🔬 AI科技周刊

Buy Me a Coffee

AI科技资讯周报_2026W25最先出现在AI Weekly。

浏览器，正在成为 AI 落地最重要的战场。

去年 10 月，OpenAI 推出 AI 浏览器 Atlas，奥特曼将其定义为「十年一遇的机会」，放言要「改变 30 亿人使用互联网的方式」。

Google DeepMind 推出「Project Mariner」，打出的口号就是「探索人机交互的未来，从浏览器开始」。

微软把 Copilot 塞进 Edge，Google 把 Gemini 嵌入 Chrome，苹果也在 Safari 层加速布局 AI 能力。

各大科技巨头不约而同盯上这块蛋糕，因为浏览器是现代人使用时间最长的应用之一。我们在这里搜索、阅读、工作、娱乐，几乎所有的信息消费都在此发生。AI 若要真正融入日常，浏览器是绕不过去的入口。

但把 AI 塞进浏览器，和真正做一款 AI 浏览器，是两回事。前者是在旧框架里打补丁，后者是重新想象人与信息之间的关系。

光年之外团队，选择了后者。

他们推出的 Tabbit AI 浏览器，集浏览、搜索、对话、执行于一体，将 AI 能力与浏览器深度融合，通过智能代理、沉浸式 AI 对话、智能标签管理和新一代收藏夹等功能，试图重塑用户处理网络信息的方式。

目前，Tabbit AI 浏览器已全面开启公测，访问官网即可免费下载体验，无需邀请码。

链接：https://www.tabbit-ai.com/

一手实测：Tabbit 到底好不好用？

拿到 Tabbit 的第一感受是，它比想象中克制。界面没有堆砌过多功能，甚至和普通浏览器差别不大，直到开始真正用它工作。

在进行各项功能实测前，我们先来看看 Tabbit 的小巧思。

它提供全面的外观自定义功能，包括 8 种预设主题色选择、深色 / 浅色模式切换、毛玻璃效果调节。

我们可通过新标签页的「自定义颜色」按钮或设置菜单中的「外观」选项访问主题设置，快速调整浏览器整体配色和视觉风格。

对话：让 AI 真正融入浏览场景

大多数人使用 AI 的方式都很割裂，在浏览器里读到一篇文章，想让 AI 总结或追问，只能手动复制粘贴，切换到另一个 AI 应用。这种操作每天发生很多次，每一次都打断当前的阅读思路。

Tabbit 熟稔这一痛点，推出对话功能，只需点击右上角「Chat」图标，就能在浏览器内唤起对话栏，直接针对当前网页提问、总结或分析The

比如让它总结 The Verge 一篇关于「谷歌推出 Nano Banana2」的报道，Tabbit 思考片刻后，便整理出文章的核心主旨、关键要点与结论建议，条理清晰，让人在最短时间内掌握报道主要内容。

如果觉得侧边栏影响网页浏览，还可以一键切换到浮窗模式：

Tabbit 内置 DeepSeek、Doubao、Kimi、Qwen、LongCat 等多款模型，我们可根据自身需求随意切换调用。

目前市面上的 AI 浏览器几乎都有对话功能，但 Tabbit 的差异在于，对话框支持 @引用任意已打开的标签页、标签组和收藏夹，还支持上传本地文件与图片。

比如，打开三篇机器之心关于最新大模型的报道，涵盖谷歌 Gemini 3.1 Pro、Grok 4.2、Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex 四款大模型，内容繁杂，我们 @这几个标签页后，让 AI 从价格、功能等角度整理一张对比表格，Tabbit 便从核心特色、智能体功能、基准测试表现、定价以及主要应用场景等方面逐一梳理，一目了然。

妙招：把高频操作变成一键指令

对编辑来说，工作中充斥着大量重复性 AI 任务，写完文章生成各类平台版本，遇到英文专业词汇要翻译并加注解释等。任务本身不难，但每次重新输入一长串提示词，既麻烦又容易出错。

