Tabbit AI浏览器实测：美团出品的多模型智能代理，真能接管你的鼠标吗？

未来，浏览器不再是「窗口」，而是工作台。

时隔 977 天，在收购光年之外后，美团终于交出了其大模型应用的「第一份答卷」——一款名为 Tabbit 的 AI 浏览器。

2026 年 3 月 2 日，Tabbit 正式官宣进入公测阶段，目前支持 macOS 和 Windows 双平台，无需邀请码与任何费用，下载注册即可直接体验。

相较于国内部分「以搜索为主，AI 为辅」的 AI 浏览器，Tabbit 将产品的重心明显偏向 人工智能。从信息搜索、连接到执行，AI 成了浏览器内所有任务互动的第一入口。但在浏览器形式上，它又融合了 Chrome、Safari 等传统浏览器的标签页设计，初次使用有种陌生又熟悉的感觉。

目前，Tabbit 支持从 Chrome、Edge、Safari 等主流浏览器一键导入搜索历史、收藏夹、Cookie、已保存的账号密码乃至插件。这种无缝迁移极大降低了用户的学习与切换成本。

据官网介绍，Tabbit 主要瞄准工作、娱乐、学习、金融、知识等场景，并推出了智能客服代理、学术顾问、审批助理和运营管家四大智能助理模板，鼓励用户探索更多 AI 自动化执行的可能性。

和传统浏览器相比，Tabbit 更倾向于直接给出经过 AI 综合权衡后的「答案」，而非将海量原始信息直接堆砌在用户面前。更重要的是，Tabbit 增加了「执行力」。无论是管理浏览器收藏夹，还是在不同网页间跳转、发布内容，AI 开始部分接管用户的鼠标，直接执行任务。有了执行力后，Tabbit 将整个浏览器的使用记录乃至整个互联网视为对话上下文，能够基于完整的网页内容与用户深度协作。

体验上，与 OpenAI 的 Atlas、Arc 的 Dia 相比，Tabbit 的一个显著不同在于它是一个大模型聚合器，支持 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、Minimax 以及美团自研的 LongCat 等多款模型。在执行力上，Tabbit 表现更强，可直接通过对话方式修改网页设置，并对工作流进行了「妙招」系统等优化。

过去我们评判浏览器，看重的是页面设计、加载速度和隐私安全。如今，随着 Tabbit、Atlas、Dia 等产品的出现，这套标准正在失效。它们都通过简化界面、强调「AI 交互」能力，将竞争核心转向了 AIGC 的体验与效率。

AI 浏览器 vs 传统浏览器：从“查找”到“处理”

如何让用户自愿放弃用了数十年的浏览器习惯？Tabbit 把第一步想得很清楚：零迁移成本。

这可能是我经历过最方便的一次应用迁移。安装完成后，还未注册，Tabbit 就自动识别了电脑上的常用浏览器，甚至能区分同一浏览器内的多个账户，让用户选择具体导入哪个账户的哪些信息。

它会弹出安全提示，确认后，原有 Chrome 浏览器上的常用书签、乃至当时正打开的网页都会被完整“镜像”转移。整个过程顺畅快速。

接着，用户需要选择页面布局：一种是类似 Atlas 在网页侧边栏开辟专门的 AI 对话区；另一种是让 AI 对话以浮窗形式展开。Tabbit 还提供了一个诱惑：将其设为默认浏览器，即可免费获得会员权益。

正式进入使用环节，虽然是熟悉的对话框，但区别从此开始。

首先，你需要选择模式：是侧重于模型对话能力的 Chatbot 模式，还是需要 AI 执行任务的智能代理模式。其次，你可以自由选用不同的模型，如 DeepSeek、Kimi、Qwen 等，或选择「最佳」让系统自动分配。

传统浏览器的主页致力于信息的快速直达，而 AI 浏览器的入口则更强调功能与任务。因此，用户需要将思维从“我来查找信息”转变为“我来处理一个任务”。

在此思维下，“搜索”功能有了新玩法。提出问题后，用户可选择通过 Chat 模式直接获取 AI 整合后的答案，或跳转到 Bing 进行传统网页搜索。Chat 模式下，AI 会检索权重较高的网页信息后直接给出答案，初步测试答案质量尚可。

两种模式的设计，让用户能在新旧习惯间自如切换。本质上，浏览器对信息权重的判断和结果调优的逻辑未变，但呈现方式从“所有信息给用户”变成了“优质信息给 AI，最终结果给用户”。

