本文来自微信公众号： 极客公园 ，作者：徐珊，编辑：靖宇，原文标题：《浏览器已死？Tabbit 实测：AI 接管鼠标，人类负责修 bug｜AI 上新》
未来，浏览器不再是「窗口」，而是工作台。
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。
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01
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。
02
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。
03
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。