當所有人都在做 Agent，光年之外為什么選擇做瀏覽器？

直面質疑，Tabbit 詳解為什么要做 AI 瀏覽器。

作者｜徐珊

編輯｜鄭玄

整個 3 月，「你用 OpenClaw 了嗎？」成為我朋友圈里最常見的開場白。這款 AI Agent 產品的爆火，讓 FOMO 情緒迅速蔓延到我身邊。

然而熱潮之下，我們從朋友們反饋中能明顯感受到人們對 OpenClaw 感受開始兩極分化。有人驚嘆于它能自動完成復雜任務，也有人抱怨它門檻高、Bug 多、訂閱費不值。

很顯然，OpenClaw 并不是一個面向大眾、簡單易上手的產品。隨之而來的問題是，普通人還有機會能夠再感受到 AI 執行能力嗎？

前不久，我們覺得 Tabbit 可能是當下最適合普通人上手的 AI 執行類產品。用戶能夠在使用的過程中，以安全且高效的方式，直觀的感受到 AI 執行對自己的價值究竟是什么。

但產品發布后，市場的質疑聲也隨之而來。尤其是，當所有科技巨頭們都涌向 OpenClaw 類產品、AI 瀏覽器賽道先行者肖弘折騰完 Monica 后轉向開發 Manus 這類 AI Agent 產品，甚至 Arc 創始人都在反思瀏覽器形態是否過時，光年之外此時入局 AI 瀏覽器賽道，究竟是早已洞察先機，還是路徑依賴的誤判？

帶著這些疑問聲，我們深入挖掘了 Tabbit 背后的產品設計思路，隨后發現其實這個團隊相對純粹，相較于其他創企急于講述宏大未來的故事，他們的初心只是想做一款對普通人來說「簡單易上手」的 AI 產品。而 AI 瀏覽器只是 Tabbit 當下的起點，但不會是 Tabbit 唯一的終局選項。

01

更適合中國人的 AI 瀏覽器，

應該是什么樣的？

在 Tabbit「要求」成為我的默認瀏覽器后，我開始頻繁地使用它。隨著用得越多，我對 Tabbit 積攢的夸點和槽點也不斷增加。就在「真香」與「吐槽」的反復橫跳中，我們開始思考一個更為核心的問題，更適合中國人的 AI 瀏覽器，應該是什么樣的？

從用戶體驗出發，Tabbit 團隊認為答案其實藏在三個細節里。

首先，它的存在應該讓用戶更專注，而不是更碎片化。比如說，我在寫相關策劃時，只需要光標一劃，信息就呈現在側面的對話框引用欄中，然后直接對 DeepSeek 或者 Kimi K2.5 內提問。

就這一個功能，工作流中一個小環節，拆解整個流程，Tabbit 在這個環節中其實消除了三個過往總是讓我分心的步驟。首先是，減少了我不停切換工作頁面與 DeepSeek、Kimi 官網等頁面時間。其次，不需要反復將所需信息粘貼至 DeepSeek、Kimi K2.5 內，然后將答案粘貼回頁面后修改。最后，AI 在側面欄直接呈現的優化建議，我看到后可以直接基于原版本做出細微調整，而不用重寫。

在「邊刷信息邊提問，邊看邊改」的背后，正是 Tabbit 作為 AI 原生瀏覽器的優勢，它能夠從 UI 頁面設計、功能選擇到場景優化，整個都能為具象的工作場景服務，而不是像有些「+AI」類的瀏覽器，只為一個環節打上 AI 補丁。

其次，它應該得讓人感覺到熟悉，上手簡單。Tabbit 并沒有學海外 AI 瀏覽器 Dia 那套，為了強調沉浸感，徹底拋棄傳統瀏覽器的視覺框架，只保留一個對話界面，讓用戶分不清瀏覽器和 Chatbot 的區別。

它保留了 Chrome 熟悉的瀏覽器形態，也保留了 Chrome 快捷鍵的習慣。用戶不需要去記住新的指令，就可以上手 Tabbit。但在原有的瀏覽器體驗上，Tabbit 還通過 AI 將瀏覽器的環節進行改造。比如說，雜亂無章的標簽頁如何分類呈現。再比如說，收藏夾里吃灰的網頁，如何更有實用價值。為了解決這些問題，Tabbit 推出標簽頁智能分組整理、@ 引用網頁深度對話等功能，讓瀏覽器有了 AI 變得更好用了。

Tabbit 首頁輸入框功能｜圖片來源：Tabbit

Tabbit 其實在這里也有小巧思。原則上，Tabbit 兼容 Chrome 主流生態習慣，包括頂部側邊欄、書簽欄、插件等常見功能，但 Tabbit 也有自己的堅持——不允許更換首頁。「雖然這會讓部分習慣使用自定義首頁的用戶不習慣，但在 AI 瀏覽器產品早期階段，我們保留首頁是培養用戶使用 AI 的關鍵。」因此，Tabbit 團隊內部在設計產品時也需要在體驗與堅持產品原則之間做出取舍和平衡。

