当大模型的热潮席卷全球，AI创业公司纷纷追逐通用能力的突破时，腾讯却选择了一条截然不同的路——不拼大模型参数，不争对话次数，而是聚焦于一个看似朴素但极其刚需的场景：系统级操作。这个名为Marvis的智能工具，在上线两天内DAU突破30万，七日留存达到54%，用实打实的数据证明了一个道理：技术突破决定AI能走多快，但真正能否创造价值决定AI能走多远。
在2025年WAIC大会上，腾讯公司副总裁林松涛分享了这一观点，并首次系统披露了Marvis的定位、用户数据与未来规划。与市面上那些试图包罗万象的通用Agent不同，Marvis从一开始就选择了一条“窄”而“深”的道路——它不想成为另一个豆包或元宝，而是要成为每个PC用户身边那个懂设备、懂文件、懂操作的“系统级助手”。
从应用商店到系统级Agent：腾讯的“智能工具”进化论
要理解Marvis，必须先理解它背后的团队——腾讯应用宝团队。这个团队在过去十几年里，一直专注于做一件事：把数字能力和内容送到用户手里。PC时代分发软件，移动时代分发APP，而在AI时代，分发逻辑发生了根本性的变化。
林松涛在采访中直言：“以前做分发的时候，我们不需要担心用户下载完APP之后的事情。而今天只把能力送到用户手里远远不够，还要保障结果的交付。”这句话点出了Marvis诞生的核心逻辑——传统的应用商店模式已经无法满足用户对“结果”的需求，用户要的不是一个软件，而是解决一个具体问题。
Marvis的北极星指标也因此与众不同。它不是DAU、会话数等判定活跃程度的指标，而是用户的真实任务完成数。这意味着，这款智能工具从一开始就放弃了“蹭流量”的思维，转而追求高价值、有意义的增长。
从产品设计上看，Marvis经历了三个版本的推翻重做。最终呈现给用户的，是一个充满趣味性的“小马打工”可视化界面——六只小马在办公室里忙碌，对应着用户正在处理的任务。这种设计背后有一个深刻的洞察：如果用户希望拥有一个专属AI，这个AI应该是有情感的，且与自身生活有映射。用户对Agent的信任，从“看得见”开始。
有趣的是，Marvis的基因里还带着应用商店的痕迹。在AI时代，单纯的APP分发已经不够，更需要关注分发后能否按用户需求交付结果。因此，Marvis本质上是一个“服务分发引擎”——它把过去需要用户下载APP才能完成的操作，变成了直接调用后台服务的能力。开发者不再是前台APP，而是后台服务提供商，提供CLI、MCP、SDK或一系列能力。
系统级感知：Marvis与通用Agent的三大核心差异
市面上并不缺少Agent产品，从Claude的Computer Use功能到各类AI助手，都在尝试接管用户的设备操作。但Marvis与它们有一个根本性的区别：它追求的是系统级感知，而非视觉识别。
蔡建涛（腾讯应用宝跨端业务及Marvis负责人）解释道：“Agent的四要素是感知、思考、规划、行动。其中，感知是第一步。感知是指Agent能提前理解设备、人与环境，在用户授权的前提下，知道设备里有哪些文件、每个文件代表什么、有哪些程序，甚至过去设备上的行为、浏览器、交易授权等。而只有做到系统级，才能实现感知。”
这一差异在实际使用中表现得非常明显。通用Agent通常通过截图的方式识别本地文件，把图片传到云端再返回结果，流程效率不高，时间成本也不是最优选择。而Marvis结合操作系统，在本地完成任务的分析和处理，速度比通用Agent快得多。
具体来看，用户场景分布数据揭示了Marvis的真实定位：本地文件相关能力占比最高（44%），其次是电脑硬件管理（28%）和浏览器任务（18%），应用相关能力占16%。出乎意料的是，只有约6%的用户用它来做搜索资料的工作。蔡建涛表示：“用户对产品认知定位很清楚，基本没用户觉得它是豆包或元宝平替。”
这种差异化定位带来了一个意想不到的优势：当大模型升级时，Marvis的团队不是担心功能被替代，而是开心。因为Marvis的核心价值在于端侧的执行效率和稳定性，这是仅靠大模型无法弥补的。林松涛用一个生动的比喻解释道：“云侧大模型更像是大脑，最重要的是要越来越聪明，而我们侧重的像是小脑和反射神经，要保证速度和执行效率与稳定。”
在技术实现上，Marvis采用端云结合的方式，不完全依赖云端大模型。它已经在和混元团队合作，计划推出端侧模型集群，包括翻译小模型、1-2B多模态视觉、小尺寸文本理解模型，以及20-30B的AI Box级别模型。在Windows上，3B模型可以在8G显存以下流畅运行；Mac上32G内存就可以跑得非常好。
跨端战略：手机做控制端，PC/Mini PC做计算端
今年WAIC上，AI智能体手机成为最吸睛的产品品类，但Marvis团队却做出了一个反直觉的决定：不做手机端侧。
原因很简单：手机内存和电池容量有限，能放进手机里的模型很难上参数，也难以完成复杂任务。蔡建涛直言：“我们认为端侧更适合PC、Mini PC、AI Box这类场景。”
但Marvis的野心不止于PC。它从发布第一天起就是跨端的。用户可以用手机作为控制端，发指令让PC或云端容器执行任务，最终结果直接发送到手机上。这种跨端能力是单一生态厂商（如苹果、微软）无法做到的。
