永久免费！美团AI浏览器来了，10多个顶级模型帮你干活，还附送Agent外挂

把全能Agent塞进浏览器里。

智东西6月9日报道，今日，美团GN06（原光年之外）团队正式发布AI浏览器Tabbit V1.0，并承诺核心功能将永久免费开放。

Tabbit自3月2日开放公测至今，正好是100天，每周迭代，共迭代12个版本，收获了大量用户好评，比如“Windows上最好看的浏览器”、“特别务实的工具产品”、“低门槛且安全稳定地用到头部模型的方式”等等。

GN06负责人刘炯透露，这一百天来，Tabbit活得非常健康。

这款AI浏览器，既继承了传统浏览器的使用习惯，又将“大模型问答+搜索+Agent”能力打包。

它能根据用户指令执行复杂Agent任务，操作网页，生成PDF、PPT、Excel、Word，兼容主流Agent Skill和MCP工具，还能随心调用妙招广场里的300多款现成Agent技能，化身一个能帮用户干活的全能助手。

值得一提的是，Tabbit不仅支持调用10多款国内头部大模型（包括DeepSeek、LongCat、GLM、Kimi、MiniMax、Doubao、Qwen等），而且具备多选模型功能，可以让5个模型同页面同时回答同一个问题，并能让AI做对比总结。

在Tabbit中，唤起AI非常方便，可以打开新标签页对话框直接提问，也可以从右上角“Chat”打开侧边栏对话框，亦能在网页中划词、截图精准提问。

而且用户在历史对话中反复提到的偏好、背景、重要信息，Tabbit都会记住，主动适配用户的习惯。

比如，Tabbit能做这些事：

• 参照10份资料，几轮对话生成一份匹配院校、专业的高考专业推荐方案。

• 一个网课视频链接 + 一句话，3分钟生成一份带核心概念、定理、方法和自测题的资料。

• 随手搓个网页小游戏。

• 核实链接的信息来源、拆解话术套路。

• 在PDF上直接划词看释义、例句和词根，读到哪儿问到哪儿。

• 根据上传素材和读屏信息，生成大纲和PPT。

刘炯谈道，Tabbit的slogan是：工作交给Tabbit，时间留给自己。

本周，Tabbit将陆续推送V1.0的更新，并承诺标准版永久免费。

一周的免费额度，大约能使用最新AI模型，进行1000次对话、生成50张配图、让Agent自动跑完10个任务，或是写100篇万字总结/千字撰写。

如果免费额度都用完了，用户可继续使用一个不限量的高性价比模型。

后续，Tabbit还将提供10倍用量的专业版，一周9.9元，以及更多核心功能。

“一杯瑞幸美式的价格，就能让超过10个国内顶级模型为你打工。”刘炯说。

手机上也能体验Tabbit的尝鲜测试版了，iOS和安卓版已上线，鸿蒙版正在开发，功能逐步完善中，暂时不支持收藏夹同步和点外卖。

对于此前参与公测的用户，Tabbit会赠送专属「先锋探索用户」纪念卡，并根据注册时间和使用天数赠送专业版权益。

重构浏览器背后：

AI时代的绝佳入口  

为什么要做一款AI浏览器？

刘炯解释道，传统浏览器的壳子已经定型，但网页本身的复杂度在疯狂提升。今天，白领平均每周有超过66个小时花在浏览器里，办公、协作、文档、会议、邮件、数据分析等任务全在浏览器里完成。

在他看来，浏览器非但没有过时，反而因为AI变得更加重要。AI生成的应用、文档、工具，落地载体都是网页。

如今市面上已经有龙虾、Codex等桌面智能体工具，还要AI浏览器干什么？

当前我们使用AI工具的方式，通常很割裂，需要打开多个软件，在这个窗口查资料，再切换到另一个窗口问AI，复制粘贴、上传文件等操作都会额外消耗注意力和时间，并且存在信息损耗。

而AI浏览器天然掌握着你打开的标签页、收藏的文章、正在浏览的网页，这些核心上下文都不需要搬运。AI始终在旁边，与人共享环境，知道你在看什么，并能直接基于你在浏览器中的上下文行动。

这使得AI能更好地理解和更高效地参与你的工作。

不过很多用户对现有浏览器已经养成了习惯，书签、插件都在现有浏览器中，凭什么换一个新的浏览器呢？

对此，Tabbit在传统地址栏、收藏夹、历史记录、标签页、标签组的基础上，升级全意图输入、个人知识库、记忆来源、AI感知和操作、进行中的事项等功能，基于用户既有浏览器习惯，升级背后的智能。

