腾讯应用宝近期推出的两款AI产品——Marvis和吐司，正在重新定义应用分发与智能体服务的边界。通过这款操作系统级智能体与应用创作工具，腾讯试图将应用商店从“能力推荐”转向“结果交付”。本文基于腾讯副总裁林松涛、腾讯应用宝跨端业务及Marvis负责人蔡建涛与媒体的交流，梳理了Marvis的核心能力、端侧模型布局、商业化规划，以及吐司如何降低应用开发门槛。

Marvis：补上智能体的“感知”与“执行”能力

与当前主流的通用问答助手或编程智能体不同，Marvis的核心定位是理解用户设备、文件、应用与使用环境，补足智能体对本地环境的感知及操作能力，并提高任务执行的速度、准确率和稳定性。

与通用智能体的主要差异

通用智能体虽然能调用工具、操作网页和处理文件，但“能够完成”与“稳定、高效地完成”之间存在差距。以整理近一个月的发片为例，常见方案需要先扫描硬盘、找到疑似文件，再将图片或文档传至云端识别，这会带来漫长的等待时间、较高的Token成本以及隐私顾虑。

Marvis的优势在于结合本地系统能力。部分文件识别、内容分析和设备操作可以直接在用户设备上完成，减少文件上传和云端交互，从而提高处理速度。

在应用操作方面，Marvis不会完全依赖截图和视觉模型识别界面。应用宝团队拥有应用模拟器、移动应用引擎及系统层能力，可以识别应用中的界面元素、版本状态和操作行为，并在沙箱环境中执行任务。林松涛将其概括为智能体的“小脑”和“反射神经”：复杂规划仍可交给云端大模型，而本地高频、明确的任务则由端侧能力快速处理。

蔡建涛补充称，智能体通常包含感知、思考、规划和行动四个环节。当前很多产品拥有思考、规划及行动能力，但缺少对用户设备和环境的持续感知。在用户授权后，Marvis可以提前了解设备中有哪些文件、应用及系统状态，并通过本地模型理解部分内容。当用户提出“找到上周孩子撑伞的照片”等需求时，系统无需临时进行全盘扫描，可以根据已有索引和理解直接定位相关文件。

用户数据与使用场景

蔡建涛透露，Marvis于5月20日23时58分正式上线，5月22日DAU便突破30万，7日留存率约为54%，此后DAU保持稳定增长。

现阶段，用户使用功能分布如下：

• 44%的用户使用本地文件相关能力
• 28%的用户使用电脑及硬件管理能力
• 18%的用户使用浏览器相关能力
• 16%的用户使用应用相关能力
• 6%的用户使用搜索功能

蔡建涛认为，这意味着用户对Marvis的产品定位较为明确，并未将其视为元宝、豆包等问答产品的替代品。电脑管理方面，Marvis能够读取系统日志并辅助判断问题，例如识别非法安装的启动程序、清理C盘、诊断DLL损坏及软件异常。

娱乐与游戏场景

团队已经在游戏辅助方面展开初步尝试。腾讯游戏《失控进化》上线期间，Marvis与该产品合作，提供地图探索、游戏信息查询及经验获取等功能。未来，Marvis还可以结合移动应用引擎识别游戏画面，例如用户在《金铲铲之战》中进入某个阵容界面后，系统可以识别当前状态，并提供阵容调整或攻略建议。

端侧模型布局：多设备协同，手机作为控制中心

端侧模型是Marvis接下来的一个重点投入方向。应用宝团队正在与腾讯混元团队等合作伙伴共同投入端侧模型能力建设，用于完成用户在终端的专用任务，提升端侧模型的性能。

端侧模型训练

林松涛称，腾讯混元团队正在与Marvis团队合作训练端侧模型，包括20B至30B级别的中尺寸模型。小模型可以承担高频、明确的本地任务，中尺寸模型则可以处理更复杂的理解和推理。以视频处理为例，目前不少云端模型需要通过抽帧识别视频内容，容易损失连续信息。端侧专用模型可以直接分析本地视频，在保证隐私的同时提高处理效率。林松涛透露，目前端侧中尺寸模型在显存8GB的Windows设备和32GB内存的Mac设备上已经可以获得较好的运行效果。

