北京
“技術突破決定AI能走多快，真正能否創造價值決定AI能走多遠。”在今年的WAIC騰訊AI應用創新論壇上，騰訊公司副總裁林松濤分享了這樣一個觀點。
同樣是“Claw熱”之后上線的產品，騰訊的三大Agent產品WorkBuddy、QClaw和Marvis迎來了各自不同的命運。林松濤在論壇上公開表示，WorkBuddy的DAU已穩居國內效率智能體產品第一。QClaw相關業務和部分團隊在近日迎來調整，并入WorkBuddy所在部門，不過產品仍將持續運營。上線最晚的Marvis則走出了一條差異化的系統級Agent路線，林松濤透露，Marvis在用戶中打開了局面，上線兩天DAU超過30萬，七日留存約為54%。
和Claw類產品不同的是，Marvis走的并非是通用Agent路線，主打系統級操作。Marvis負責人蔡建濤透露，在用戶場景分布上，本地文件相關能力占比最高，達到44%，其次是電腦硬件管理占28%，瀏覽器任務占18%，應用相關能力占16%。出乎意料的是，只有約6%的用戶用它來做搜索資料的工作。“用戶對產品認知定位很清楚，基本沒用戶覺得它是豆包或元寶平替”。
Marvis在2025年早些時候就已經立項，內部命名為“設備AI助手”。從立項到正式發布，設計方案經過了三個版本的推翻重做。作為騰訊應用寶團隊做出的Agent產品，Marvis從第一天起就帶有應用商店的痕跡。林松濤告訴我們，Marvis的北極星指標并非是DAU、會話數等判定活躍程度的指標，而是用戶的真實任務完成數。
另一個關鍵詞同樣刻在應用寶團隊的基因里：跨端。當端側AI被帶到風口浪尖時，蔡建濤明確表示他們不做手機的端側。原因很直接，手機內存和電池容量有限，能放進手機里的模型很難上參數，也難以完成復雜任務。他們想做的端側是PC、Mini PC、AI Box這類設備。目前，Marvis正在和混元團隊合作，計劃推出端側模型集群。
蔡建濤以電腦診斷場景舉例：“某天你突然發現開機啟動多了一個程序，這時候問Marvis，它查了安裝日志后就會告訴你，是和另一個程序一起默認安裝的，而傳統軟件很難診斷出具體原因。”這種對設備的深度感知能力，正是Marvis區別于通用Agent的核心。蔡建濤認為，Agent的四要素是感知、思考、規劃、行動，只有做到系統級，才能提前理解設備里有哪些文件、每個文件代表什么、有哪些程序，甚至過去設備上的行為、瀏覽器、交易授權等。
林松濤的判斷更為直接：“能做和做好完全是兩件事。”他認為，現在很多Agent通過視覺方式完成本地文件識別，截圖傳到云端識別再返回，流程效率不高，時間成本也不是最優選擇。從實測來看，選擇在本地結合操作系統做這些任務，任務完成率和準確性遠高于現在通用的AI解決方案。他提了一個存在三十年的需求——“我電腦為什么變慢了”——缺的從來不是知識，而是對這臺設備的理解。Marvis不完全依賴云端大模型傳輸和判斷，而是結合系統級能力，把本地能力更多地發揮出來，再做端云結合。
在談及與系統廠商的關系時，林松濤明確表態：“我們和系統廠商的關系是互補大于競爭。”他提到，騰訊與微軟、英特爾都有長期合作，PC應用寶在Windows上是官方應用商店的核心組成部分。蘋果這邊也一樣，現在的Mac應用商店能幫很多游戲在Mac上跑得很好。從產品本身來看，Marvis從發布第一天就是跨端的。用戶可以讓AI在PC上搜集信息并編輯好文檔，最后直接發送到手機Marvis上，這類跨端能力是單一生態廠商沒辦法做到的。
Marvis并非應用寶團隊唯一的AI產品。同期，他們還推出了移動端的Vibe Coding工具，名為吐司。過去，應用寶的強項是幫APP上架發行、推廣商業化，吐司的存在正是為供給側創造增量，讓更多需求可落地。吐司和Marvis兩條路徑，一個是創造應用，一個是分發直達服務，可能會在某個時間點整合。從應用商店到Marvis、吐司，應用寶團隊正在試圖解答AI時代應用商店的終局問題：沒有任何一個產品能完成用戶的所有需求，他們可以做的，是逐漸探索出應用商店在AI時代的生態位是什么。這個答案，目前還沒有定論。
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