" 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：用户渗透率约 37%，不算特别高。应用宝过去的优势是做商店，本质也是在搭建生态。我们希望开发者能在 Marvis 上拓展产品，未来可能还会建立一个渠道，开发者可以向用户提供高质量服务，用户也可以购买这些服务。

Q：技能广场有没有设置一些激励措施推动第三方开发者生态？

蔡建涛：现在有两个措施还没上线，但距离推出应该不会太久。

一类是专业开发者可以在平台上开发付费内容，用户购买后可以获得对应的收益；另一类是普通网友上传内容，可以获得 Token 奖励和平台运营资源，甚至还有一些其他的合作机会。

做 AI 时代的下一个应用商店

Q：为什么应用宝团队选择做 Marvis？

蔡建涛：本质上，从应用宝到 Marvis 是同源的，都是在解决服务问题，只不过路径从两步变成了一步。

以前的应用商店是做分发的，比如用户想要做设备诊断和内存清理，需要先从应用商店下载软件再进行清理。现在 Marvis 是过去分发的进阶：以前开发者是前台 APP，现在变成后台服务提供商，提供 CLI、MCP、SDK 或一系列能力。

林松涛：应用宝十几年一直在做一件事：把数字能力和内容送到用户手里，PC 时代分发软件，移动时代分发 APP，但 AI 时代不一样了 ，

以前做分发的时候，我们不需要担心用户下载完 APP 之后的事情。而今天只把能力送到用户手里远远不够，还要保障结果的交付。未来的应用商店形态肯定是不断演进变化的，因此我们的北极星指标不是 DAU 或会话数，而是用户真实任务完成数。

Q：Marvis 的商业化进行到了什么阶段？未来的目标计划是什么样的？

林松涛：现阶段还不是谋求收费的阶段，国内目前用户为 Token 付费的生态还没有形成。

Marvis 每天提供一定的 Token 免费额度，这一额度的真实目的是让用户愿意去尝试做一些真实的任务。未来这个额度可能会发生变化，也可能会和一些 B 端厂商合作。我们此前的合作伙伴，如英特尔、微软等，都对 Marvis 表达了很大的合作意愿，并希望在海外展开合作。

与此同时，海外 Token 生态和用户为工具付费的意愿比国内更成熟，这也是 Marvis 可以重点发展的方向。

Q：有用户反馈说，执行任务时 Marvis 先安装了一个应用宝，这是不是意味着目前还处于 AI 调用 APP 完成任务的阶段，而不是取消 APP 这个环节？

蔡建涛：先澄清一点，Marvis 装的不是应用宝，而是一个移动应用引擎。装这个东西有两个原因：一是 Marvis 需要管理 APP 的安装、版本和更新，它自己做不到这一点，需要引擎来承载这些管理能力；二是，移动应用引擎过去做了很多跨端的事情，比如把小红书迁移到 Windows 上需要一个容器，这个容器我们当然也可以单独摘出来放在 Marvis 里，但这个阶段没办法一次性摘出来，所以就沿用了过去的容器方案，也就是腾讯移动应用引擎这套解决方案。

林松涛：很多时候是场景驱动的。比如用户说 " 去知乎和小红书搜一下某个新模型的反馈汇总给我 "，那我们需要把知乎、小红书在 PC 上跑起来，才能抓取内容、整理成文档。这并不是一个推销软件的方式。

蔡建涛：再打一个娱乐化场景的例子，打开金铲铲、打开 DNF，需要有管理游戏周边内容的能力。这套引擎就是管理这些游戏周边内容的，管理之后可以配合 Marvis 做地图或攻略。比如玩金铲铲到了某个阵容画面，把画面传给 Marvis，它就能帮你做阵容推荐或优化。

Q：Marvis 为什么要做一个技能广场？

蔡建涛：无论是 Skills、MCP 还是 CLI，它们都不是很普适友好的东西。最初做技能广场的初衷是：用户描述一个需求，Marvis 就能帮其找到对应的解决方案，可能是通过 Prompt Engineering 的方式，也可能调用多个 Skills、MCP 或其他工具。目前还处于比较早期的探索阶段。

林松涛：技能广场是一个底座，还在不断打磨中，未来我们希望打造第三方用户或合作伙伴的生态，甚至在其中探索出一些商业化空间。

Q：为什么产品被设计成了六只小马在工作？

蔡建涛：我们做了一个假设：如果用户希望拥有一个专属 AI，这个 AI 应该是有情感的，且跟自身的生活是有映射的。所以这个 " 办公室 " 对应着用户正在工作的状态。未来可能还会加入家庭状态、日常生活状态等，让用户感受到它是真实工作的映射，是有温度、有情感的，而不是一个冰冷的 AI 用冰冷的语气告诉你 " 做完了 "。

