智东西

作者 | 陈骏达

编辑 | 心缘

智东西 5 月 13 日报道，今天，腾讯宣布，微信已经支持将消息一键转发至元宝，并由元宝进行一键总结、构思合适回复、生成代办事项等操作。

要体验这一功能，用户需要将微信和元宝都升级到最新版本，选择需要发送给元宝的聊天记录，像文件一样转发到与元宝对话的上下文中，并进行提问。

腾讯官方晒出了这一功能的不少玩法。比如，你可以将微信群聊中的多份采购发票 PDF 文件转发给元宝，并让它整理其中的金额、用途、日期等信息，省去了逐一下载、打开文件的繁琐步骤。

在微信中和朋友讨论旅行时，也可以将消息转发给元宝，让元宝根据讨论中提出的各种琐碎信息，给出较为完整的旅行计划。

元宝也可以成为你的 " 军师 "。腾讯晒出了一个案例，当用户不知如何回应 Crush 对象 " 我们现在是什么关系 " 这一敏感问题时，可一键转发聊天记录给元宝，元宝可以识别对方情绪，并按照不同风格生成可直接发送的回复文案。

该功能上线后，智东西第一时间进行了体验。体验过程中，元宝在处理微信聊天记录中的碎片化信息方面表现出色，但仍然会在视觉理解、数据统计等场景出现幻觉问题。

以下是我们完整的体验过程：

一、对话过程 " 阅后即焚 "，图像、文件都能处理

目前，元宝内默认提供腾讯自家的 Hy3 preview 模型和 DeepSeek 的模型，我们的实测全部在 Hy3 preview 上完成。微信最多支持一次性选中 100 条聊天记录，并将其一键转发至元宝进行处理。

要让用户愿意把自己的聊天记录转发至外部，首先要跨过信任这一关。在选中消息并将其转发至元宝时，元宝会让用户再次确认是否要粘贴来自微信的内容。确认后，这次对话会以临时对话的方式进行，退出后不会保存任何记录。

案例 1：买辆 08 年的二手车，元宝参谋靠不靠谱？

在首个实测案例中，我向元宝转发了一段我与二手车卖家的对话，其中包含图片、视频、文件和文字等不同类型的消息。我的需求是让元宝帮我参谋参谋，这车到底能不能买。

这是一辆 2008 年的老车，分析完车贩子给我发的十几张维保记录截图后，元宝给出了初步结论：这是一辆有故事的老车，适合预算有限、愿意花点时间整备的玩家。

元宝对这辆二手车的判断比较准确，其价格比较合理，发动机渗油的确是通病，国四排放对在北京用车的我来说也是需要注意的信息。

一同分析下来，元宝建议我预留 5000-10000 元的整备预算，它的判断基本和我后来真实的整备花费接近。

元宝还宣称它从视频里看到发动机有渗油的痕迹。为进一步测试其相关能力，我将机舱的特写视频转发给元宝。

从元宝的回答方式来看，它似乎没有真的 " 看到 " 视频内容，而是主要根据音频内容进行判断。它在回复中提到的空气滤清器、油液滤清器等零件的状态在视频里根本没有体现，应该属于 AI 幻觉。

案例 2：和装修队来回拉扯，元宝帮我理清砍价逻辑

在与橱柜定制商家的微信沟通中，我和对方反复确认了橱柜的配置、材质、包含项目以及额外增项，信息零散地分布在几十条聊天记录里。我将这段对话转发给元宝，并让它帮我梳理最终确定的方案，同时生成一套砍价话术。

元宝首先从杂乱的聊天记录中提取出了完整的方案信息：2 米左右的不锈钢台面（201 不锈钢）、颗粒板柜体、暖黄色柜门、黑色拉手，包含柜体、台面、洗菜池、水龙头、开灶口、送货安装等项目，并识别出取消了冷热水龙头、增加了 15cm 加高脚和踢脚板（额外加 70 元）等调整。

在此基础上，元宝算出了总报价为 1730 元，并给出了三条砍价话术，比如给橱柜定制商家 " 画饼 "、在沟通过程中 " 挑刺 "，或者直接表达预算有限，尝试打包议价。

最后，元宝还贴心地给出了注意事项，包括保持礼貌、根据实际情况选择话术、以及如果无法降价时可争取额外服务等建议。

整体来看，元宝在信息杂乱、来回拉扯的装修沟通场景中，帮助用户快速理清了 " 我到底定了什么 " 和 " 我该怎么往下谈 " 两个核心问题，实用性不错。

二、职场实测：能帮你爬楼、整理信息，在投票统计上栽了

除了帮助用户在私人聊天场景中梳理信息，元宝同样可以胜任职场中的信息盘点工作。

案例 1：在工作群统计票数，元宝把数算错了

在我的日常工作中，统计文章的标题投票情况是一个常见的重复性工作。如今，能直接读微信聊天记录的元宝可以直接帮我完成这项工作了。

我将分散的投票结果集中转发给元宝，并给出了统计的格式。元宝可以准确地按照格式要求输出投票统计结果，但它把标题 6、标题 3、标题 4 的票数都数错了。看来，元宝暂时还没办法在这个场景替我干活。

案例 2：梳理群聊近百条消息，元宝表现如何？

我将一个校招 / 实习信息分享群的近百条群聊记录转发给元宝，群内成员正陆续转发不同公司的招聘信息，包含岗位描述、投递要求、发布时间等碎片化信息。我让元宝总结群聊里提到的所有工作机会。

从元宝给出的回复来看，它做得不错，信息提取完整：它成功从杂乱的聊天记录中，梳理出至少 8 个不同的岗位机会，涵盖字节跳动（3 个不同岗位）、外文局、亮亮视野、新华网、京东、美团等多家企业和单位。

针对每个工作机会都提炼出了岗位名称、发布时间、核心职责和任职要求，结构一目了然。

案例 3：多版稿件反复修改，元宝帮我理清版本迭代逻辑

在工作场景中，我还试了试元宝处理多份文件的能力。我们上传了一篇稿件执行过程中的多个文件，涵盖从提纲到初稿再到背景资料等多种类型，让元宝梳理项目变动情况。

从元宝给出的回复来看，它成功识别出了文件的时间线和版本演进逻辑：最初提交的提纲侧重行业趋势方向，随后根据对方提供的背景资料进行了调整，最新一版则更聚焦产品本身的数据表现和用户反馈。

整体来看，在处理多版本文件、时间跨度较长的工作沟通场景中，元宝能够帮助用户快速抓出版本变动的核心脉络，省去了逐一下载、打开、对比的繁琐步骤。

结语：微信加速 AI 试水节奏

腾讯正在加速让 AI 渗透进微信这个拥有超 14 亿月活用户的超级生态中。从评论区随处可见的 "@元宝 " 互动，到通讯录中的联系人 " 元宝 "，再到今天的微信聊天记录转发至元宝，腾讯 AI 产品与微信的融合程度正不断加深。

在过去，我们需要主动打开 AI 应用、复制粘贴信息，而现在，AI 正以 " 联系人 " 和 " 协作方 " 的身份直接嵌入社交媒体，成为链条的一部分。可以预见，未来当用户需要总结、决策、回复甚至代办事务时，元宝有望成为一个顺手可用的辅助角色。