AI 浏览器 Tabbit 实测：Agent 模式如何操作网页，以及多模型接入方案
背景
最近 AI 浏览器这个赛道比较热闹，豆包、夸克都出了自己的产品。但多数实现思路还是"传统浏览器 + 侧边栏对话框"，AI 和浏览过程是割裂的。我比较感兴趣的是另一条技术路线：把 Agent 能力直接嵌入浏览器操作流程，让 AI 能真正"操作"网页。
带着这个目的，我用了几个月美团旗下 GN06 团队（原光年之外团队）做的 AI 原生浏览器Tabbit，这篇文章记录一下它的 Agent 机制和多模型架构，供做技术选型的同学参考。Tabbit 1.0 正式版已上线，基础功能免费。
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一、整体架构
Tabbit 把"网页浏览、全网搜索、AI 对话、任务执行"四件事统一到了一个输入框里。它的核心差异不在对话能力，而在Agent 代理模式：用户用自然语言下达指令后，Agent 会模拟真人操作浏览器，自动完成页面跳转、搜索、填表、多页信息采集等动作，并输出结构化结果。
从交互逻辑上看，它不是"对话式 AI"，而是"执行式 AI"。
二、Agent 代理模式实测
1. 任务执行流程
我测了一个比较典型的场景：让 Agent 帮我生成一个禁止 Windows 自动锁屏的小工具。正常实现路径是要么自己写代码编译，要么找现成方案。我直接在输入框下指令，Agent 的执行过程大致是：
- 自动检索相关技术资料和实现方案
- 组织代码逻辑
- 生成一个 exe 可执行文件
整个过程我没有手动参与编码，最终产出的文件可以直接运行。这个"指令 → 自动执行 → 产出可用文件"的链路，是它和普通对话式 AI 浏览器的主要区别。除了 exe，Agent 还支持生成 PPT、Word、Excel、PDF 等格式，适合做调研报告、数据整理这类多步骤任务。
2. 上下文管理
一个值得提的点是上下文引用。Tabbit 支持把当前打开的网页、浏览器收藏、本地文件、文件夹内容直接作为任务上下文，不用手动复制粘贴。收藏夹还会对网页全文做索引，方便后续检索调用。这一点比独立的 AI 对话框更有优势，因为浏览器天然掌握着用户最完整的上下文信息。
三、多模型接入方案
这是 Tabbit 架构上比较开放的一个设计。它接入了多款国产主流大模型，包括 DeepSeek、Kimi、智谱 GLM、豆包、千问、LongCat 等，可以随时切换，也支持多模型结果对比。
各家产品的模型策略不同，做个简单对比：
| 对比项 | Tabbit | 豆包浏览器 | 夸克浏览器 |
|---|---|---|---|
| 模型接入 | 多模型聚合，可切换 | 绑定豆包 | 绑定夸克自研 |
| Agent 网页操作 | 支持 | 侧边栏对话为主 | 侧边栏对话为主 |
| 文件生成能力 | 支持 PPT/Word/Excel/PDF/exe | 以对话为主 | 以对话为主 |
多模型聚合的好处是，模型迭代很快，单一绑定存在"模型不是当前最优"的风险。官方数据显示超过 60% 的活跃用户会主动切换模型，平均每人使用 2 个以上，说明用户在不同场景下确实有不同的模型偏好。
国际版还接入了 ChatGPT 和 Claude，每周有指定免费额度，适合偶尔需要国外模型的场景。
四、使用流程记录
1. 安装与数据迁移
安装后，Tabbit 会自动识别电脑上已有的浏览器，询问要导入的书签、标签页、扩展、账户信息，确认后几分钟内完成迁移，包括当时打开的网页。迁移成本比较低。
2. 开启 Agent 模式
首页默认是一个全能输入框（默认搜索模式）。在设置里开启「智能代理」开关后，输入任务指令，Agent 会接管执行。
3. 妙招功能
可以把高频提示词保存为「妙招」，下次输入/一键调用。我固定了"竞品信息搜集 + 对比表格"和"网页评论抓取 + 分析报告"两个模板，重复任务效率提升明显。
五、几点使用体会
用下来几个直观感受：
- Agent 模式比较适合调研、对比、数据收集这类多步骤、多网页的任务，重复性劳动交给它比较划算。
- 模型选择上，DeepSeek 偏代码和逻辑类任务，Kimi 适合长文本处理，智谱 GLM 综合表现稳定，建议按任务类型选。
- 国际版额度有限，重要任务建议留在国产模型侧，国际版作为补充。
整体来看，Tabbit 的技术路线和多数"浏览器 + 对话框"的产品不太一样，把 Agent 执行能力做进了浏览器主流程里，对于每天在浏览器里处理大量信息的开发者、运营和内容创作者，是一个值得关注的方案。
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