Tabbit 的妙招功能可以把常用的 AI 指令保存为快捷命令，支持提示词妙招、脚本妙招和智能代理妙招三种类型。

先来说说提示词妙招。我们创建一个「微博文案生成大师」妙招，设置好提示词后，只需在对话框中输入「/」，即可唤起已创建的妙招，一键生成微博爆款文案。

脚本妙招则可以用自然语言描述想要的页面效果，Tabbit 自动生成并运行脚本。

比如将机器之心网页官网改成 QQ 空间复古风格：

或者一键提取 The Verge 文章的封面图：

甚至干活干累了让它直接生成一款可玩的超级玛丽小游戏：

如此一来，原本只属于开发者的「定制网页」能力，普通用户同样可以拥有。

智能代理：把「体力活」交给 AI 去做

市场调研、旅游规划大概是最消耗精力的任务之一。打开搜索引擎、逐一浏览网页、筛选有用信息、在文档里记录整理，整个过程少则一两个小时，多则耗去半天。

现在我们只需用自然语言描述任务，Tabbit 的 Agent 会自动规划搜索策略、访问相关网站、筛选有效信息、整合分析数据，最终输出一份完整的报告。

我们测试了一个典型的调研任务，让 Tabbit 草拟一份关于国内最新主流 AI 视频生成产品的分析报告。

拿到任务后，Tabbit 就开始搜集资料，逐篇阅读并提取重要信息，同时将已打开的资料都保留在标签栏，方便我们后续回顾。

Tabbit 最终生成的报告有表格、有市场趋势与行业洞察，还有竞争格局总结，为防止胡说八道，每个关键点都附带信息来源。

收藏：让每一个书签都有记忆

传统浏览器书签本质是一个 URL 列表。时间一长，只剩一个标题，完全想不起当初为什么收藏、页面里有什么内容。很多人的收藏夹就像一个数字垃圾桶，东西越攒越多，却几乎不翻看。

Tabbit 的收藏功能不只保存链接，还完整保存网页内容，并由 AI 自动生成摘要，我们无需点开就能快速回顾核心信息。

搜索也更智能，即使标题和描述里没有搜索关键词，Tabbit 也能通过语义理解找到相关页面。

比如我们搜索「翻译」，它立马筛选出收藏夹中所有与翻译相关的工具和内容。

网页上的任意图片、图表或文字片段，都可右键直接收藏，无需保存到本地、新建文件夹、命名文件。所有收藏内容自动云同步，换设备后登录账号即可无缝续用。

要是收藏夹乱糟糟，里面有大量未分组标签页，我们还可以用它一键整理The

此外，在任意界面对话时，我们都可以直接 @ 收藏夹内容发起提问The

比如在查看 Block 裁员报道时，联想到此前收藏的「IBM 因 AI 能写 COBOL 代码致股价暴跌」这一新闻，@收藏夹，输入关键词「IBM」，选中后下指令「总结这两篇报道」，Tabbit 即可提炼出两篇文章的核心信息，归纳出其中的共同主题。

标签管理：给混乱的工作区一个秩序

同时打开几十个标签页，是信息工作者的日常。传统浏览器的水平标签栏一旦超过十几个页面就开始拥挤，每个标签缩成一个小图标，想找某个页面只能一个个猜。

Tabbit 的垂直标签栏将所有标签页在左侧纵向排列，即便打开数十个页面，每个标签的完整标题依然清晰可见。

标签页智能分组功能则可一键按内容自动归类，工作区瞬间清爽有序。

标签组还支持保存与恢复。整理好的一组相关网页，随时可关闭保存，需要时一键恢复。配合云同步，在公司整理好的工作场景，回家登录账号就能继续，工作节奏不被打断。

总体来说，Tabbit 是在真的解决问题。对话、妙招、Agent、收藏、标签管理，每一项功能都指向用户在浏览器里真实遭遇的摩擦。它把 AI 能力悄悄嵌进原本就发生的工作流里，让原本需要多个工具接力完成的事情，在一个窗口内流畅走完The

当然，作为仍在迭代中的产品，部分功能在复杂任务下偶有停顿，还有进一步打磨空间。但就目前来看，Tabbit 已经悄悄改变了一些使用习惯，而习惯一旦被改变，就很难再回头。

为什么 AI 浏览器变得至关重要？

AI 为什么要从浏览器切入？AI 需要场景，场景需要数据，而浏览器恰恰是数据最密集、场景最丰富的地方。

过去我们说 AI 助手，默认形态是一个独立的对话框，我们输入问题，它输出答案，然后再回到原来的工作界面继续操作。这种「来回搬运」的模式，本质上是 AI 与信息世界之间的割裂，只是很多人已经习以为常。

正在重新设计这件事的人，切入角度各有不同，但方向高度一致。

Perplexity AI 的 Comet，基于 Chromium 深度集成 AI 能力，可跨标签页汇总信息、对高亮文本即时提问，让 AI 理解我们当前正在看什么。

