美团AI浏览器Tabbit 1.0上线，聚合多模型强化Agent能力

背景

6月9日，美团旗下独立部门GN06团队正式宣布其AI原生浏览器Tabbit 1.0版本上线。该版本同步登陆Windows和macOS平台，移动端测试也已启动。Tabbit自今年3月2日发起公测以来，经历了从0.23版本到1.0版本的快速迭代，累计更新超百项新功能。

在公测期间，Tabbit的Agent任务成功率从3月的53.1%显著提升至目前的91.8%。数据显示，用户习惯正在发生深度转变，5月单用户月均Token使用量高达853万，表明用户正高频地将该工具应用于较重的工作流处理中。

核心内容

Tabbit 1.0的核心定位是打造一个聚合多模型、强调Agent能力的“AI入口”，旨在解决当前AI应用强绑定单一模型的痛点，并推动浏览器从单纯的网页承载工具向AI工作入口进化。

多模型聚合与开放生态 Tabbit 1.0内置了LongCat、DeepSeek、智谱GLM、Kimi等多款国内头部大模型，并支持实时接入新模型API。产品策略上不绑定单一模型厂商，而是站在用户角度提供多样化选择。公测数据显示，超过60%的活跃用户会根据不同场景切换基座模型，或利用“多模型对比”功能进行相互验证以获取灵感。

Agent能力强化与记忆功能 新版本大幅增强了Agent能力，并新增了“记忆功能”。该功能会持续记录用户的偏好、背景及其他重要信息，形成“可调用记忆”，从而自动适配用户的回复风格，减少无效对话及操作，使交互更贴近用户需求。

商业化模式与资源配额 Tabbit采用“标准版永久免费 + 专业版付费”的模式：

• 标准版：用户每周可使用约1000次模型对话、50张AI生成配图、10个Agent任务，以及撰写约100篇万字总结。
• 专业版：执行任务额度扩大至标准版的10倍以上，定价为每周9.9元（类比一杯瑞幸咖啡的价格）。

实际应用场景验证 发布现场展示了Tabbit在复杂任务中的执行能力。例如，一名大学毕业生利用Tabbit完成了从方向细化、数据分析到答辩要点提炼的毕业论文全流程；在HR场景中，用户只需输入指令，即可在Tabbit内完成从简历筛选到PPT生成的完整工作流，无需借助多款外部软件。

组织独立性 Tabbit所属的GN06团队作为独立部门，拥有较大的自主决策权，美团公司层面不干预其具体的产品决策和技术路线。

关键要点

• 产品定位：Tabbit 1.0是美团GN06团队推出的AI原生浏览器，旨在成为聚合多模型的AI工作入口。
• 模型支持：内置LongCat、DeepSeek、智谱GLM、Kimi等国内头部大模型，支持多模型切换与对比，不绑定单一厂商。
• 核心功能升级：
  • 新增记忆功能，记录用户偏好并自动适配回复风格。
  • Agent任务成功率从53.1%提升至91.8%。
  • 强化复杂任务执行能力，支持长文本总结及多步骤工作流。
• 用户数据：5月单用户月均Token使用量达853万，显示高频重度使用趋势；超60%用户会切换模型或使用多模型对比。
• 定价策略：
  • 标准版永久免费（周配额：1000次对话、50张配图、10个Agent任务、100篇万字总结）。
  • 专业版周费9.9元，任务额度为标准版10倍以上。
• 组织背景：GN06团队独立运作，拥有产品与技术路线的自主决策权。

意义与影响

Tabbit 1.0的上线标志着AI浏览器从“模型调用工具”向“智能体工作流平台”的演进。通过聚合多模型和强化Agent能力，Tabbit试图打破当前AI应用生态中“模型孤岛”的现象，为用户提供更灵活、高效的决策支持。

其“记忆功能”的引入，解决了AI交互中上下文缺失和重复沟通的问题，提升了人机协作的连贯性与效率。此外，通过“妙招广场”和创作者扶持计划构建开放的Skill生态，Tabbit意在将浏览器重塑为个性化的AI入口，这不仅改变了用户处理复杂任务（如论文撰写、HR流程）的方式，也可能对国内AI应用层的竞争格局产生深远影响，推动行业从单纯比拼模型能力转向比拼Agent落地能力与生态建设。