蔡建涛称，团队希望建立一套端侧模型群，不同设备根据算力条件调用不同模型。PC、Mini PC、AI Box及NAS会是现阶段重点适配的硬件形态。

手机的角色：控制端而非模型载体

Marvis团队暂时没有把中大尺寸模型直接部署在手机上的计划。蔡建涛认为，手机现阶段并不适合长期运行中大尺寸端侧模型，原因包括：手机内存和散热空间有限、依赖电池供电功耗高、难以像电脑或服务器一样在后台长时间执行复杂任务。

团队当前的方案是让手机承担控制端。用户可以通过手机向家中的电脑、NAS、Mini PC或云端容器发送指令，任务完成后，Marvis再将结果返回手机。例如，用户在外出途中可以通过手机要求家中电脑校对一份采访稿，电脑在后台完成处理后，再通过手机应用通知用户并返回文档。

林松涛称，很多用户日常已经不再使用个人电脑，因此云端容器也会成为一项重要能力。腾讯可以为用户提供独立的计算和存储空间，其形态类似配置较轻的腾讯云服务器，相关数据采用私有化存储。Marvis云端能力目前已经上线，不过仍处于较早阶段，后续还会继续完善。

与系统厂商的关系

林松涛称，应用宝长期与微软、英特尔等厂商保持合作。应用宝在Windows平台承担部分应用分发和服务能力，Marvis的Computer Use能力也调用了微软提供的多项底层接口，英特尔则提供了部分芯片级支持。在macOS平台，应用宝也在帮助用户运行部分原本以Windows为主要平台的软件和游戏。林松涛认为，系统厂商通常欢迎第三方服务商补充应用适配和跨端服务。跨端及端云协同会成为应用宝团队可以持续发挥的能力。

商业化与开发者生态：Skill、付费与“人才市场”

当产品形态逐步铺开后，Marvis也需要回答商业化问题。目前，Marvis仍以免费使用为主，但团队已规划好后续路径。

商业化策略

现阶段，Marvis仍以免费使用为主，每天向用户提供一定数量的免费Token。团队设置免费额度的目的，是让用户能够完成一次真实任务，判断产品是否有用，而非单纯依靠补贴获取用户。未来，免费额度的发放方式可能调整。团队也在与企业客户讨论合作，包括设备预装、能力接入及行业服务等模式。海外市场会是Marvis后续的重要方向，林松涛认为，海外用户对软件功能和AI能力付费的习惯更加成熟，微软、英特尔等合作伙伴也表达了共同拓展海外市场的意愿。

Skill社区：内容广场与开发者激励

蔡建涛称，Skills、MCP、CLI等概念对普通用户并不友好，名称和配置方式也存在较高理解门槛。因此，Marvis没有直接向用户展示一组技术工具，而是将其包装为具体的需求解决方案。用户只需描述“推荐《金铲铲之战》阵容”等需求，平台会匹配相应方案。方案背后可能仅包含一段提示词，也可能调用多个Skill、MCP及其他工具。

目前，Marvis Skill社区的用户渗透率约为37%。未来，平台计划服务两类创作者：企业和专业开发者可以提供付费内容或付费Skill，用户购买后，开发者获得相应收益；普通用户也可以制作并分享解决方案，获得Token额度、平台流量或其他运营资源。

Marvis后续还将推出“人才市场”。开发者可以制作文件管家、电脑管家、浏览器专家、电商专家等虚拟角色，用户可以购买或“雇佣”这些角色。这些角色会拥有不同能力和表达风格，并在Marvis界面中以可视化方式呈现任务执行过程。