最后，它應該與時俱進。據介紹，Tabbit 是首個將 Agent 能力、AI 執行能力融入到瀏覽器中的產品。從與 AI 對話，用 AI 搜索信息，再到 AI 執行，用戶可以自己決定 AI 介入的程度，而且還可以直觀看到 AI 執行的流程，讓整個操作更可控、更安全。

對大多數用戶來說，OpenClaw 不好用的原因之一，是不知道用它干什么，如何創造價值。Tabbit 將 Agent 能力和 AI 執行能力直接融入生活最常用的場景中，用戶在日復一日的使用中，或許就能明白要打造一個什么類型的智能體。一個好的 AI 瀏覽器，不只是服務當下，更是陪伴用戶一起通往未來。

02

想要創造一款好用又實用的 AI 瀏覽器，

要做好哪些事情？

很顯然，無論是整體的產品設計，還是具體的功能應用，可以看出 Tabbit 并非是一款堆參數、秀肌肉的產品，而是在真實的場景中幫助用戶解決已有的問題。并且，在功能的打磨上也要更加細致。

想要讓一個 AI 產品更實用，Tabbit 的秘訣之一，就是要通過圍繞著一個場景把一類用戶打透。比如說，他們希望在每個場景、每類人群中找到核心價值點和頭部用戶。當頭部用戶創造出足夠優質的妙招或 Agent 腳本時，就能讓其他人以更輕量的方式使用產品。這是 Tabbit 高度重視妙招功能的原因。

Tabbit 整個產品體系里，妙招是一個相當實用的功能。用戶可以通過其妙招功能內置好用的 Skills，更好調用 AI 執行相關任務。據 Tabbit 團隊透露，目前 Tabbit 上已經涌現出非常多的妙招玩法，比如說，一鍵適配暗黑模式、用 AI 收集全網產品反饋，甚至是寫年終總結。

在 Tabbit 看來，妙招其實是 Vibe Coding 的一種形式，用戶已經在做出了很多想象不到的妙招，所以他們會在今年上半年推出一個妙招廣場，允許大家互相分享好用的妙招。用戶可能打開一個頁面，過去不知道 AI 能在網頁上干什么，但現在 AI 會自動推適合該網頁的妙招。

而合乎用戶心意是 Tabbit 好用的關鍵。他們認為想要用戶覺得好用，一定要比用戶更懂其使用習慣。用戶想要某個功能的時候，它就應該在用戶的手邊。

「我們內部有個所謂的及格線。功能必須完整閉環才上線，比如全文收藏，不僅要能存，還要能檢索、能總結、能直接用于對話，想要的東西就要手邊。」Tabbit 團隊補充道。

為了了解到每個功能是否能夠真實有效的解決用戶問題，有些關鍵功能上線時，光年之外會將其放到內測群內做測試，并對關鍵的場景用戶做深入調研。也因此，在打磨之后，Tabbit 的每一個功能的可用性和實用性也更高。

Tabbit 的新手教程｜圖片來源：極客公園

據悉，Tabbit 背后的團隊內有不少成員都是從錘子科技團隊出來，大家打磨產品的時候都會有一種「工匠精神」，像是智能標簽分組功能，看起來好像簡單，但他們也是迭代了四五個版本，才找到 Prompt 理解網頁呈現較好效果的方式。而這些細節，都能從 Tabbit 的毛玻璃 UI 設計、圖標像素級對齊等多處體現。

最后，談到如果要給出普通用戶三個無法拒絕的理由會是什么的時候，Tabbit 在搜索完所有的信息之后，讓 AI 給出的答案是：完全免費，你可以直接用上最先進的 AI 模型；AI 不只是幫你說，而是真正替你干活；零遷移成本，它仍然是你熟悉的瀏覽器。

其實，過去 OpenAI 等大多數公司的 AI 瀏覽器，本質上只是將瀏覽器作為自家模型的分發出口，用戶因此不得不在不同場景下切換使用不同的模型。而 Tabbit 則在同一個場景下，將最優質的模型全部提供給用戶，隨取隨用。

而 Tabbit 在技術和工程層面做了大量本土化優化，讓瀏覽器不僅能瀏覽信息，更能主動幫用戶完成各類繁瑣任務，也更加實用。并且，因為團隊前期做了能夠降低用戶使用 Tabbit 成本的事情，因此用戶并沒有特別大的遷移負擔或學習新東西的成本，值得一試。

03

有了 OpenClaw 之后，

我們是否還需要 AI 瀏覽器？

當 Tabbit 的產品形態逐漸清晰，一個更根本的問題浮現出來：為什么是瀏覽器？

據了解，當時團隊推動 Tabbit 立項成功的核心原因之一是，他們想明白了用戶的上下文數據在哪。

Tabbit 團隊做了大量調查發現，國內的上班族們在工作環境下絕大部分時間都花在瀏覽器上。無論是查文檔、查材料，還是 OA 系統，又或者是批改試卷，他們都在和一個個網頁相處。因此，瀏覽器其實是一個有非常多用戶上下文數據的載體。「與其讓我們硬造一個新的信息載體，倒不如把 AI 放到瀏覽器載體里，然后讓用戶把更多的東西搬過去。」