它的收藏夹功能不只是存一个URL链接，而是会保存整个网页的内容，即便网页失效也能看，AI在后续对话中可以直接引用文章的全文内容。

模型、个性化、体验全面进化：

通用Agent能力升级，妙招生态壮大 

相比之前的公测版本，Tabbit V1.0的模型、个性化、体验全面进化。

1、模型：接入10多款顶尖模型，可选多模型同时执行任务

Tabbit支持自由切换十余款国内领先AI模型（MiniMax M3、DeepSeek-V4、Kimi K2.6、GLM-5.1、Doubao-Seed-2.0、Qwen3.5、LongCat-Flash等），以便用户按需选择。

“添加引用”选项里有所有已打开标签页。输入@，可引用当前打开的标签页、标签组、收藏夹或上传本地文件，将网页内容作为上下文参与AI任务。

刘炯演示了在小红书里搜索“WWDC”，通过调用“小红书评论导出”妙招，抓取和整理一篇帖子里的评论。

接着输入“整理csv文件的内容成为一个markdown格式的材料，分析核心观点”，Tabbit就会调用AI完成任务。

“更多模式”选项中，“多选模型”功能支持同时选5个模型来同台PK，对比回答同一个问题。

还能对这些模型的回答做分析总结。

2、个性化：可控记忆与复用妙招，提升Agent任务完成率

Agent任务模式拥有更强能力、更多场景，并增强了安全性。

（1）运行环境（Harness）升级：页面快照、截图、DOM理解及执行；自研浏览器操作工具集；多步任务规划及过程干预；网页脚本生成全面增强。

（2）能编辑，也能交付：在线文档、多维表格处理类任务成功率提升22%；生成PDF /PPT/Excel/Word等；多源信息研究；兼容主流Agent Skill/MCP生态。

（3）云端执行，不污染电脑本地：Agent编排及代码运行在云端，本地文件及文件夹按授权访问，不会在你的电脑上安装一堆乱七八糟的东西或创建一堆文件。

在美团自己的Benchmark中，从Tabbit V0.23到V1.0，网页操作的任务成功率从61%提升到70%，总评分从65.0提升到94.3。

据刘炯分享，Tabbit拥有用户完整的上下文，在传统浏览器拥有的网页、收藏、Chat对话、任务对话基础上，补齐了云端MCP、本地目录、记忆这三块上下文拼图。

Beta技术预览版具备长期记忆，能将对话里的有效信息沉淀成可追溯、可召回、可更新的记忆，让回答更贴合你的习惯。

它能将长对话总结压缩，并支持跨对话记忆召回，历史对话里稳定出现的偏好、背景、计划和重要结论，在新对话里都接得上。

其记忆是可调整的。如果记忆不准确、过期或不完整，用户可以纠正，让它明确记住或忘掉某条记忆。

同时，用户可将高频用到的提示词、脚本、任务、方法、工作流，存为“妙招”，在以后需要用到时一键调用。

刘炯现场演示打开小红书网页，加载一个妙招，直接把小红书首页所有广告和推广内容隐藏了。

还有一个“爆改Excel”的妙招，一键把小红书界面改成了Excel表格样式。

刘炯开玩笑说，这是个“摸鱼神器”，老板走过来看到你在认真做一个表格，其实你是在刷小红书。

另一个妙招是给微信公众号文章生成目录。只要打开一篇公众号文章，它旁边就会自动出现一个章节目录，方便你快速跳转到相应内容。

只要一句话描述需求，AI帮你执行任务，调教好、保存下来就是你自己的妙招。

“智能代理”功能支持执行复杂需求，任务执行完成后，点击对话底部的“保存为妙招”，即可将复杂的执行流程固化，下次直接复用。

Tabbit还做了一个妙招广场，上面分享的300多款现成妙招，都可以一键添加。

里面已经有很多实用的妙招，比如关闭网页弹窗、导出B站字幕、高速播放视频……

从6月8日开始，美团启动Tabbit妙招大赛，扶持妙招创作者。优秀妙招将进入Skill广场，获得曝光、奖金、认证和长期创作者激励。

3、体验：清爽UI设计，智能标签整理

传统浏览器往往会打开密密麻麻的标签页，加上书签栏、插件栏、各种工具栏，网页内容只占了屏幕的一半多一点，选中文字时还会弹出各种快捷操作小图标，导致满屏看着像家门口贴的小广告，很乱。

Tabbit的设计理念则是极简，让你将更多注意力放在网页本身，使用很久也不会觉得烦。

在用户体验方面，Tabbit V1.0重点做了四点优化：

（1）毛玻璃分层设计，弱化标签栏、书签栏等非内容区域，突出网页主题，提供多套配色主题，减少视觉干扰。

（2）提供垂直标签栏+标签智能整理功能，将用户工作区和Agent工作区区隔，可以让AI一键整理标签页，随时开启AI对话。

（3）过去100天进行了上百项易用性更新，核心功能都可以直接通过对话设置。

（4）紧跟Chromium最新内核版本，版本迭代速度远超传统浏览器，提供更兼容、更安全、更流畅的体验。

怎么用Tabbit提升生产力？

三位用户现身说法

一位大四学生、一位HR、一位建筑工程师，三位非AI重度用户分享了他们使用Tabbit的故事。

他们都经历了相似的过程，起初不确定能用AI做什么，试试看后，发现好像可以做一些事情，然后学着给更好的上下文，把任务自动化，获得越来越好的结果，并且解放了大量时间。

