过去，医疗卫生条件差，新生儿很容易在百日内夭折，过了百日后夭折风险便会显著下降，民间逐渐形成了“百日宴”的传统。
人如此，产品亦然。
3月2日，美团旗下光年之外团队推出的AI Native浏览Tabbit开启公测，经过100天、12次版本迭代后，于6月9日，踩在高考周期内，交出了1.0的答卷。
一位内部人士此前告诉光子星球，团队有很多想法，但不确定哪些是用户真正愿意买单的，只能靠高频迭代来试水。如今，经过市场和用户的持续反馈，1.0版本终于完成了阶段性测试。透过一系列新功能，我们也能更清晰地看到这款AI浏览器的产品形态：
支持多模型自由切换，新增多模型回复功能，最多可让5个模型同时回答同一个问题；
增强上下文理解，包括跨对话记忆、本地目录挂载，以及支持云端MCP协议；
自定义宏命令“妙招”体系进一步完善，“妙招广场”提供大量一键插入方案；
底层内核升级至Chromium 148，UI与垂直标签栏等同步优化。
价格方面，Tabbit 1.0标准版永久免费，每周Token额度会自动重置；Pro版则将额度提升了10倍。有意思的是，虽然Tabbit把“永久免费”打在公屏上，但这款AI浏览器的核心卖点，从来不是“浏览器”本身，而是它所承载的AI能力。
百日Tabbit
浏览器从诞生之日起，就是个“配角”。
1995年，IE浏览器与Windows捆绑，是浏览器的1.0时代；2008年Chrome横空出世，2.0时代的主题变成了浏览器与搜索的深度绑定。到了移动时代，App各自为政，浏览器作为入口的价值被削弱，始终没能挣脱搜索的阴影。
2025年，美国浏览器公司The Browser Company亲手杀死了自己的Arc浏览器，发布了AI浏览器Dia，拉开了浏览器3.0时代的序幕，不久后母公司被OpenAI收购。海外市场，AI原生浏览器和AI化改造的传统浏览器正并行狂奔。
国内，浏览器的AI化重构也在进行，但整体上仍延续着2.0时代的形态，比如承载搜索、社区、SaaS和插件，换汤不换药。
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留给浏览器的空间或许不多，但留给AI浏览器的空间倒是不少。
大语言模型极大地丰富了网页的供给，生成的文章、报告、图片的核心载体几乎都是网页。而传统浏览器早已在各类SaaS产品、插件、小窗口的填充下过载，无法容纳新供给，倒是AI浏览器具备成为新容器的潜能。
更重要的是传统浏览器与AI工具都没有很好地用户场景的割裂问题，例如市面上的桌面智能体没有解决复制、粘贴、上传、截取、输入等大量重复性工作挤压着有限的时间，而且也存在一定信息损耗。而浏览器天然能与用户共享上下文，嵌入大语言模型与Agent之后，能很好地成为AI载体。
挑战也不少，改变用户习惯从来不是容易的事情，适应AI浏览器的新运行与交互形式不止是需要时间。Tabbit干的第一件事情，是提供低门槛迁移，应用安装结束后会提供迁移默认浏览器的选项。
产品设计上，Tabbit并没有重复造轮子，保留了传统浏览器的两个核心模块，标签页与收藏夹，只不过做了AI重构。
AI在工作时，往往需要操作网页，如填写表格、点击链接容易抢占鼠标与标签页，这是很多人使用AI浏览器与Agent时常常遇到的情况。Tabbit通过工程化手段，将标签页变为标签组，用户可以按照习惯自己分组，也可以交由AI智能整理，隔离用户使用与Agent工作。
用户下达任务给Agent之后，AI会新建一个独立标签页，并在标签页内自动运行。而用户可以在另一个标签页内正常浏览、工作，互不干扰。
传统浏览器的收藏夹只收藏URL，Tabbit通过收藏全文，并做RAG索引，为Agent运行提供了上下文支持。
针对AI Chat产品独立于用户工作流之外的跨应用割裂，Tabbit设计了“妙招”功能，并结合侧边栏的提问框，浏览器有了说话、干事的能力。比如结合图片与网页上下文回答问题，也可以抓取当前页面的内容，甚至评论，并导出为CSV文件。
显然，提供上述能力，对于新用户而言仍然还有门槛，因此在1.0版本中，Tabbit集成各类能力的“妙招广场”作了大幅扩充。
“妙招”是一个包含多种能力的，用户自定义功能单元，某种程度上类似于AI增强的宏命令。提示词模板的妙招相当于Skill，把一段复杂提示词压缩为快捷键，一键发送；自动执行任务类，主要是用户执行过一步或多步Agent任务，能被保存为妙招，供一键复用。
除此之外，妙招借助AI生成JavaScript脚本，修改网页DOM或行为，从而具备独有的网页脚本重写能力。比如将小红书首页改成抖音Feed流形态、Excel表格形态等。
功能拼图
模型能力，是AI浏览器体验的“天花板”。在此之前，几乎所有AI浏览器都会深度绑定一款模型，浏览器好不好用，全看模型给不给力。
