端分配和自动发布。读取基础内容后，该代理可以在各平台创作页中自动填写标题与正文等关键信息，并按平台差异补全标签、分区、封面、可见性等发布设置后提交发布，实现一稿多发、同步上线。
我们先递给 Tabbit 一个稿件，让其读取稿件内容，并在各平台创作页中自动填写标题与正文等关键信息，并按平台差异补全标签、分区、封面、可见性等发布设置后提交发布，实现一稿多发、同步上线。
但在我们第一轮体验过程中，即便我们将一个带有标题、头图的文件夹上传给浏览器后，并没有实际发布操作成功。
Tabbit 浏览器第一轮执行失败｜图片来源：极客公园
随后，我们强调内容已经上传后，浏览器自动跳至小红书页面登录，然后让用户扫码登录。完成扫码登录之后，它又开始继续执行相关指令，我们可以看到 Tabbit 智能代理是如何一步步操作的，如何调用浏览器鼠标点击什么页面，随着进入发布笔记页面后，AI 自动将标题、内容填入其中然后开始排版，并且设计多种风格。每一个指令的运转都清晰可见，用户可随时停止运转。最后，整个内容顺利一键发布成功，全程除了登录扫码，没有任何人为干预。
页面显示，只有选中了智能代理的模式，Tabbit 才会开启权限自动化执行。甚至当 Tabbit 智能代理操作网页时，用户还可以可以切换网页，智能代理会在后台继续完成任务。
Tabbit 浏览器自动发布稿件｜图片来源：极客公园
尽管执行效果是成功的，但从运行细节上，整个流程中仍有不少需要优化的地方。比如说，原有的内容标题字数并不适合小红书发布要求，AI 并没有优化标题，而是将标题直接被砍断。再比如说，既定流程中的推流标签并没有打在小红书的笔记内容上，而是直接呈现在图片上，并没有起到实质的标签作用。
Tabbit 浏览器自动删除稿件｜图片来源：极客公园
以及，最后我让 Tabbit 删除这篇笔记，Tabbit 在第一遍执行指令中删除后，开始反复陷入空转中，在「找不到页面」和「页面可能在刷新」中反复跳转，最后需要人为做任务终止。
尽管这一轮任务指令并不复杂，但 Tabbit 在网页端的 AI 执行上的效果确实不错。如果用户后续花费一定时间调教具体任务，Tabbit 会很快成为一个工作流平台
此前，我们曾在 Kimi Claw 上搭建一个工作流，希望 AI 能够读取每日飞书工作群内聊天对话，并将其总结。当时，由于飞书权限原因，我们搭建的 bot 无法读取飞书群聊信息，因此卡壳。但这个工作流，在 Tabbit 上完成了。
如果说，此前扫码登录小红书页面让我感到惊讶，那这次没有扫码的情况下，仅是飞书 APP 处于登录的条件下，我的飞书网页在指令的执行下自动打开，会带来一丝隐忧。我至今也不知道浏览器迁移时带走了多少网站登录密钥，竟能让它自动打开飞书应用。通过滚动页面和提取页面内容，Tabbit 轻松总结了当日的群聊内容。
Tabbit 自动登录飞书网页版 ｜图片来源：极客公园
智能客服和学术顾问两个场景在使用上基础逻辑差不多。只不过，一个是根据用户自设的指南手册作解答，另一个根据最新的研究以及权威文献做行业分析。
像是智能客服上，我们提交了一份《执行指南》，随后对指南里的问题进行提问，只能代理会根据指南里的问题自动给出较为合适的回答。
放到电商场景下，只要提前设立好常见的问题，再进行简单部署，AI 就可以自主理解运营规范，当用户询问到有关商品的信息，AI 可以生成统一口径的答复并批量提交，完成消息回复闭环。
在学术顾问上，我们给出的指令是：
研究一下医疗大模型目前的商业化进展以及核心权衡可用率的标准。
在明确需求之后，Tabbit 借助深度网络搜索，获取多源信息，并将其信息整合归类，再结构化输出。其实从执行路径上来看，似乎和传统 ChatGPT 方式并无太大差异。两份答案的信息密度相近，主要区别在于时效性，Tabbit 可以借助的实时网络搜索，获取最新信息。
最后，Tabbit 还自动汇总全部待办请求并结构化提取关键信息，逐条核对后按指令执行审批通过操作并提交留痕，批量完成处理，减少重复点击与遗漏成本。
三、下一个超级入口？整体体验下来，我越来越明显地感觉到当下 AI 浏览器与 AI 应用的边界正在快速模糊，本质上都在成为统一的 AI 超级入口。
传统浏览器是所有门户网站的入口，而新一代 AI 浏览器，也正在成为下一代 AI 服务的超级入口。但互联网时代的基础信息单元是超链接，而 AI 时代最核心的信息范式，至今仍未被真正定义。未来门户网站是否存在、以何种形态存在，都会直接影响浏览器最终的呈现方式。因此，今天的 AI 浏览器形态仍处在过渡阶段，AI 底层的信息基建也远未完成。
此外，AI 原生浏览器的真正革命性，在于把传统的「浏览」变成了「执行」。
在执行能力上，AI 浏览器不再直接操控整个系统，而是把 AI 的权限限定在浏览器生态内。这在一定程度上保障了安全，却也压缩了 AI 的执行空间；但在早期阶段，先给 AI 划定明确边界，反而能更清晰地验证其真实能力。
2026 年，整个行业都在围绕 AI 自动化流程做各种融合尝试。很多产品早期并不完美，但尽早发布、尽早讲清产品思路，在当下变得格外重要，毕竟先推向市场，就能先拿到机会。
但本质上，用户真正在意的还是好产品。如今用户的迁移成本极低，平庸的产品很难打动他们。只有下一款足够惊艳的产品出现，才能真正引爆用户的期待。
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