Tabbit是美团GN06团队推出的AI原生浏览器，于2026年6月9日正式发布1.0版本。该浏览器主打全能智能体能力，自2026年3月2日公测以来经历超过100次功能迭代，Agent任务执行成功率从53.1%跃升至91.8%，月均Token使用量超过853万。Tabbit 1.0集成了DeepSeek、智谱GLM、Kimi、LongCat等国内领先大模型，支持实时接入新模型接口，让用户灵活调用和对比不同模型表现。

一、主要功能

1.多模型自由切换：内置DeepSeek、智谱GLM、Kimi、LongCat等多个国内领先大模型，支持实时接入新模型接口，用户可根据场景灵活调用或对比不同模型表现。

2.Agent智能体执行：核心能力为Agent任务执行，可自主完成复杂工作流程，执行成功率从公测初期的53.1%提升至当前的91.8%。

3.记忆功能：全新引入记忆功能，持续学习和积累用户偏好、背景信息和工作习惯，构建个性化"可调用记忆"，显著减少重复指令。

4.跨平台支持：1.0版本同步上线Windows和macOS平台，移动版已进入全面测试阶段。

5.深度工作流集成：支持论文整理、HR招聘、数据分析等复杂场景的端到端工作流自动化。

6.浏览器原生AI：打破传统浏览器"搜索+标签页"模式，将AI深度融入浏览、搜索、信息处理全流程。

二、技术原理

1.多模型调度引擎：构建统一的模型调度层，自动识别任务类型并选择最优模型，同时支持用户手动切换和对比，实现"取各家之长"的智能路由。

2.Agent执行框架：基于任务分解-工具调用-结果验证的Agent执行框架，将复杂工作流拆解为可执行的子任务，调用浏览器内置工具链逐步完成，并通过结果验证确保执行质量。

3.个性化记忆系统：通过持续学习用户交互数据，构建结构化的用户画像和偏好记忆库，在后续对话中自动应用已积累的上下文，减少重复沟通成本。

三、应用场景

1.学术研究：大学生整理论文工作流，从文献检索到格式排版一站式完成。

2.HR招聘：HR专业人士批量处理简历筛选、面试安排等招聘流程。

3.数据分析：商务人士快速提取网页数据、生成分析报告。

4.日常办公：高频处理邮件、文档、表格等办公任务的职场人士。

5.信息检索：需要深度搜索和跨源信息整合的研究人员。

四、使用方法

1.访问Tabbit官网下载Windows或macOS客户端并安装。

2.打开Tabbit浏览器，在侧边栏选择偏好的大模型。

3.输入任务指令，Agent将自动分解并执行工作流。

4.利用记忆功能，后续任务可自动调用已保存的偏好和上下文。

5.通过模型对比功能，选择最适合当前场景的模型输出结果。

五、适用人群

1.职场白领：高频处理办公文档、邮件和数据的专业人士。

2.大学生：需要论文整理、资料检索等学术辅助的学生群体。

3.HR从业者：批量处理招聘流程的人力资源工作者。

4.内容创作者：需要信息搜集和内容整理的自媒体和编辑。

5.数据分析师：快速提取和整合多源数据的商务分析师。

六、优缺点介绍

优点：

1.Agent执行成功率高达91.8%，任务完成质量可靠。

2.多模型自由切换，不绑定单一模型，灵活度高。

3.个性化记忆功能减少重复指令，使用体验持续优化。

4.跨平台支持，Windows和macOS同步可用。

5.迭代速度快，3个月超100次功能更新。

6.月均Token使用量超853万，用户粘性强。

缺点：

1.移动版仍在测试阶段，移动端体验尚不完善。

2.对复杂创意类任务的执行效果仍有限，依赖模型能力上限。

3.国内用户为主，海外模型和场景支持较少。