Dia绑定ChatGPT、夸克与Qwen绑定，这种深度垂直整合让它们早期迅速建立了用户心智。但在这种模式下，浏览器更像是模型的“窗口”，只负责日常对话和简单生成。
后来者意识到，浏览器能做的事远不止这些。而且，“多即是好”的多模型方案，让浏览器可以突破单一模型的能力限制。从QQ浏览器开始，就已经尝试打破绑定，从一开始的混元+DeepSeek双模型，演进到如今让用户自定义配置。
Tabbit延续了QQ浏览器的多模型路线，官方的说法是用户会根据模型能力不断切换，而且SOTA模型经常变化。除此之外其实还有成本考量。模型价格每月会动态变化，部分模型价格会越来越贵，作为提供限量免费的集成者，Tabbit动态调整模型调用使得成本可控。
截至目前，Tabbit接入了Kimi、MiniMax、DeepSeek、GLM、LongCat、Qwen等十二款模型外，还增加了多模型回复的功能。不同模型能力不同，而且确实有不少用户会Query不同模型，进行结果验证，团队洞察到了这种需求，推出了该功能。
管够的策略略显简单，从用户视角来说，我要的不是多，而是到底哪款模型适合Coding，哪款模型适合生成图片，系统甚至可以帮我做最优选择。
引入多模型让Tabbit可以站在一群巨人的肩膀上，提供更好的能力，而另一个站在前人肩膀上的创新是改造搜索框。
搜索框集中体现了浏览器三个阶段演化。早期的IE浏览器地址栏只能输入网址，直到2008年Chrome发布，谷歌用一个号称万能、统一的输入框OmniBox，取代了传统浏览器的地址栏+搜索栏，人们可以搜索关键词。
将近20年时间，OmniBox已无法承载新的需求，用户输入的信息变得越来越丰富，有文字、图片、文档、网页多种多样。
Tabbit延续了Chrome的思维，在不改变用户使用习惯的前提下，通过改造搜索栏来扩展浏览器的边界。具体包括：添加引用功能，支持上传本地文件以及选择本地文件夹批量处理；同时区分“问答”与“任务”，分别对应轻量生成和长程任务。
从这些升级可以看出，Tabbit构建AI浏览器的两条主线，一是处理能力，二是上下文补全。聚合多模型，解决了“能不能干”的问题；而针对网页、收藏、日常对话、任务对话之外，新增的云端MCP、本地目录挂载、记忆三个功能，则让Tabbit能够更完整地理解用户所处的场景。
相比于桌面Agent，Tabbit的云端MCP方案有几个明显优势。不用在本地安装Python这类环境工具，省空间、不污染本地；任务运行和执行全部在云端完成，AI只把最终结果回传至指定目录，本地目录挂载相当于画了个安全圈，规定Agent只在圈里折腾。
多模型回复、妙招，以及一系列构建上下文的拼图，正在让Tabbit的全貌逐渐清晰。Tabbit也很清楚，单靠某个功能并不足以构建护城河，所以得保持频繁迭代，至少能确保单一功能永远比竞品早三个月。
美团的态度：少干预、多想象？
光年之外并入美团后，内部两个团队都拿出了自己的正式版产品。
模型团队并入LongCat项目，继续推动大模型迭代；剩余成员聚焦AI应用。据了解，这支小团队自2023年以来尝试过多种产品形态，绕了一圈后才决定聚焦AI浏览器。
做“新物种”风险高、投入大，而浏览器相对稳妥。考虑到云大厂们扎堆上线AI Copilot产品，Tabbit看上去要朴素得多：只要信息最终以网页形式传输和沉淀，浏览器就能承接日常办公，那么这条路就有可能通往更开阔的地带。
如果AI浏览器拥有完整上下文与Agent自动化能力，将会与AI Copilot出现很多交集。都有通用能力、Agent自动化能力趋同、入口边界模糊。唯一差异可能是上下文主场，浏览器AI Agent的主场是互联网网页生态，而AI Copilot则是本地桌面，Tabbit 1.0朝着AI Copilot跨了一小步。
评价Tabbit，很难绕开美团的视角。但从目前来看，美团对这支团队的干预很小。
一个有趣的细节：微信AI已可以在聊天界面里点美团外卖，而Tabbit至今没有这个功能。这或多或少说明团队的独立性。短期内，Tabbit与美团的联动，除了接入LongCat，暂时没有其他动作。
一位知情人士表示，“从接入模型就能看到，美团没有要求只接入LongCat，产品甚至接入了竞对模型，而且版本功能、迭代方向、资源投入上，团队有较高的自主权。”
目前，Tabbit更像是美团拓展生态想象空间的一枚棋子。当这款浏览器能承接越来越多日常工作，未来与美团商家端打通，或许更现实，也有更有想象力。毕竟入驻美团的商家，很多经营活动都会在网页展开，Tabbit的角色也将变得更为重要。
本文来自微信公众号“guangzi0088”（ID：TMTweb），作者：吴先之，36氪经授权发布。
