不拼通用能力、聚焦端侧，腾讯副总裁林松涛：Marvis专注做好系统级操作-36氪

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# 不拼通用能力、聚焦端侧，腾讯副总裁林松涛：Marvis专注做好系统级操作

[王欣逸](/user/6162492)*·*2026年07月23日 12:23

云侧大模型更像是大脑，端侧模型像是小脑和反射神经，结合才会事半功倍。

**文｜王欣逸**

**编辑｜张雨忻**

“技术突破决定AI能走多快，真正能否创造价值决定AI能走多远。”在今年的WAIC腾讯AI应用创新论坛上，腾讯公司副总裁林松涛分享了这样一个观点。

同样是“Claw热”之后上线的产品，腾讯的三大Agent产品WorkBuddy、QClaw和Marvis迎来了各自不同的命运。

首先是WorkBuddy，林松涛在此次论坛上公开表示，WorkBuddy的DAU已稳居国内效率智能体产品第一；QClaw方面，相关业务和部分团队在近日也迎来了调整，并入至WorkBuddy所在部门，不过QClaw产品仍将持续运营；上线最晚的Marvis则走出了一条差异化的系统级Agent路线，林松涛透露，Marvis在用户中打开了局面，上线两天DAU超过30万，七日留存约为54%。

WorkBuddy、QClaw的讨论度居高不下，热度之余，我们想聊一聊Marvis这款产品。

和Claw类产品不同的是，Marvis走的并非是通用Agent路线，主打系统级操作。Marvis负责人蔡建涛透露，在用户场景分布上，本地文件相关能力占比最高（44%），其次是电脑硬件管理（28%）和浏览器任务（18%），应用相关能力占16%。出乎意料的是，只有约6%的用户用它来做搜索资料的工作，“用户对产品认知定位很清楚，基本没用户觉得它是豆包或元宝平替”。

Marvis在2025年早些时候就已经立项，内部命名为“设备AI助手”。

从立项到正式发布，Marvis的设计方案经过了三个版本的推翻重做。简单的线条，可视化、有趣味性的小马打工场景，以及与QQ企鹅一脉相承的红围巾，可以看出，他们并不想做一款用户使用门槛比较高的Agent产品。

作为腾讯应用宝团队做出的Agent产品，Marvis从第一天起就带有应用商店的痕迹。AI时代，延续做传统应用商店的分发显然不够，还需要关注分发后能否按用户需求交付结果。腾讯公司副总裁林松涛告诉我们，Marvis的北极星指标并非是DAU、会话数等判定活跃程度的指标，而是用户的真实任务完成数。

与此同时，另一个关键词也深刻刻在了应用宝团队的基因里：跨端。

今年的WAIC，AI智能体手机无疑是最吸引观众的产品品类之一，端侧AI被带到风口浪尖的时候，蔡建涛称，他们不做手机的端侧。

原因很简单，手机内存和电池容量有限，能放进手机里的模型很难上参数，也难以完成复杂任务。因此，他们想做的端侧是PC、Mini PC、AI Box这类设备。用户可以将手机做控制端，发指令让PC或云端容器执行即可。

目前，Marvis正在和混元团队合作，计划推出端侧模型集群。

Marvis并非是应用宝团队唯一的AI产品，同期，他们也推出了移动端的Vibe Coding工具，名为吐司。

在过去，应用宝的强项是帮APP上架发行、推广商业化，吐司的存在，正是为供给侧创造增量，让更多需求可落地。吐司和Marvis两条路径，一个是创造应用，一个是分发直达服务，它们可能会在某个时间点整合。

从应用商店到Marvis、吐司，应用宝团队正在试图解答AI时代应用商店的终局问题，没有一个产品能完成用户的所有需求，他们可以做的是，逐渐探索出应用商店在AI时代的生态位会是什么，这个答案，目前还没有定论。

在WAIC期间，我们和腾讯Marvis团队进行了一场交流，以下是《智能涌现》等媒体与腾讯公司副总裁林松涛、腾讯应用宝跨端业务及Marvis负责人蔡建涛的对话，略经摘编：

### **更多、更好、更快、更低成本**

**Q：Marvis发布后的用户数据怎么样？**

**蔡建涛：**Marvis的上线时间是5月20日晚11点58分，到了5月22日，DAU已经超过30万，七日用户留存约54%。上线至今DAU稳步上涨，趋势很好。不过现阶段我们不过分追求DAU上涨，更希望不断打磨好产品能力和用户价值。

**Q：打磨的方向具体体现在什么地方？**

**蔡建涛：**追求高价值、有意义的增长。

市面上的Agent产品往往有很多难点，比如读取不到默认浏览器数据等，在浏览器任务、共享Cookies、权限界定等方面有很多优化空间，我们也在这些方面做出了很大投入。

举个例子，电脑诊断场景中，某天你突然发现开机启动多了一个程序，这时候问Marvis，它查了安装日志后就会告诉你，是和另一个程序一起默认安装的，而传统软件很难诊断出具体原因。