测试中，Tabbit 内置 AI 对复杂问题的反应速度不算极快，答案生成大约需要两三分钟，偶尔也会出现空转。

除了搜索，Tabbit 还提供了一些实用的 AI 工具，其中随选随问和妙招管理功能尤为突出。

在网页中选中任意文本，内容会自动同步到侧边栏的 AI 对话框，可直接提问，离开页面后再次返回，对话进度依然保留。

“妙招管理”则是一个预设的 Skills 库，内置了如“解释”、“总结”、“润色”等高频提示词，输入“/”即可快速调用，极大提升了处理文本的效率。

一些基础的浏览器设置也能交给 AI 自动化处理。例如，当发出“收藏这个网页”的指令后，AI 会先阅读理解操作手册，然后拆解步骤并生成执行代码框，用户点击确认即可自动完成收藏。据称，几周后重访，AI 仍能保持完整的任务上下文。

此外，上传数据表格让 AI 进行分析并生成多媒体新闻的测试也表现不错。AI 能在多轮交互中对图表进行设计优化，输出质量较高的结果。

整体而言，Tabbit 对普通用户相当友好。它能快速上手，操作不复杂，支持多模型切换，并允许用户尝试基础的 AI 自动化操作。如果 AI 浏览器将成为未来标配，那么 Tabbit 无疑是国内用户熟悉这一新玩法的良好起点。

四大 AI 代理功能实测：惊喜与瑕疵并存

官网力推的四大智能代理模板（智能客服、学术顾问、审批助手、运营管家）中，运营达人场景的体验最为惊艳。

该场景主打多平台内容一键分发与自动发布。理论上，AI 在读取稿件后，能自动跳转至各平台后台，填写标题、正文，并补全标签、封面等设置，实现“一稿多发”。

我们首先尝试让 Tabbit 发布一篇稿件到多个平台。第一轮测试中，尽管上传了包含标题和头图的文件夹，但发布操作并未成功。

在强调内容已就绪后，浏览器自动跳转到小红书登录页，引导用户扫码。登录成功后，AI 开始自动执行：点击进入发布页、填入标题与内容、进行排版设计、选择发布风格……每一步操作都清晰可见，用户可随时中断。最终，内容成功发布，全程除登录扫码外无人为干预。

需要注意的是，只有启用智能代理模式，Tabbit 才会获得自动化执行权限。甚至在 AI 操作网页时，用户切换标签页，代理仍会在后台继续任务。

虽然执行成功，但细节仍有优化空间。例如，原标题字数不符合小红书规范，AI 并未优化而是直接截断；预设的话题标签被加在了图片上而非笔记内容中，未能起到实质作用。

随后，我们指令 AI 删除这篇笔记。删除操作第一遍成功了，但随后 AI 陷入“找不到页面”和“页面可能在刷新”的死循环，最终需要人工强制终止任务。

尽管任务不复杂，但 Tabbit 在网页端的自动化执行力确实可圈可点。若用户投入时间细致调教，它有望成为一个高效的工作流平台。

此前，我们曾尝试在其它平台搭建一个自动化工作流：让 AI 每日总结飞书工作群聊。但因权限问题未能成功。这个构想，在 Tabbit 上实现了。

如果说扫码登录小红书令人惊讶，那么在没有二次扫码的情况下，仅凭飞书 APP 处于登录状态，Tabbit 就自动打开了飞书网页版并完成了操作，则带来了一丝隐忧。这不禁让人追问，浏览器数据迁移时究竟带走了多少网站的登录凭证？通过自动滚动页面和提取内容，Tabbit 顺利完成了当日群聊总结。

智能客服和学术顾问场景的逻辑类似。前者基于用户上传的《执行指南》进行规范回答，适合电商场景下的批量客服回复；后者则能结合最新网络搜索与权威文献，进行某一领域的深度分析，其答案在时效性上优于传统 ChatGPT。

会是下一个超级入口吗？

深度体验后，一个感受愈发明显：当前 AI 浏览器与 AI 应用的边界正在快速模糊，它们本质上都在竞逐成为统一的 AI 超级入口。

传统浏览器是门户网站的入口，而新一代 AI 浏览器，正试图成为下一代 AI 服务的入口。但挑战在于，互联网时代的基础信息单元是超链接，而 AI 时代的核心信息范式尚未被定义。未来网站的形态将直接影响浏览器的最终样貌，因此今天的 AI 浏览器仍处在过渡阶段。

AI 原生浏览器的真正革命性，在于把传统的「浏览」变成了「执行」。Tabbit 等产品将 AI 的权限限定在浏览器生态内，这虽然保障了安全，也压缩了执行空间，但在早期划定明确边界，反而有助于清晰验证 AI Agent 的真实能力。

2026 年，整个行业都在探索 AI 与自动化工作流的融合。许多产品早期并不完美，但抢先发布、厘清思路在当下变得尤为重要，因为先发优势往往意味着更多机会。

然而，用户最终在意的仍是产品力本身。在迁移成本极低的今天，平庸的产品难以留住用户。只有当下一个足够惊艳的产品出现，才能真正点燃市场的热情。

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