前沿科技，数智经济

管电脑的需求还在，只是旧版本不够用了。

文｜魏琳华

编｜刘俊宏

AI 时代，模型每一次跃升，可能吞掉的就是一个行业的 " 饭碗 "：

Claude 系列模型靠代码能力，让程序员已经体验到了 " 一行代码不敲就能出成果 " 的快乐；视频生成模型迭代，把后期影视的制作费用直接打下来。

现在，我们又看到了 AI 取代电脑管家的可能性。360、火绒一类工具箱淡出主流装机清单，但现在 AI 工具越装越多、电脑越用越卡，管好 " 房子 " 本身，反而成了新的刚需。

所以，现在的人为什么需要电脑管家？一方面，清理空间、修改配置等需求依然存在，但过往的电脑管家能处理，却不能解释出来为什么这么做，也没办法帮你主动找到其他问题。

事实上，从市场表现来看，更多用户仍然需要靠电脑管家来清理电脑、修复断网等一系列问题。以 360 安全卫士为例，它在 2025 年上半年 MAU 仍然高达 4.3 亿。

另一方面，Agent 时代到来让每个人桌面上或多或少都安装了一些 AI 工具。但它们制造出来的种种麻烦却让用户难以收场，比如 AI 生成了大量冗余的文件和操作设置，但是用户却很难想起来清理，或者把 AI 调过的设置自己手动恢复。

腾讯 Marvis 的选择是把自己和热闹的 AI 办公岔开，专注普通用户，住进操作系统层去管一台具体的电脑：装软件、清 C 盘、修故障。

9 月 20 日，它把定位从个人 AI 助手正式升级为个人 AI 管家。上线四个月，人均 Token 消耗从约 100 万涨到 590 万，每天有四五万用户用它装软件、清理磁盘——小切口里，藏着刚需场景。

和上一代电脑管家相比，交给 AI 能有哪些改变？抱着这个疑问，我们针对大家平常使用电脑的高频场景测试了 Marvis 的表现。

实测 Marvis

在 " 电脑管家 " 的基础上多想一步

9 月 20 日的新版 Marvis，把功能整合成了四个 " 管家 "：电脑管家管硬件和系统，负责清理、修复、性能调优；文件管家管数据，负责搜索、聚类、建本地知识库；软件管家管应用，负责安装、跨端操作和游戏辅助；浏览器管家管网页，负责定时执行重复性网页任务，跑完把有效结果自动归档给文件管家。

先从电脑管家核心的问题修复功能测起。我让 Marvis 帮我清理下内存。如果交给上一代应用，它基本只会给用户一个 " 一键清理 " 的按钮，然后直接替用户做好选择。至于到底是谁在吃资源、哪个项目需要关停、具体的每个项目都是什么，软件并不会告诉用户。

对比起来，AI 的好处是不仅能办事，还能告诉你 " 为什么 "，甚至是帮你解决背后的核心问题。

同样的问题，Marvis 不仅做了清理动作，还给了一份更详细的 " 病因 " 诊断：我通过对话告诉 Marvis 需要清内存后，它帮我关停后，告诉我当前占用最高的项目是帮助网页渲染的进程，所以无法关闭。

解决内存问题后，它还结合我之前提到的电脑卡顿，指出核心不在于内存占用，而是 C 盘可用空间太小导致的。让它继续清理的时候，Marvis 也一样会告知具体清理的每一项是什么情况。

不过用 AI 来执行工作的时候，用户比较担心的是文件安全问题，比如被误删后无法找回。

这点能看出 Marvis 在清理的时候还是比较谨慎，它清理安装包的时候只对一些明显的旧安装包动手，不仅会让用户勾选确认删除项，也会把上述文件先转移到回收站，把最终确认的过程交给用户。

实测中，Marvis 还让我感到惊喜的是，它能帮我把其他 Agent 添乱的问题修复好。

由于之前我们对市面上大量 Agent 做了一个实测，这导致我的电脑有段时间充斥着各种问题。比如有个 Agent 给我的电脑设计了个定时任务，但我在没关闭的情况下就卸载了它。导致现在每半个小时，电脑都会自动冒出来几个黑色的命令行弹窗，但我不知道该如何关闭。

我把这个问题描述给 Marvis，它不仅能帮我定位到是什么任务，还能告诉我是哪个 " 龙虾 " 设置的、以及具体的任务情况。它给出了我几个解决方案供选择，最终通过禁用解决了弹窗问题。

