撰文 | 李信马

题图 | Marvis

了不起的智能体

发现和介绍那些正在改变世界的Agent，这里有现场、有对话，还有没被写进新闻的细节。

这一次，腾讯将AI助手深度集成至操作系统底层，推出全新产品Marvis（马维斯）。

SmartHey5月20日消息，腾讯正式上线Marvis——一款定位于操作系统层级的AI助手。在AI助手产品泛滥的当下，Marvis并非嵌入App的聊天框，也非浏览器插件，而是真正“住进”你电脑系统的AI管家：它可访问本地文件、调度桌面应用、修改系统设置，甚至支持手机远程操控电脑执行任务。

其命名灵感源自钢铁侠的AI管家Jarvis，寓意同样强大而可靠：当你的电脑拥有Marvis，就像为日常数字生活装备了一套轻量级“机械战甲”。

一句话总结：装上Marvis，你拥有的不再是一个问答工具，而是一个全天候在线、多角色协同的AI办公团队。

01.

Marvis能做什么？

在发布会前的媒体沟通会上，腾讯产品团队现场演示了Marvis的核心能力。初看界面，它与常见AI助手相似；但深入交互后，差异立现——Marvis解决的不是“如何提问”，而是“如何成事”。

现实中，用户使用电脑的高频需求是“找文件”“装软件”“清垃圾”“查配置”“远程帮家人操作设备”，本质是结果导向，而非对话本身。Marvis正为此而生：

• 自动识别并分类相册图片，支持按人像、场景、节日、地点等维度智能归档；
• 深度调用Windows系统API，可检测硬件兼容性（如某游戏能否流畅运行）、优化开机项、清理冗余文件；
• 内置多模态本地模型，支持图文内容搜索、图片内文字提取，彻底告别“忘了文件名就找不到”的困扰；
• 预置6大专业化Agent，构成出厂即用的“AI协作团队”，无需用户手动搭建工作流。

例如，只需一句指令：“帮我找出上个月所有发票，按日期排序整理成Excel表格”，Marvis即刻启动协同机制，屏幕右侧实时呈现六大Agent分工状态：

• 主Agent：任务中枢，负责理解意图、拆解步骤、分配子任务、整合结果交付；
• File Agent：专注文件全生命周期管理，可识别发票类型、提取金额/日期/开票方等结构化信息；
• Computer Agent：系统级运维专家，覆盖硬件诊断、驱动管理、电源设置等底层操作；
• App Agent：桌面应用调度员，支持启动、切换、自动化操作.exe/.app程序；
• Browser Agent：网页交互引擎，可自动填写表单、抓取公开数据、完成跨站操作；
• Search Agent：聚合式搜索专家，融合本地索引与网络检索，提供带信源引用的答案。

过去需半小时手动完成的任务，如今语音下达指令即可静待结果。更关键的是，该能力支持跨端延伸——出差途中用手机App向家中电脑下发指令，Marvis即刻响应执行，大幅提升移动办公实用性。

02.

Marvis是怎样做出来的？

这款产品的研发主体来自腾讯应用宝团队。不同于“先堆模型再找场景”的路径，Marvis采用“自下而上”的构建逻辑：从真实用户行为、设备交互、文件结构、应用生态出发，反向定义AI服务边界。

团队自2023年起持续投入文件解析、格式转换、跨端通信等底层能力建设，夯实技术地基后，再叠加Agent框架与系统级集成能力。

对比腾讯另一款AI产品WorkBuddy（聚焦文档生成、批量办公自动化），Marvis更强调终端主权——它不依赖云端SaaS平台，而是扎根于个人设备的文件系统、应用层与算力资源，主打跨端文件治理与系统AI化。

这一能力源于应用宝14年应用分发经验与4年跨端生态积累。凭借与芯片厂商、OS厂商的深度合作，Marvis实现了操作系统层级的软硬协同：

• 与Intel联合优化端侧AI推理：基于OpenVINO框架对中小模型进行芯片级加速，整体性能提升超20%，在AIPC设备上GPU/NPU推理速度达CPU的2–10倍；
• 与微软共建Windows端侧AI基础设施：依托Microsoft Foundry on Windows平台及WinML推理框架，实现大模型在本地NPU/GPU/CPU的混合调度与低功耗运行；
• 通过MCP on Windows提供的ODR（本地设备代理注册表），Marvis获得系统级文件MCP服务权限，首次实现“在任意应用内，仅凭自然语言Prompt即可直接读写、查询、理解本地文件”——这是传统应用层AI无法企及的能力。

目前Marvis已开放官网下载，全面支持Windows、macOS、iOS与Android四端，同一账号数据互通，并为每位用户提供每日1000万免费Token额度。团队坦言，Agent类应用的Token消耗显著高于对话型AI，长期完全免费不可持续，建议早期用户尽快体验。

此外，产品提供双模式运行：

• 效率模式：端云协同，本地完成识别、索引与预处理，复杂推理与长程规划交由云端大模型处理；
• 隐私模式：纯本地推理，全部数据不出设备，适用于对隐私敏感的场景（如财务文档、医疗资料）。该模式虽在长文本理解与复杂任务规划上存在能力上限，但安全性和可控性更强。

针对近期行业频发的AI误操作风险，Marvis内置L2级安全防护机制：凡涉及资金交易、系统核心配置变更、批量文件删除等高危操作，系统强制触发“硬确认（Hard Confirm）”，必须用户主动点击授权方可执行，杜绝AI越权行为。

写在最后

过去AI竞赛聚焦于大模型参数、上下文长度与推理速度，Agent常被视作功能外挂或交互皮肤。而真正的下半场，应是AI与硬件、系统、数据的深度融合——唯有如此，才能释放效率跃迁的真实价值。

腾讯Marvis迈出的关键一步，正是将AI从“云端对话者”转变为“本地协作者”。它不替代人类决策，却极大压缩执行路径；不承诺万能，却让每个普通用户都拥有可调度的AI生产力团队。

方向是否正确？答案不在实验室里，而在千万用户的每一次点击与反馈中。