例如，用户可以让AI在PC上搜集信息并编辑好文档，最后发送到手机Marvis上。或者，用户在外出时通过手机端向Marvis发出指令，让它在家里的PC上执行文件整理任务。这种“手机控制、PC计算”的模式，既解决了算力瓶颈，又满足了移动性需求。
林松涛透露，已经有很多电脑厂商在和他们沟通预装Marvis。“我们希望Marvis更像是保障未来PC能力和体验的下限，而不是上限。”这句话透露出一个信号：Marvis可能成为PC行业的标配智能工具，就像当年安全软件逐渐成为装机必备一样。
在跨端合作方面，Marvis已经与英特尔、微软等厂商建立了长期合作关系。PC应用宝在Windows上本身就是官方应用商店的核心组成部分。而在Mac生态中，Marvis通过腾讯移动应用引擎，让很多Windows游戏能在Mac上顺畅运行。这种“跨生态”的能力，正是Marvis差异化竞争的重要武器。
技能广场与开发者生态：从工具到平台的进化之路
如果Marvis只是一个本地的文件管理工具，它可能很难成为一个真正的平台级产品。因此，腾讯团队在Marvis中内置了“技能广场”，这是一个让第三方开发者可以贡献能力、用户可以直接使用的技能市场。
目前，技能广场的用户渗透率约为37%，不算特别高，但增长势头明显。蔡建涛表示：“应用宝过去的优势是做商店，本质也是在搭建生态。我们希望开发者能在Marvis上拓展产品。”
未来，Marvis将推出两个激励措施：一是专业开发者可以在平台上开发付费内容，用户购买后获得收益；二是普通网友上传内容，可以获得Token奖励和平台运营资源。这类似于一个“AI版的应用商店”，只不过分发的不是APP，而是AI技能。
值得注意的是，技能广场的底层能力是天然适配多种AI工具需求的。例如，用户描述一个需求后，Marvis能够自动调用多个Skills、MCP或其他工具来完成。这为AI工具导航平台的整合提供了想象空间——用户不再需要自己寻找各种AI工具，Marvis可以直接帮你调用AI画图生成设计图，或者用抠图功能处理图片。
在游戏场景中，Marvis已经做了初步尝试。腾讯新游《失控进化》首发时，Marvis与其合作了地图探索、游戏经验获取等功能，口碑和渗透率都相当好。想象一下，未来玩家在玩《金铲铲之战》时，可以直接用Marvis进行阵容推荐和优化，而无需切换到其他应用。
商业化路径：从Token免费到生态变现
对于Marvis的商业化，林松涛的态度非常务实：“现阶段还不是谋求收费的阶段，国内目前用户为Token付费的生态还没有形成。”
目前Marvis每天提供一定的Token免费额度，目的不是让用户“薅羊毛”，而是让用户愿意去尝试做一些真实的任务。当用户习惯了使用Marvis来管理文件、诊断电脑、跨端操作后，未来的付费转化自然水到渠成。
有意思的是，Marvis的商业模式可能率先在海外落地。林松涛指出：“海外Token生态和用户为工具付费的意愿比国内更成熟，这也是Marvis可以重点发展的方向。”这意味着，腾讯可能会将Marvis作为一个国际化的产品来推广，利用其在海外与英特尔、微软等厂商的合作关系，快速占领市场。
在B端合作方面，Marvis已经收到来自英特尔、微软等合作伙伴的强烈合作意愿，希望能在海外展开合作。此外，与AI创业公司的生态合作也在推进中——这些公司可以将自己的AI能力以技能的形式入驻Marvis平台，获得分发和变现机会。
从AI融资的视角来看，Marvis的差异化定位恰好切中了当前市场的痛点：通用大模型融资热度降温，而垂直场景的AI应用开始受到资本青睐。Marvis选择系统级操作这个细分赛道，既避开了与豆包、元宝等通用助手的直接竞争，又抓住了PC用户最刚需的痛点——设备管理效率。
未来展望：AI时代应用商店的终局答案
当被问及Marvis的最终形态时，林松涛给出了一个开放性的答案：“没有一个产品能完成用户的所有需求，我们可以做的是，逐渐探索出应用商店在AI时代的生态位会是什么，这个答案目前还没有定论。”
但从目前的产品布局来看，Marvis的演进路径已经清晰可见。它是应用宝团队在AI时代对“应用商店”这个概念的重新定义——从分发APP到分发服务，从连接用户与开发者到连接用户与结果。
与此并行的是，应用宝团队还推出了移动端Vibe Coding工具“吐司”，让用户可以通过自然语言描述来生成应用。这两条路径——一个是创造应用（吐司），一个是分发直达服务（Marvis）——可能会在某个时间点整合，形成完整的AI应用生态闭环。
对于用户而言，未来的智能工具将不再是单一的对话窗口，而是一个“无所不在”的智能层。它可能像Marvis一样，驻留在你的PC、手机、甚至AI Box中，随时感知你的需求，主动完成任务。AI Agent技术正是这一趋势的核心驱动力，它让AI从被动的问答工具升级为主动的服务者。
在AI创业公司追逐通用能力的喧嚣中，Marvis选择了一条更务实的道路：不追求无所不能，而是追求在特定场景下做到极致。这种“系统级智能工具”的定位，或许正是AI product在消费级市场真正落地的关键。正如林松涛所说：“能做和做好完全是两件事。”Marvis正在证明，有时候，做好一件事，比做很多件事更有价值。