前段时间 OpenClaw 小龙虾爆火的时候，老狐就一直有个观点：让子弹再飞一会。

如果你发现这个 AI 对你的工作流没有太大帮助，那你完全可以等等大厂的作品。

千万别急着把工作和账号权限都交出去，毕竟隐私和安全这类问题，真不是我们作为 " 使用者 " 能去很好把握的尺度。

信息，密码，不安全的泄露往往是在无形之间。

更何况，对于很多朋友来说，入口式的 AI，豆包、DeepSeek、千问，元宝这些已经完全够用了。

科技史上，一直都是先驱在前面探路、踩坑，而大厂在后面优化、整合。

当年最早搞出图形化界面的是施乐，但真正把它深度优化、做成每个人都能上手、更好用的商业产品的，反而是后来的苹果和微软。

而这几天腾讯应用宝团队发布的马维斯，让老狐似乎看到了这点。

装上马维斯，第一感受就是这个软件非常简洁。

和往常的类龙虾软件一样，由一个最基础的输入框组成，左侧边栏就是主要的功能。

但在搜索框的下方，针对电脑小白，马维斯提供了一些快捷指令案例，相当于替你预设好了提示词，强烈好评。

左侧边栏中还有一个 " 本地知识库 " 的功能。

不用和 Obssidian 这类软件一样需要自行整理添加。在装上马维斯的时候，它就已经把你电脑内的所有文档全部扫描了一遍，放进了本地知识库。

一方面是为更方便后续文件检索，毕竟 Windows 用户很大的疼点就是自带文件资源管理器羸弱的检索能力。

一方面也可以能识别文档内容，提前做好分类。

比如说老狐这两天正好要从 Mac mini 换到 MacBook Pro 上。

这两年在 Mac mini 写过百来篇文案，一直没机会好好整理，各种文稿经过沟通修改也存在许多的版本。

于是老狐给马维斯下了一个模糊命令：帮我把这些文稿归类。

马维斯会先解析，分点列出我的需求步骤，然后再判断这个任务应该交给哪个 Agent 来完成。

而当这个指令的权限超出了文件整理 skill 的能力范围之后，它会自行试错，最后用了 Python 指令来处理。

可以看到整个流程还是蛮流畅的，在遇到输出有问题的时候，也会换个方法来做，而不是一头撞着南墙不回头。

老狐前两个月用 OpenClaw 接入 MiniMax 模型的时候，在这里就已经卡壳了，这和底层模型的智商和上下文长度其实比较相关。

很好评的一点是，在涉及到本地文件删除的时候，都会由你来手动确认，这方面还是大厂做得比较稳妥。

在整理过程中，遇到文件格式比较复杂的情况。比如老狐的 " 下载 " 文件夹，里面图片，文稿，压缩包，安装包什么的都有。

马维斯会给出分类方案，并由你来确认，或给出修改方案后再进行执行，

老狐也尝试了一些常规的问题，比如统计科技狐 B 站近十期视频的数据，并做可视化处理。

搁老狐的小龙虾，在第一次遇到这种问题很容易遇到各种各样的报错。

因为 B 站其实是有反爬虫机制的，直接用 API 调用会遇到风控。

有时候到这模型就哑火了，需要不断尝试才能跑通流程。

但马维斯可以很轻松的就跑出来结果，并且顺手给你装了个可视化的 skill。

Agent 方面也很有意思，不同于 OpenClaw 很火的三省六部制 Agent，老狐也试过那个，太烧 Token 了，输入任务也费时费力，图一乐还差不多。

马维斯其实是比较传统的一个统筹 + 五个专家的模式，共计 6 个 Agent。

最核心的马维斯（Marvis）起到的主要就是统筹的作用，理解需求分派任务，可以汇总结果，还有写代码。

然后是 App Agent，主要负责的是操作 APP。能在部分应用实现自动化操作，但老狐也在 Mac 端尝试了一下汇总小宇宙的近期热榜，它并没有在 APP 上实现，最后是通过网页搜索完成的任务，自动化操作 App 这个功能上还有待优化。

这个 Agent 也能支持下载，安装卸载各类的 exe 应用，看大家的评价，Windows 端的体验应该会相对更好一些，毕竟当年 Windows 上卸载软件可是一门技术活。

而 Mac 上其实也可以完成卸载的操作，只是由于比较严格的权限管控，需要在设置里给到允许 " 修改 APP" 权限。

Computer Agent 负责的是执行电脑底层配置和自动化。

可以帮你设置电脑，关闭自启动项，还负责执行自动化任务。

还有 Browser Agent，主要负责上网冲浪，替你抓取网页数据等信息。

还有 File Agent，这个就是替你管理本地文档，实现文档格式转换，编辑 Office 文档，也能替你整理归档文件。

最后还有一个 Search Agent，搜索专家，就是负责搜东西和聚合的。

其实很清晰的可以看到，这次的马维斯把我们使用电脑的最基础的步骤给拆分开来了：上网搜索，信息聚合，编辑文档，使用软件，设置电脑。

这些最基础的操作都给你包圆了，你可以专注在你的工作上。

腾讯也给这几个 Agent 做了比较拟人化的处理。

你可以在 " 办公室 " 里看到他们的工作状态，真有种自己养了几个员工的感觉。

不过是 24 小时待命的员工（突然觉得这几只小马有点命苦 ...）

这员工还会摸鱼，比如在工位上打游戏。

或者马桶上玩手机。

甚至健身。

真是新时代赛博牛马了属于是。

而且这次马维斯还做了手机端的软件，在手机就可以实现远控电脑。

把电脑里的文件发给你，或者远程指挥马维斯用你的电脑来替你干活都能实现。

如果你的电脑是 Windows 系统，还可以通过手机远程控制电脑桌面。

但在 Mac 上，我试了几次还暂时没法激发这个功能，老狐猜测很可能是 Mac 对屏幕录制权限管的比较紧，所以这会还没做上这个功能。

连接微信 ClawBot，用微信来下指令也是可以做到的。

而且由于都是腾讯系产品，比以往的 OpenClaw 链接飞书的方式稳定太多了。

截至目前，马维斯已经上线 Mac，Windows 电脑端。

手机端目前仅上线了安卓，iOS 用户还需要稍作等待，预计 6 月中旬上线。

如果你想在自己电脑上安装一个全能助手，老狐是比较推荐的。

因为对于 AI 小白来说，马维斯真的太好用了。

不会用？不知道拿来干啥？

有技能广场，你甚至可以把自己和同事提炼成 Skill，变成赛博生命。

不同于之前的各种 AI 助手，各类 OpenClaw 、OpenHuman 式软件，还得调 API，选模型，本地部署。

马维斯的上手成本真的太低了，界面直接，分工明确，简洁好用，无需部署，还有隐私模式。

养虾已经 Out 了，这会大家可以开始在电脑养马了。

马维斯目前暂时还没开始收费。

每位用户每天有 1000 万 Token 的免费额度，老狐昨天体验了一波也没用完这一千万 Token。

小任务消耗一般在几万 Token 左右。像整理文件这种复杂操作也才消耗了 42 万 Token。

只要不重度使用，一天 1000 万 Token 左右其实是比较合理的阈值，完全够用。如果电脑性能很好使用本地模型的话，也能节省一定的消耗。

最后问大家一个问题：你能接受给 AI 付费吗？

AI 付费时代或许很快就要到来了。

当大家养成了常用 AI 的习惯之后，Token 付费就很有可能会成为柴米油盐一样的日常消费。

我们评论区聊聊～