Marvis与吐司：应用商店的AI时代转型

腾讯已经有多款AI产品，应用宝依然选择做Marvis和吐司，背后是同一个现实：当用户可以直接表达需求，寻找、下载和打开软件不再是每项任务的必要环节。

为什么做Marvis和吐司

蔡建涛认为，应用商店所提供的服务，过去通常需要经过“找到软件、下载安装、使用软件”几个环节。AI可以直接理解用户意图并调用能力，部分任务无需再由用户选择和操作软件。Marvis可以被视为应用宝现有业务的一次延伸。过去，开发者主要通过前台App提供服务；未来，一部分开发者可能通过CLI、MCP、SDK或Skill成为后台能力提供者，再由智能体统一调用。

林松涛称，应用宝十几年在做的就是一件事：把数字能力推给用户，这件事在不同时代赋予了不同的形态，但是到了AI时代，用户要的是结果交付，仅仅把能力和服务推荐给用户，已经难以形成完整的闭环。

应用商店的未来形态

林松涛判断，现有应用商店的形态会出现更多变化，不过目前还无法给出固定结论。微信、游戏等大型产品仍会以独立应用存在。大量轻量、临时和高度个性化的需求，则可以由智能体调用后台服务或Skill完成。未来，应用宝、Marvis及其他产品之间还会继续整合，应用分发会逐渐退到任务执行流程的后台。

吐司：降低应用开发门槛

蔡建涛称，Marvis主要面向用户已有的设备、应用和服务，帮助用户直接完成任务。吐司则面向开发者及有定制需求的用户，降低应用生产成本。

过去，一个较小的需求往往不足以支撑专门开发一款应用。随着自然语言生成代码能力成熟，个人题库、内部工具、小型业务软件等需求也可以被快速制作出来。吐司不仅会帮助用户生成应用，还计划接入上架、分发、推广、支付及广告等后续环节。应用宝积累的应用审核、分发和开发者服务能力，也可以在这些环节发挥作用。

林松涛称，Marvis主要管理用户侧的任务需求，吐司则补充新的应用和服务供给。未来，两款产品在部分场景下可能进一步整合。

吐司的生态扩展

吐司不会简单按照微信内外划定能力范围。微信支付本身是一项开放能力，腾讯广告、IAA广告及社交分享能力也可以提供给开发者。吐司未来会帮助开发者接入支付、广告和分享，并研究应用生成后的分发、上架和商业化。团队也在考虑让吐司生成微信小程序。至于吐司生成的应用最终运行在网页、安卓应用、微信小程序还是其他载体上，团队会根据用户需求和具体场景决定。

常见问题

Q1：Marvis更适合哪些用户？

Marvis面向的是拥有电脑、Mini PC、NAS等设备的普通用户。办公效率只是其基础场景，团队希望它能够覆盖文件整理、设备管理、应用使用、浏览器任务和游戏辅助等日常需求。Marvis关注的是用户在设备上遇到的各类问题，包括寻找文件、清理磁盘、处理软件故障及使用应用。用户不宜简单按照职业划分，程序员同样会有查找照片、管理电脑和处理文件的需求。

Q2：Marvis为什么采用“电子牛马”的产品形象？

团队希望用户的个人AI具备一定情感表达，并能与用户的真实工作和生活形成关联。未来，Marvis界面中的办公室可能展示更多任务状态、家庭场景和日常活动。用户还可以设置主Marvis的昵称、说话方式及人格。“电子牛马”的设计也带有一定趣味性，不过产品不会完全游戏化。角色的状态会与任务执行相关，例如任务失败时表现出沮丧，完成多个任务后表现出高兴。未来，第三方开发者提供的虚拟文件管家、电脑管家或游戏专家，也可能以不同角色出现在界面中。

结语：从能力分发到任务交付

对应用宝团队而言，这意味着业务评价标准发生改变。过去，软件成功下载后，应用商店的任务基本完成；Marvis需要继续追踪任务有没有执行、结果是否可用，以及用户是否愿意再次交付类似任务。端侧模型、移动应用引擎、Skill社区和吐司生成的应用，最终都服务于这套任务交付机制。至于Marvis、吐司与应用宝会整合成怎样的产品形态，腾讯目前没有给出明确答案。眼下可以确认的是，腾讯正在用两款产品重新组织应用宝积累多年的跨端、应用生态和系统级能力。