由此，Tabbit 當下主要圍繞兩個問題展開相關業務：瀏覽器里的上下文能夠做哪些事，以及如何把用戶更多的上下文數據拉進瀏覽器內。

對于前者，Tabbit 圍繞瀏覽場景開發了很多功能。對于后者，Tabbit 做了很多生態上的合作，希望通過網頁版把散落在微信、飛書、小紅書里的碎片信息重新串聯起來。

但提供功能、把信息拉回瀏覽器只是第一步。更本質的問題是，當 Agent 能自動完成越來越多任務時，用戶還需要一個「瀏覽器」嗎？對此，Tabbit 的答案是肯定的，他們發現盡管 Agent 能自動處理繁瑣任務，但用戶依然需要一個入口來獲取信息、瀏覽自己感興趣的內容。

外界對 AI 瀏覽器最大的質疑是認為未來信息流轉將轉移到智能體內部，網頁形態會消失。但他們卻認為這個轉變需要時間，瀏覽器生態在中間階段仍將扮演重要角色。更重要的是，這兩種形態并非互斥，而是可以并行。

比如，像是 OpenClaw 自帶的 AI 執行能力與 Tabbit 的 AI 執行之間的差異，可以類比為手機相機與專業單反的關系。「雖然手機相機的參數、能力不及專業單反，但它滿足了絕大部分人的日常需求，Tabbit 的 AI 執行也是如此。」Tabbit 團隊認為，「絕大多數用戶不會為了拍照專門攜帶一臺單反，正如普通用戶未必愿意為 AI 執行付出額外的配置成本和學習成本。」他們認為這兩條路并沒有高下之分，Tabbit 不過選擇了讓 AI 執行成為產品功能的一個模塊，而非核心。

同理，Tabbit 內的 Skills 和 Kimi 等 AI 模型內置的 Skills 方向也會略有不同。盡管在操作方式上，都是用戶指定 AI 去做相關任務執行。但 Kimi 作為獨立工具，支持執行 Python 等代碼腳本，而 Tabbit 目前不支持，但 Tabbit 額外支持的是 Agent Skills 的參數設置，比如說，用戶可以指定爬取 50 條信息或 100 條信息、限定搜索方向，從而定制每個任務。

我們發現 Tabbit 似乎并不想用這些功能差異來定義自己。「成為什么」這個問題本身，對 Tabbit 來說可能就是個陷阱。「我們不想給出 Tabbit 未來究竟會不會成為超級平臺或者是超級入口的定義。我們并不是創業公司，不是為了融資或給投資人講一個宏大的故事。」在 AI 賽道普遍熱衷于描繪超級入口藍圖的當下，Tabbit 團隊刻意回避了這類宏大定義，覺得 Tabbit 未來發展思路很簡單，「我們只需要看到用戶的需求，發現用戶的上下游數據環境，然后做一個我們認為最好的產品。」

但這不意味著 AI 瀏覽器就會是 Tabbit 的產品終極形態。「隨著產業和技術的向前推進，我們會判斷什么是好的方向，然后把 Tabbit 持續迭代成一個不僅僅是瀏覽器的產品。」Tabbit 覺得當下較為熱門的產品趨勢——記憶，正是他們判斷后覺得適合 Tabbit 的發展趨勢之一。

判斷之后，他們會思考如何在瀏覽器這類場景復雜、覆蓋面廣的應用環境中精準地挖掘用戶的意圖，并且將其重新拼裝與解讀。如果只是模仿一些垂直類的應用記憶體，其推送效果反而更差。

Tabbit 團隊選擇了更含蓄的方式，不讓 AI 自動讀取所有網頁，而是讓用戶主動 @ 收藏夾來喚起曾經判斷有價值的內容。用戶主動觸發時，價值感知反而更強。未來，Tabbit 的記憶功能或許也會參考其使用方式。

Tabbit 內可通過 @ 調用收藏內容｜圖片來源：極客公園

AI 瀏覽器究竟是不是偽需求？這個問題或許沒有標準答案。但可以確定的是，用戶的工作流不會一夜之間就遷移到某個智能體，而在當下，一個 AI 瀏覽器正在從工具進化為理解用戶的入口。

至于光年之外能否憑借 Tabbit 重回舞臺中央，時間會給出答案。但至少，他們證明了——在這個概念滿天飛、爭著講宏大故事的 AI 時代，也有團隊愿意沉下心來，圍著用戶的真實需求，扎實地打磨產品。而這，或許才是當下 AI 創業最該有的樣子。

*頭圖來源：Tabbit 官網

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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