腾讯Marvis：你的电脑里，终于住进了“贾维斯”

DoNews·2026年05月25日 20:14

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，腾讯把AI助手装进了操作系统里。

5月20日，腾讯正式上线了一款叫Marvis（马维斯）的产品。这款产品的定位是操作系统层级AI助手，如果你关注AI圈子，可能已经对“AI助手”这个词免疫了——毕竟近几年冒出来的同类产品数都数不过来。但Marvis的打法不太一样：它不是嵌在某个App里的对话机器人，也不是浏览器里的一个插件。

其实光看名字，Marvis很容易让人联想到钢铁侠的AI管家Jarvis（贾维斯）——这么像绝不是巧合。钢铁侠有机械战甲，而我们也有电脑，Marvis就类似一个住在你电脑里的AI管家，它能摸到你的文件、调动你的应用、操作系统设置，甚至在你不在电脑旁边的时候，让你用手机远程操控电脑。

一句话，装上它，你就是原始版的钢铁侠了。

Marvis能做什么？

在发布会前几天，笔者受邀参加了有关Marvis的媒体沟通会，现场产品团队进行了一系列的展示。其实光看界面，会感觉和别的AI助手产品似乎没什么区别。

但不同之处在于，别的AI助手，可没它“能干”。现实生活里，大多数人用电脑的场景不是“我有问题要问”，而是“我有事要做”——我要找文件、要装软件、要清理垃圾、要查电脑配置、要远程帮爸妈弄手机。总而言之，要的是结果，而不是对话——对话完了事儿还得我自己干。

沟通会现场的演示中，Marvis就在命令下，对相册中的图片进行了识别查找和分类，效率高且准确。据介绍，Marvis能够调用、查找和调整Windows系统设置，比如检测硬件能否流畅运行某款游戏，或者调整系统设置、优化开机自启动项、清理冗余文件。

Marvis还集合了多种本地模型理解文件，能搜索文件/图片内容、图片内文字，还能根据人像、内容主题、节日地点等维度，提供 AI 图库，解决了“不记得文件名就找不到文件”的用户难题。

目前主流的Agent产品大多需要用户前期自行搭建工作流或配置skills技能，而Marvis在出厂时预置多Agent协作体系，能实现6个Agent协同的“AI团队”7×24小时在线待命，举个例子，你可以说“帮我找出上个月的发票，按时间排好整理成表格”，然后屏幕右侧弹出了六个Agent的状态面板：

主Agent——它是整个团队的大脑和调度中心，负责理解你的意图、拆解任务、分配给合适的Agent，最后把结果汇总交付给你。你可以把它想象成一个项目经理，只需要跟它提需求，剩下的事它来安排。

File Agent——专门管文件。找文件、读文件、整理文件、新建文件，都是它的事，比如识别出哪些是发票，提取金额、日期、开票方等关键信息。

Computer Agent——是Windows系统运维专员，负责电脑底层配置与自动化运维，系统设置、硬件检测等操作。

App Agent——应用操作专员，可以调用电脑上的App与Exe应用。

Browser Agent——网页交互专员，可以接管网页，进行网页交互与数据抓取。

Search Agent——搜索专家，擅长网络搜索与信息聚合，能快速从公开资源中定位答案并给出关键引用。

想象一下，以前至少半小时的工作量，现在你只需要对着Marvis说一句，然后就可以等结果出来。有了这六个Agent，用户的上手门槛更低，整个过程从下指令到出结果，看着也确实流畅。而且不只是直接用电脑，用户还能用手机远程操控电脑，下指令让电脑里的Agent干活。这个功能对于出差在外需要远程处理电脑上文件的职场人来说，实用到夸张。

Marvis是怎样做出来的？

有意思的是，这款产品背后的团队来自腾讯应用宝。据介绍，这款产品的研发选择了“自下而上”的路径：先理解用户、设备、文件、应用、行为路径，再反推服务。团队从2023年就开始深耕文件解析、格式转换等底层工具，先打好地基，再构建Agent框架。

腾讯内部还有类似的产品，比如WorkBuddy，不过它的定位是全场景职场AI智能体桌面工作台，擅长自动批量任务处理、文档生成、数据处理等，侧重办公效率交付；而Marvis是基于终端系统、文件、应用和算力等，为用户提供跨端的文件管理、系统设置、多Agent协作，更侧重个人终端的管理和AI化。

互联网产品一定带上创始团队的基因，而应用宝有14年应用商店和4年跨端生态的积累，Marvis也继承了其与软硬件厂商的深厚合作关系和跨端引擎技术。为什么Marvis不仅能操作电脑Exe软件，还能直接在电脑上操控手机App？就是因为Marvis做到了操作系统层级的打通，而这又得益于应用宝在芯片层与操作系统层的双重深耕。

现场Marvis的产品负责人表示：“我们与Intel深度合作，结合其领先的端侧AI能力与OpenVINO加速技术，针对端侧模型做了芯片级别的运算速度优化，整体推理性能提升20%以上；在中小模型场景中，Intel AIPC的GPU/NPU推理速度相比传统CPU可提升2-10倍，同时做了大量设备兼容，拓宽适配边界。

操作系统层，我们和微软携手，基于Microsoft Foundry on Windows端侧AI开发平台，通过系统级WinML推理框架实现大模型在本地NPU、GPU和CPU上的优化运行，降低能耗。特别是通过MCP on Windows提供的本地设备代理注册表（ODR），Marvis接入了系统级文件MCP服务，实现了在应用内通过Prompt直接操作电脑文件（变更、查询、理解等）的能力，这是普通应用层AI无法做到的。”

目前Marvis已经在官网开放下载，支持Windows / Mac / iOS / Android 多端入口、同账号互通，并每人每天提供1000万免费Token。不过团队也表示，Agent产品的token消耗量远高于聊天助手型AI，长期来说，完全免费不现实，所以想尝试的朋友要趁早了。

另外，演示永远是最好看的，真正好不好用，还需要大量真实用户的反馈来验证。Marvis提供了两种模式——效率模式走端云协同，能在本地完成的识别、索引和预处理尽量在本地消化，必要时再调用云端能力完成意图理解和复杂规划；隐私模式纯本地推理，后者的能力天花板摆在那里，理解复杂任务、长文本处理，跟云端大模型比估计是有差距的，但好处是数据不上云，具体怎么选择就要看用户自己的需求了。