OpenAI 的 Atlas，背靠 ChatGPT 整个模型生态，试图把对话工作流直接嵌入浏览操作。

开发者 Dominik Kundel 在 X 上写道：「有了 ChatGPT Atlas，每个编程应用现在都变成了 Vibe 编程应用。」

此外还有 Arc 团队战略转型后的新作 Dia，以及在 GitHub 年度开源项目中名列前茅的 Zen Browser。

这些产品指向同一个判断：浏览器正从信息展示工具，进化为能够理解、分析、执行的智能 AgentThe

有评论者这样描述这场变化：这已经不只是「我选哪个浏览器」的问题，而是「我成为哪个 AI 生态的一部分」的问题。当浏览器开始深度绑定某个 AI 模型体系，用户的选择就不再只是界面偏好，也在某种程度上选择了自己的信息处理方式和工作方式The

对于重度信息工作者而言，AI 浏览器带来的效率提升是真实的，不用在浏览器、AI 工具和各种插件之间反复切换，整个信息获取、分析、整合的流程可以在同一个环境里完成闭环。

从更大的视角来看，AI 浏览器的演进方向，其实是在回答一个根本性的问题：在信息过载的时代，人与信息之间应该建立一种什么样的关系？过去的答案是搜索引擎、各种内容聚合工具。而现在，答案或许正在向 AI 浏览器收拢，一个真正理解我们的意图、帮我们筛选、整合、执行的智能界面。

结语

光年之外团队前身是一家大模型创业公司，2023 年被美团收购后，成为美团内部独立 AI 应用探索部门The

Tabbit 是他们在 AI 浏览器方向上的一次重要尝试，从目前的产品完成度来看，已经展现出相当清晰的产品思路和扎实的执行力。

Tabbit 所代表的 AI 浏览器路径，或许才是人与信息关系演进的下一站。

神隐许久的光年之外，造了款AI浏览器Tabbit，能打吗？最先出现在AI Weekly。

🌟 工具名称：LobsterAI

🔗 工具地址：https://lobsterai.youdao.com/

OpenClaw 最近是在太火了，春节期间，Chris 花了两天时间折腾 OpenClaw。

不是夸它，是字面意义上的“折腾”。下载、安装、配置环境变量、填 API Key、对着终端敲命令……大半天时间耗在一个 401 报错上。

就在我快要放弃的时候，刷推特刷到网易有道发了新东西：LobsterAI（有道龙虾）The

宣传语很简单：中国版 OpenClaw，不需要命令行The

这句话太吸引我了。于是去官网下了个安装包，直接安装打开。没有终端、没有 curl、没有环境变量。整个过程和装一个普通聊天软件没有区别The

一、什么是有道龙虾？

官方定义：一个 7×24 小时帮你干活的全场景个人助理 Agent，简单来说，就是一只有脑有手的 AI 员工，不只是有脑子的 AI 聊天助手。

传统的 AI Chatbot 只能回答问题、给建议。你让它做个 PPT，它给你一串步骤。你让它分析数据，它给你一堆思路。

但具体的活儿，还得你自己干，LobsterAI 不一样的地方在于：它能自己动手，比如：

• 打开 Excel 分析数据
• 调用 PPT 模板生成演示文稿
• 启动浏览器搜索信息
• 操作网页自动化流程
• 整理文件夹、重命名文件

你只需要说「要做什么」，剩下的让它自己搞定。

二、和 OpenClaw 有什么区别？

很多人会把 LobsterAI 和 OpenClaw 拿来比较，这很正常——它们的核心思想确实很像：

LobsterAI 不是 OpenClaw 的竞品，而是它的“快速入门版”。

原版 OpenClaw 对极客来说很爽，但对普通用户来说，门槛确实高。LobsterAI 把这套能力打包成一个普通人也能用的产品，这才是它的价值。

三、它有什么能力？

LobsterAI 的核心是“技能系统”。目前内置了 18+ 个专业技能：

文档处理

• docx — Word 文档生成与分析
• xlsx — Excel 数据分析与公式计算
• pptx — PPT 自动生成
• pdf — PDF 内容提取与结构化

网络能力

• web-search — 实时网络搜索
• playwright — 浏览器自动化

创意开发

• frontend-design — 前端界面设计
• develop-web-game — 网页游戏开发
• create-plan — 项目计划拆解
• skill-creator — 自定义技能生成器

其他能力

• 定时任务 — 每日新闻收集、邮件整理
• 持久记忆 — 跨会话记住用户偏好
• 远程操控 — 通过钉钉、飞书手机远程控制电脑

这些技能不是简单的「提示词」，而是真正的可执行模块The

比如启用 xlsx + docx 技能后，你上传一份销售数据表，说“分析 Top 10 产品销售趋势，生成包含图表的月度分析报告”。它会完成完整的数据读取 → 指标计算 → 图表生成 → 文档输出流程The