在一些电脑管家擅长处理的场景上，AI 能做到的是 " 多想一步 "，它的发挥依然有限。AI 管家真正有优势的地方，还体现在一些难以被标准化的定制需求上。

最基础的就是整理文件、搜索照片等功能。其实通过 AI 技术，手机上已经可以实现通过自然语言描述文件、图片内容，直接搜索对应文件的功能。Marvis 可以根据文件属性自动分类好电脑上的文件，如果要找照片，这种按时间轴分类的图库显然比散落在各个磁盘的方式更省心。

再或者，在一些忘了文件名的搜索需求下，用户可以直接用自然语言描述完成搜索。比如告诉 AI" 帮我找到去年在海边、穿蓝色衣服的小朋友照片 "，它就能帮你锁定文件。

聚焦到文件管理上，Marvis 在这个方面做得更聪明，它通过预先建立本地索引的方式，让 " 找文件 " 的执行变得更简单了。

在发布会上，Marvis 的产品经理给过一个对比：让普通 Agent 去电脑上找一个五年前的文件，它也能通过写代码的方式找到，但可能要跑将近一个小时，Token 都用完了；而 Marvis 不仅找得快，也帮用户省了 Token。

相当于别的 Agent 是临时工，每次进门都要重新摸清你电脑里的情况；但 Marvis 是管家，它早就把你的东西分门别类收好了。

具体到一些实际场景上，Marvis 的处理比一般的通用 Agent 更合理。

以 " 整理桌面 " 需求为例，我交给市面上的通用 Agent 基本都能完成。但它们只能做到 70 分——比如我的稿件需要收纳，它们的做法是给我建立了一个新文件夹去储存，但忽视了我以往桌面上有同样的文件夹，还是需要我再按照需求整理一遍。Marvis 的做法是先读取我电脑上的文件夹，识别出来具体的功能后，再对照着放入。

电脑管家和文件管家的功能都不错，不过测试到软件管家这边，体验比较一般。

Marvis 的出发点是好的，它试图针对不同软件的特点去做加分项，比如 Steam 和 Epic 游戏的降价、免费领取提醒都不错。针对用户使用的具体场景，设计了很多能够直接体验的功能设计。

但在实际测试中，Marvis 给到的答案还存在幻觉问题，当然这和它接的 AI 模型也有一定关系。当我向 Marvis 询问 " 潜水员戴夫 " 游戏的蓝鳍金枪鱼获取攻略，它给到的答案有明显不符合游戏的错误，看起来像是把游戏和现实世界的规则混淆了。

四个场景测下来，我的感受越来越清晰：上一代电脑管家的逻辑是一键托管式的操作，但工具只能做用户交代的动作，AI 的好处是，它的自主处理方式可以和真人媲美。

和上一代电脑管家相比，AI 能做到的不仅是在原有的功能升级了处理方式和问题讲解，它还能针对一些 " 非共性 " 的问题上手处理，比如帮你解决其他 Agent 搞出来的 Bug。它做到的不只是接手旧功能，更重要的是 AI+ 运维知识库涌现出来的处理能力。

以往的电脑管家只修常见故障，但 AI 管家能修 " 没人见过的故障 "。

下一代 AI 电脑管家

应该长什么样？

和一众办公 Agent 不同的是，Marvis 给自己找了一个更明确的坐标——做 C 端的 AI 电脑管家。

上一代的电脑管家，给出的解决方案都是 " 一键式 " 操作。但它们的局限也是结构性的：不能理解自然语言，也不能跨应用调度，更不能根据用户的具体情况给出个性化诊断。之前，电脑管家的信任还曾被全家桶时代透支过一轮。于是很多人唯一掌握的修电脑方法，退化成了重启。

虽然体验不尽人意，但电脑管家这个赛道，本身还是刚需。360 安全卫士 2025 年上半年 MAU 仍然高达 4.3 亿。

说明用户对 " 管电脑 " 这件事的需求并没有消失，需求还在，只是旧答案不够用了。

Marvis 业务负责人蔡建涛在沟通会上讲了一段话，解释了 Marvis 为什么选择 AI 电脑管家这个赛道。

" 我们从立项的第一个月，就不怎么定义自己是一个办公 AI。" 蔡建涛说。在他看来，以电脑为例，办公确实是第一大品类，大概占 30% 时长，但剩下还有教育、金融、游戏，以及浏览器上延展的各种需求。" 办公类距离占据绝对主导地位还差得很远。为什么大家先选办公？因为办公最好理解、也最好看到成果——比做一个游戏助手难度小多了。"