**Q：Marvis理想的用户画像是什么样的？**

**蔡建涛：**我们希望每个有设备的人，无论什么设备，都应该拥有Marvis来提升设备使用体验和效率，包括生产效率、日常文件、APP、游戏体验。

我们希望Marvis是普适的、通用的，贴近生活和娱乐，小白友好、开箱即用。

**Q：从用户真实使用情况来看，它的应用场景有哪些？**

**蔡建涛：**基本没有用户会觉得Marvis是豆包、元宝的平替。用户场景分布上，44%使用本地文件相关能力，28%使用管理电脑、管理硬件相关能力，16%使用应用相关能力，18%使用浏览器相关任务，而用来搜索的比例很少，约6%。

游戏上我们也有初步尝试。腾讯新游《失控进化》首发时，我们与其进行了游戏合作，包括地图探索、游戏经验获取等功能，口碑和渗透率都相当好。

**Q：你们强调Marvis的系统级操作，但今年通用Agent也能完成很多系统级的操作，Marvis和通用Agent有什么不同？**

**蔡建涛：**Agent的四要素是感知、思考、规划、行动，其中，首先是感知。

感知是指Agent能提前理解设备、人与环境，在用户授权的前提下，知道设备里有哪些文件、每个文件代表什么、有哪些程序，甚至过去设备上的行为、浏览器、交易授权等。而只有做到系统级，才能实现感知。

**林松涛：**能做和做好完全是两件事。之所以做操作系统级的Agent，是希望能提高任务执行效率和完成的质量。应用宝团队做了十几年跨端和系统级的工作，专注在做“应用x系统x设备”。

现在很多Agent通过视觉方式完成本地文件识别或处理，截图传到云端识别再返回，流程效率不高，时间成本也不是最优选择。从实测来看，选择在本地结合操作系统做这些任务，任务完成率和准确性远高于现在通用的AI解决方案。

比如“我电脑为什么变慢了”这需求存在了三十年，缺的从来不是知识，而是对这台设备的理解。

Marvis不完全依赖云端大模型传输和判断，而是结合系统级的能力，把本地能力更多地发挥出来，再做端云结合。更多、更好、更快、更低成本的方式，才是未来真正解决方案。

**Q：Marvis和系统厂商之间的关系是什么？**

**林松涛：**我觉得可以从两个层面来看。

第一，我们和系统厂商的关系是互补大于竞争。像微软、英特尔，我们都有长期合作，PC应用宝在Windows上是官方应用商店的核心组成部分。苹果这边也一样，苹果自己在Mac上做应用解决方案，也做EXE兼容方案，而大家玩游戏还是习惯用Windows本，我们现在的Mac应用商店能帮很多游戏在Mac上跑得很好。对厂商来说，他们其实很欢迎我们帮助他们做好应用层的对接。

第二，从产品本身来看，Marvis从发布第一天就是跨端的。用户并不在意通过什么方式解决，只在意最终交付的结果。比如用户可以让AI在PC上搜集信息并编辑好文档，最后直接发送到手机Marvis上，这类跨端能力是单一生态厂商没办法做到的。未来我们还会继续结合跨端和端云结合的能力，这也是我们的服务优势所在。

### **手机不是一个特别适合端侧的场景**

**Q：Marvis主打系统级能力，和其他智能体产品相比，最大的差异化主要表现在什么地方？**

**林松涛：**判断Agent方向是否正确的方式很简单，就看大模型升级你是开心还是担心，如果大模型一升级，很多Agent功能就白做了，那显然不是Agent该努力的方向。

Marvis侧重端侧，最大优势是时间成本和效率，这是仅靠大模型无法弥补的，。云侧大模型更像是大脑，最重要的是要越来越聪明，而我们侧重的像是小脑和反射神经，要保证速度和执行效率与稳定，在这个前提下，再做端云结合才会事半功倍。

**蔡建涛：**Marvis是端侧产品，跑在端侧，在感知全局后可以更主动地执行任务，能提前知道哪个图片讲什么、哪个文档讲什么、哪个是发票、内容、行程和抬头。而其他通用Agent产品，比如Codex，尽管有权限但只能盲目全盘扫描，扫不到就没办法执行任务了。

我们对Marvis的本地文件处理速度和准确性非常有信心，由于它不需要云端交互，文件分析和处理都在本地进行，在速度上，Marvis比Codex或其他竞品快得多。

**Q：这是不是意味着，Marvis是未来每个电脑的标配？**

**林松涛：**已经有很多电脑厂商在和我们沟通预装，我们希望Marvis更像是保障未来PC能力和体验的下限，而不是上限。

**Q：在端侧上，你们会和哪些第三方厂商展开合作？**

**蔡建涛：**首先应该不会和手机厂商合作。

我们认为端侧更适合PC、Mini PC、AI Box这类场景，会持续在这些场景上投入端侧模型集群，包括翻译小模型、1-2B多模态视觉、小尺寸文本理解模型，也有20-30B的AI Box级别，不同场景适用不同尺寸的模型。

**Q：但大家希望Agent能力能更便捷，因为用户不可能随身带着电脑。**

**蔡建涛：**你要的不过是一个运算容器，让手机作为一个控制端就好了。这个容器可以是PC、Mini Box或其他硬件，同时我们也提供云端的Marvis服务。

云端Marvis能力是我们长期积累的优势。很多用户其实不怎么用电脑，但只要有一个可以计算的容器或云端存储就够了。我们正在致力于做更小尺寸的模型，比如3B到30B级别，可以部署在云端或其他地方，成为用户的专属服务。

目前已有的成绩是，在我们和混元、Intel的合作下，Windows上可以做到a3B模型在8G显存以下流畅跑起来，Mac上32G内存就可以跑得非常好。

**Q：目前技能广场的活跃度处于什么水平？**

**蔡建涛：**用户