这才是真正的 Agent 执行链路。

四、怎么上手？

1.下载安装

访问官网 lobsterai.youdao.com，下载对应系统的安装包（macOS 和 Windows 都支持，Intel 和 Apple Silicon 版本分开）。

双击安装，和装普通软件一样简单。

2.配置模型

打开设置，左边一列模型供应商：DeepSeek、Moonshot、Qwen、智谱、MiniMax、Ollama……

选一个你常用的，填 API Key，点「测试连接」。看到绿色的「连接成功」就行了。

没有 curl，没有环境变量，点几下按钮就完事。

3.启用技能

在技能管理页面，勾选你需要的功能模块。日常办公的话，docx/xlsx/pptx 基本够了。

4.开始干活

直接在对话框里输入需求，它会自动规划并执行。

5.连接飞书/钉钉（可选）

如果你想手机远程操控电脑，可以在设置里配一下飞书或钉钉机器人。流程也不复杂：创建应用 → 配权限 → 选长连接 → 填 App ID 和 App Secret → 测试连通性The

搞定之后，你在手机上发条消息，家里的电脑就开始干活了。比如 Chirs 配置了飞书机器人，这时候就可以在手机或电脑版飞书，给机器人安排任务：

五、真实场景举例

让我说几个真正能派上用场的场景：

场景一：老板临时要报告

当我们需要使用 Excel 表格数据制作报告通常都需要经过下面的流程：

• 打开 Excel，手动筛选数据
• 画图表
• 写 Word 报告
• 老板说改一下，再来一遍

耗时通常在 1–2 小时，而使用 LobsterAI 的话：

1. 上传数据表格
2. 输入：“分析这篇文章的阅读量数据，生成包含图表的分析报告”
3. 等待 5–10 分钟

老板说“改成饼图，增加分类维度”，继续对话迭代就行。

场景二：远程操控办公

你在咖啡厅，突然想起来家里电脑上有个文件要处理。打开手机飞书，给 LobsterAI 配置的飞书机器人，发个消息，它就帮你搞定。不用远程桌面，不用 VPN，一句话的事。

场景三：自动信息收集

设置一个定时任务：每天早上 9 点自动收集 Reddit 内容、行业新闻，整理成摘要发给你。

之后你就不用刷各种信息流了，早上打开手机直接看结果。

场景四：学习辅助

丢一堆学习资料进去，让它自动提炼知识点、整理笔记、根据你的进度生成练习题。这已经不是普通的“AI 助手”了，这是任劳任怨的“数字员工”。

六、安不安全？

很多人看到「AI 控制电脑」这六个字，第一反应是：这玩意儿安全吗？

LobsterAI 在这块做了三层防护：

1. 本地优先策略

• 所有聊天记录存储在本地数据库
• API Key 只存在本机
• 可用 Ollama 本地模型完全离线运行

2. 沙箱隔离执行

提供三种执行模式：

• 自动（优先沙箱） — 平衡效率与安全
• 本地运行 — 最高效率
• 仅沙箱 — 最高安全级别

沙箱环境下：

• 独立 VM 运行
• 限制本地文件访问
• 网络请求受监控
• 自动检测危险操作

3. 敏感权限控制

所有敏感工具调用需要用户明确批准后才能执行。也就是，它干活，你盯着；危险动作，你说了算。

七、开源免费

2 月 19 日，有道龙虾在 GitHub 正式开源，MIT 协议。短短几天，Stars 突破 2000+，Fork 200+。

网易把这东西开源出来，挺有意思。这说明他们不打算靠这个收费，而是想和社区一起打磨，把它做成一个真正好用的生产力工具。

对于用户来说，这是个好消息：免费、开源、安全可控。

写在最后

去年，大家还在讨论 AI 能不能聊天。

今年，话题已经变成“AI 能不能干活”。

从「对话」到「做事」，一词之差，对大众来说绝对是两个时代。

LobsterAI 给我的感觉是：大大降低大家使用类似 OpenClaw 这类 AI 助手的成本，让每个人都可以有一个自己专属的 AI 员工，也是非常好的普及 AI 的方式。

让它能够根据你的要求，AI 自己打开浏览器、输入关键词、翻找结果、整理成文档，不是简单的回答问题，而使真正帮你干活。

最后，Chris 觉得，现在的大模型 Chatbot 和 LobsterAI 的区别，就是顾问和员工的区别。一个只长脑子，一个有脑有手。

2026 年，可能是 Agent 元年。大家赶紧一起来抓虾吧。

Official website:https://lobsterai.youdao.com/

GitHub：https://github.com/netease-youdao/LobsterAI

有道 LobsterAI：中国版OpenClaw，能聊天能干活，你的7×24小时AI数字员工最先出现在AI Weekly。