林松涛：由于部分任务时间周期比较长，用户很多时候会觉得 Agent 不可控。所以我们让 Agent 工作可视化，加上一些趣味性表达和简单交互，让用户对 Marvis 的信任从 " 看得见 " 开始。尤其是 " 电子牛马 " 的形象很容易击中打工人。用户还可以给主 Agent 设置风格，比如表达方式、人格、昵称等。

未来这个功能不会完全游戏化，但会丰富更多互动方式，提高可视场景和任务的关联度，让用户有更多掌控感。甚至未来可能会出现第三方提供的电子牛马，也会以可视化的方式出现在 " 办公室 " 里。

Q：Codex 出了一个类似桌宠的功能，你们有想过这个问题吗？比如把 QQ 宠物放上来？

林松涛：QQ 宠物的很多目标用户可能并不是 Marvis 的目标用户，但 Marvis 的视觉设计包括红围巾都是和 QQ 一脉相承的，除了可爱和互动同时是和任务息息相关，是让 Agent 工作可视化。

蔡建涛：除了陪伴功能外，我们还是希望牛马能更有用处。它的情绪是基于感知环境和任务的——比如某个任务失败了，Marvis 会难过或懊恼，而不是纯粹养一个宠物。

Q：市面上已经有很多移动端的 Vibe Coding 工具，为什么还要做吐司？

蔡建涛：吐司和 Marvis 一样，本质逻辑是应用商店的延展。不管是传统的应用商店，还是 Marvis 这种把分发直接做到交付的形态，它们都无法覆盖全部需求。

比如不少独立开发者希望用更低的成本开发第三方软件，还有后续上架到应用商店的需求。吐司就是帮助开发者实现更便捷的内容生产方式。有了吐司之后，我们还可以帮开发者对接广告、商业化和推广合作渠道等资源，帮助解决后续链路各个环节的问题。

林松涛：过去我们经常会听到 : 这需求太小了，配不上一个 app，而 Vibe Coding 时代，再小的需求也值得一个应用。应用宝的强项和核心能力，是帮助一个 APP 顺利上架及让用户方便下载。

Marvis 是在需求侧管理存量，而吐司是在供给侧创造增量。

往长期看，AI 来了之后，还有多少 APP 会存在，这个问题其实要画一个问号。我们也在探索未来更多元化的服务形态会是怎么样的，也在寻求在苹果上更好的上架机制，甚至有更多的载体去承载。往长期看，吐司和 Marvis 甚至可能在某个时间点、某个维度上是可以整合的。

Q：Marvis 和吐司都是应用商店的延展，关于 AI 时代的产品设计你们有什么思考？

蔡建涛：AI 时代的产品不应该是新瓶装旧酒，比如原有的搜索产品改成 AI 搜索，或者应用商店的推荐机制用大模型优化一下，在我们看来这是没有用的。

产品设计背后的理念很重要，比如 Marvis 让用户直达服务，可能也消灭了一半的应用商店需求。我们的原则是，要从更 AI 原生的角度来看产品可能是什么走势，并从终点倒推到当下，设计什么样的产品形态、用户应该有什么样的交互逻辑。

林松涛： App 时代大家是抢占入口，用户通过入口选择服务，而 AI 时代是意图取代入口，用户关心的只有结果，服务谁做怎么做不重要，谁能稳定交付才关键，用户可能会为某个功能或宣传而来，但只会为可靠而留。

Q：在开发 Marvis 或吐司这类 Agent 产品时，与此前开发应用宝这类产品的区别是什么？

蔡建涛：第一，变化太快。

做 AI 必须要快，特别快。半年和现在的产品完全不同，新模型一出来 Agent 又会发生变化。我们原先没有计划 5 月 20 日推出，但到了 5 月 20 日觉得不推不行，行业发展太快了。

第二，要看终点交互形态。终点不变，但过程和解决方案会变，三个月前的 Harness Engineering 到这个月已经变成了全新的 Loop Engineering。

第三，要快速跟进用户反馈，确认用户需求是否被真实满足，创造的用户价值和产品价值是否符合预期。

Q：您提到 Marvis 上线后超出了发展预期，它后续的更新方向是什么样的？

蔡建涛：在技能广场上，我们会朝着两个角度发展。一方面，提升广场的渗透率，希望有更多的内容和开发者进入到广场中来；另一方面，我们还会做一个名为 " 人才市场 " 的功能，类比虚拟人，推出虚拟电脑管家、虚拟文件管家、虚拟浏览器专家等，并链接上开发者和普通用户。

在端侧上，我们会加大投入，让更多设备可以支持端侧模型，在降低成本的同时大幅提升隐私和使用便利性。

另外，出海也是我们在考虑做的事情。