1、写毕业论文

一位艺术类专业的大四女生，在距离毕业论文答辩还有一个月时，用Tabbit从零开始动笔，结果不但顺利通过答辩，还获得了四位导师一致好评，评上了优秀论文。

这位女生选的研究方法叫fsQCA，是一个她完全不懂的量化研究方法，分析数据要用的软件全是英文的。

她分享了自己的具体做法：

第一步，她并没有让AI直接帮忙写论文，而是先让它用通俗语言解释fsQCA到底是什么，建立起一个整体认知框架，然后带着问题去读文献，遇到不懂的，就在文献页面点右上角召唤出AI。AI能看到她正在读的内容，所以可以直接针对当前文献回答问题。

第二步是构建论文骨架，好方法是先分类再整合。她用标签组把文献分成了三类——功能属性、传播策略、研究方法，每收集到一篇文献就收藏进对应的标签组。

整理完之后，她在对话框里直接@三个标签组，让AI帮她提炼核心观点、分析研究空白、找切入点。这样一来，不需要复制粘贴任何东西，AI直接就能读取她整理好的那些网页。

第三步是数据分析，遇到完全不会用的软件，她在不懂的地方随时截个图问AI，AI因为理解她的上下文，知道她是在论文语境下做数据分析，给出来的指导都是分步骤的、针对性的。

最后的论文答辩大纲和PPT也是请Tabbit帮忙设计的。

她总结了自己的感受：其他AI对她而言像一个回答问题的助手，Tabbit则更像一个一起学习工作的伙伴。

2、理清招聘需求

第二个案例也很有意思。

一位HR起初用Tabbit时，把它当聊天机器人来用，觉得让它根据标准筛选简历，还不如自己搜得快。后来，他就“真香”了。

有一次，他要招聘一位“海外增长策略专家”，但需求还不清楚。如果用传统方式，搜海外增长、增长策略、客户增长等关键词，会搜出来一大堆简历。

所以他试图让AI先给够上下文。@不同的页面、业务目标、组织现状、人才盘点的原始材料，让这些信息直接作为AI的上下文。AI理清招人需求后，找人的路径就变得清晰了。

他也总结了几个技巧：

一是给够上下文。要告诉AI你是谁、你在做什么、你为什么要看这份资料、你希望它关注什么。

二是让AI反问你。很多时候不是AI不行，是自己没想清楚。比如跟AI说，基于我们刚才聊的，先不要给我答案，先问我5个问题。这些问题一旦回答出来，也就迫使自己把事情想得更清楚。

三是多模型讨论。同时让多个模型回答一个问题，提供不同视角，然后对比，还可以让模型互相质疑其他模型给出观点的漏洞。

3、整理庞杂数据

第三个案例是一位建筑工程师用Tabbit整理数据。他们公司每个月要从全国公共资源交易平台上筛选设计类中标项目，涉及几十个核心城市，每次要人工处理几千条记录，不同城市的表格格式还不一样，这种工作重复、枯燥、低效，但又不得不做。

接触到Tabbit之后，他先尝试写一个妙招，将整套流程全自动化，结果跑到100步就报错了，因为流程太复杂，把浏览器自动化的上限用完了。

这时，他把报错截图直接丢给AI，让AI帮他分析问题出在哪。AI告诉他，前期的填表和筛选占用了大量步骤，到关键的数据获取环节已经没有余量了。

AI建议他把复杂任务拆分成两个独立的妙招：第一个妙招只筛选并打开所有符合条件的网页，第二个妙招再从这些已经打开的页面里提取数据、整理成Excel。

两个妙招串联起来，原来需要4人天的苦差事，现在只需设置城市关键词就能自动完成，这种工作流程还能复用到更多的业务场景中。

他总结了四条经验：一是不要一次追求完美，先关注主干；二是一个妙招聚焦一件小事；三是关注执行日志，卡点可能藏在细节里；四是执行完一定要复盘，把改进沉淀回妙招里，让“一次性的便利变成可复用的能力”。

结语：浏览器不止是被动浏览，借助AI帮助用户主动探索世界 

刘炯总结道，Tabbit浏览器提供了基础AI能力、先进模型和个性化能力，能在里面能拼出什么，完全取决于用户自己，每个人都能从中探索到乐趣。

IE浏览器的全称是Internet Explorer，即因特网探索者，最早做浏览器的一批人将浏览器视作是人类连接网络、连接世界、探索未知的一扇窗户。

刘炯希望浏览器不是一个被动的浏览工具，而是一个借助AI，帮助用户主动探索世界的平台。

文章来自于微信公众号 “智东西”，作者 “智东西”