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从上线到千万Token免费:Marvis AI 助手 3 个月版本迭代实录

从上线到千万Token免费:Marvis AI 助手 3 个月版本迭代实录

操作系统层级的 AI 助手是什么体验?这篇文章梳理 Marvis(马维斯)从 2026 年 5 月正式上线到 8 月的最新版本变化,供关注桌面 Agent 赛道的开发者参考。


一、产品概述与技术架构

Marvis 是腾讯应用宝团队打造的一款操作系统层级 AI 助手,2026 年 5 月 20 日正式发布上线。与常见的对话式 AI 不同,Marvis 定位于"用户与操作系统之间的 AI 中间层"——直接调用系统底层能力,对文件、应用、系统设置和网络资源进行统一调度。

Marvis 采用 "1+5"多 Agent 协作架构:1 个主 Agent(PM)负责任务拆解与分发,下辖 5 个专项 Agent 各司其职:

Agent职责
File Agent 本地文件搜索、分类、内容检索、格式转换
Computer Agent 系统设置修改、硬件检测、进程管理、故障诊断
App Agent 应用调度,支持 PC 端操控安卓 App
Browser Agent 网页交互自动化、信息抓取与整理
Search Agent 联网信息检索与摘要汇总

此外,Marvis 提供双模式运行:

  • 云端效率模式:调用腾讯混元 Hy3 + DeepSeek-V4 Pro,适合日常办公与内容生成
  • 本地隐私模式:采用 Qwen 端侧模型,数据不出设备,断网可用,适合处理敏感文件(如合同、财务报表等)

本地模式下,Marvis 与 Intel 进行了芯片级合作,大模型推理性能提升 20% 以上,中小尺寸模型推理速度提升 2-10 倍。


二、版本迭代关键节点

以下梳理 2026 年 5 月至 8 月 Marvis 的主要版本节点:

时间事件说明
2026.05.20 正式上线 Windows/Mac/Android 三端同步发布,采用邀请制内测
2026.05.22 早期增长 上线两天 DAU 突破 30 万,七日留存率约 54%
2026.06.23 iOS 版本上架 登陆 App Store,实现 Win/Mac/Android/iOS 全平台覆盖
2026.07.06 模型升级 接入腾讯混元 Hy3 模型,核心场景任务完成率达 93.7%
2026.07.20 V1.60.18 发布 应用宝渠道更新,持续功能优化
2026.08.02 持续迭代 当前最新稳定版本 V1.60.18

三个月内从三端发布到全平台覆盖,迭代节奏较为紧凑。


三、核心能力拆解

3.1 多 Agent 协作机制

Marvis 的任务执行逻辑不同于单模型对话机器人。以用户指令"帮我把桌面的发票整理成 Excel 汇总表"为例:

  • 主 Agent 将任务拆解为三个子任务:文件扫描 → 发票识别 → 报表生成
  • File Agent 扫描桌面 PDF 和图片,筛选出疑似发票的文件
  • Browser Agent / File Agent 调用内置发票识别能力,提取金额、日期、抬头等信息
  • File Agent 将结构化数据写入 Excel 表格,输出到指定目录
  • 用户可在"虚拟办公室"面板中实时查看各 Agent 的执行状态,整个过程透明可追溯。

    3.2 双模式运行与隐私保护

    双模式设使得用户可根据任务敏感性灵活切换:

    • 日常任务(如资讯汇总、文档翻译)走云端效率模式,响应速度快
    • 涉及敏感数据的任务(如财务报表分析、合同审查)可切换至本地隐私模式

    在本地模式下,所有计算均在设备端完成,文件内容不上传云端。这一设计对于有数据合规要求的企业用户有一定价值。

    3.3 跨端协同:移动端远程控制 PC

    基于应用宝多年的跨端引擎技术,Marvis 支持手机端远程操控 PC。具体场景例如:

    • 小雅下班后通过手机发指令,让 Marvis 在办公室电脑上安装大型软件,次日到公司即可使用
    • 小瑾出差途中需要从家中电脑取一份文件,通过手机远程操作完成文件提取和发送

    即使 PC 处于离线状态,手机端仍可借助云电脑能力执行部分任务。

    3.4 定时自动化任务

    Marvis 支持定时自动化任务,区别于仅生成文本提醒的方案,能够执行实际操作:

    • 每日定时汇总指定行业的新闻动态
    • 每周自动生成工作周报草稿
    • 定时监控限时福利或活动信息

    目前内置了多类任务模板,后续计划迭代更复杂的自动化链路。

    3.5 技能库

    Marvis 内置精选技能库,覆盖文件整理、发票检索、文档格式转换、图片处理、图片转视频等场景。用户可直接调用技能完成任务,无需手动编写复杂提示词。


    四、技术亮点分析

    4.1 操作系统底层能力调用

    Marvis 与微软达成了操作系统层面的合作,可直接调用 Windows 底层 API。这意味着其 Computer Agent 不再依赖录屏+图像识别来操作系统界面,而是通过更底层的接口执行操作,在稳定性和效率上具备一定优势。

    4.2 本地端侧模型优化

    本地隐私模式采用 Qwen 端侧模型,结合 Intel 芯片级优化实现了较好的推理性能。这一技术路线有助于降低云端的 Token 消耗成本,同时保障用户数据隐私。

    4.3 "自底向上"的工程路线

    Marvis 的产品路线选择从底层能力做起——先做好文件解析、系统操控、应用调度等基础能力,再向上叠加 Agent 协作层。这种路径与先做对话能力再逐步扩展工具调用的路线不同,优势在于基础能力扎实,劣势在于需更长的工程积累周期。

    根据团队公开信息,Marvis 在文档解析精度上做到了较高水平,这得益于应用宝团队在 PC 端生态十几年的技术积累。


    五、适用场景举例

    以下列举几个典型使用场景,帮助开发者了解 Marvis 的实际应用:

    场景 1:文件管理与发票整理

    小彤的电脑里散落着近半年积累的几十张电子发票,格式包括 PDF、图片等。通过 Marvis 的发票检索能力,可以按时间段自动筛选发票并提取关键信息,汇总成 Excel 表格。

    场景 2:电脑环境诊断

    小雅准备尝试一款新游戏,不确定自己的电脑配置是否满足要求。输入需求后,Marvis 的 Computer Agent 自动获取硬件信息并与官方配置要求对比,给出结论。

    场景 3:远程取文件

    小瑾在出差途中需要从办公室电脑取一份合同文件。通过手机端 Marvis 远控 PC,直接定位文件并通过邮件或文件传输工具发送。

    场景 4:定时信息汇总

    需要每日跟踪特定行业的动态,可以设置定时任务,让 Marvis 在指定时间自动检索、汇总并输出新闻摘要。


    六、总结与展望

    回顾 Marvis 上线三个月的迭代历程:

    • 工程层面:从三端上线到全平台覆盖,再到接入新模型提升任务完成率,团队保持了较高的迭代频率
    • 架构层面:多 Agent 协作 + 双模式运行的设计给予了用户更多选择,本地隐私模式在数据安全方面有一定区分度
    • 用户层面:DAU 30 万和七日留存 54% 的数据表明桌面 Agent 产品存在真实需求

    当前桌面 Agent 赛道正在快速发展,多家厂商推出了类似产品。Marvis 的差异化主要体现在操作系统层级的深度整合、全平台覆盖以及本地端侧模型的隐私保护能力上。

    未来值得关注的方向包括:Agent 协作链路的进一步自动化、定时任务的复杂度提升、以及第三方开发者生态的开放策略。


    本文基于 Marvis V1.60.18(2026 年 8 月 2 日更新)及公开资料整理,仅供参考。 

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