有意思的是，Marvis 成为 " 管家 " 这件事，最先不是产品团队的决策，而是用户推着走的。

上线之后，团队发现每天有四五万用户通过 Marvis 安装软件，让它清理 C 盘、管理开机自启——用户自发地把 Marvis 当成了管家在用。最终，团队做了个决策：既然用户这么理解，那就努力做好 "AI 管家 " 这个定位。

四个月的数据佐证了这个方向。Marvis 团队给出的数据显示，9 月 DAU 比 5 月上线时增长近 4 倍；人均 Token 消耗从首月约 100 万涨到 590 万；任务满意度约 85%，提升了 30 个百分点。人均对话轮数从一天三轮涨到十几轮——用户在 Marvis 里做的事越来越多、越来越复杂。

为了进一步让用户明白 "Marvis" 能做什么，9 月改版中，Marvis 开始探索把功能变成场景，交给用户选择：

9 月，Marvis 的侧边栏上线「管家团队」，电脑管家、文件管家、浏览器管家、软件管家四大核心管家各自单列、配专属页面和样例。而按沟通会上的判断，教育用户更好的方式是场景触达：比如硬盘真的需要清理，它会在合适的时机出现一个提醒，一键清理就拉起 Marvis。

这些预设的场景，背后是腾讯内部积累的维修经验。腾讯内部有一个专门负责企业 IT 的代号 "8000" 团队，它相当于把整个公司的电脑维修经验作为知识库接入了 Marvis。蓝屏、声卡罢工、WiFi 图标消失这类疑难杂症，靠的是真实案例喂出来的经验，所以处理起来会更精准。

但 AI 管家这条路的门槛也比一般 Agent 更高。核心问题就在隐私上。前段时间传的沸沸扬扬的代码泄露上传云端，就让不少人对 AI 的安全问题产生担忧。

Marvis 聪明的一点是，它靠端侧能力 + 云端模型的支撑，把更多任务先交给本地模型处理，不仅提升了问题的处理速度，还保障了用户资料的安全问题。

考虑到本地模型适配电脑设备的问题，通过低比特量化，团队将 35B 级模型的内存占用从约 30GB 压到 10GB 以下，8G 显存的 Windows 设备就能跑；设备门槛也从上线时的八核 16G 降到四核 8G。本地模式文件不上云，且在飞行模式下照样能调用本地能力。

不过，基座模型能力还在涨、还在不断内化 Agent 能力，住在系统层的管家会不会有一天被模型顺手吞掉？

蔡建涛的回应很坦率：基模能力上涨会吞噬边界，今天的 Agent 都可能是过渡态。但他同时给出了 Marvis 的答案——场景锁定。

" 场景是最重要的，锁定住场景之后，未来基模型的演化、Agent 的演化都没关系，我们很容易跟；但场景锁定是最有门槛的。而硬件的好处就是：真的锁定之后，切换场景挺难的。这也是我们一直坚信一定要跟硬件这条赛道、和硬件厂商深度合作的原因。" 蔡建涛说。

团队认为，每一个硬件设备一定有一个商店—— NAS、眼镜、车、AI Box、Mini PC、手机上都有。在他们的判断里，AI 服务正从分发型走向直达型，中间商不消亡，而是通过 MCP、SDK 转向后台。所以，Marvis 的终局不是做一个生产力工具，而是希望每一个硬件上都有一个硬件 AI 管家。

据悉，10 月，NAS 定制版（飞牛 / 绿联）将正式上线，信创版本（麒麟 / 统信）也将陆续发布。更多硬件场景的合作正在落地中。

实际上，Marvis 做的事情其实并不花哨。它干的都是上一代管家干不好、办公 Agent 又不屑于干的活。但恰好是这些不花哨的活，构成了每个人用电脑时最高频的痛点。

但这个市场能不能真正打开，目前还是一个未知数。用蔡建涛的话说，未来判断 Marvis 成不成的标准就是规模。" 小而美是一个幻想，为什么不能大而美呢？"

能不能真正成为下一代电脑管家，还有待观察，但至少有人开始在这个空了太久的位置上，试着填上一个新答案。

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