相比此前强调“操作系统层级个人AI助手”，新版本进一步突出“24小时AI管家”的定位，围绕电脑管理、本地文件、App和浏览器继续补能力，同时把产品推向PC、Mini PC、AI Box、NAS等更多设备。

(相关资料图)

这也让Marvis和目前大量从文档、PPT、搜索切入的办公Agent有了些不同。

近日，腾讯Marvis团队与包括证券之星在内的媒体进行了一场小范围闭门交流。过去几个月，Marvis的DAU相比今年5月已经接近四倍，人均每天的对话轮数也从最初的3轮增加到9轮，再到十几轮。用户交给它处理的事情，则从简单对话逐渐扩展到定时任务、电脑管理、游戏预下载和办公等场景。

不过，相比继续扩充功能，团队这次谈得更多的是Marvis接下来要往哪里走。

团队现在把更长期的方向概括为“硬件+AI”。他们希望Marvis最终不是一款只在有办公需求时才会打开的工具，而是跟着设备存在。电脑出现故障、文件找不到、软件不会操作，甚至用户不知道该用哪一个程序完成某件事，都可以直接把需求交给AI。

团队举了一个教育场景的例子。小孩遇到“两辆车以不同时速相向而行”的数学题，可以直接让Marvis生成一段视频，把两辆车怎么运动、什么时候相遇展示出来。用户不需要先判断该找什么软件、再学习怎么操作，只要把需求说出来，剩下的交给AI调用设备里的能力完成。

这种思路也解释了为什么Marvis一直强调PC、Mini PC、NAS等硬件，而没有把“最好用的PPT Agent”当成主要卖点。团队认为，办公当然会继续做，但不会把大部分资源都压在这一类能力上；相比某一个具体软件功能，他们更想处理的是用户和设备之间更广泛的交互。

当AI开始直接调用文件、软件甚至操作界面，权限和安全也会变得更具体。团队透露，目前Marvis在系统机制之外增加了一层规则约束，对部分高风险操作进行限制；涉及GUI能力时，则需要开发者和用户两侧授权。

在点单、电商、金融等交易场景中，团队也更倾向于通过MCP、API、SDK等方式与合作方连接，而不是单纯依靠GUI模拟操作。GUI更适合游戏等必须理解画面的场景；如果开发者能够直接提供后台能力，执行路径和权限边界都会更清楚。

Marvis x 飞牛NAS批量处理视频格式

团队把“跟硬件协同”列为过去几个月做得比较正确的一件事。原因并不完全在硬件本身，而是今天的模型和Agent做法变得太快，设备上的需求反而没有那么容易消失。

在他们看来，大模型仍在快速增加能力，一些过去需要Agent框架补上的东西，也可能逐渐被模型自己吸收。今天流行的Agent技术方案，明年甚至几个月后都可能换一种做法。

但用户还是要管理电脑、找文件、运行软件，也还是会玩游戏、处理工作、使用浏览器。底层模型换了，这些需求不会跟着消失。团队在交流中也反复提到“场景”，相比押注某一种Agent技术方案，他们更看重先把场景确定下来，再随着模型和Agent能力的变化调整实现方式。

手机和云端也被放进了这套思路里，目前手机端更多承担控制和连接作用，复杂任务主要交给PC或者云端完成。团队最近正在解决的一个问题，就是不同Marvis之间怎么把任务接起来。

比如一项任务原本在家里的电脑上执行，用户出门以后，能不能转到云端继续跑；之后回到另一台电脑，又能不能从原来的进度接着做。按照目前计划，团队希望在11月拿出一个相对完整的方案，让任务可以在不同电脑、PC和云端之间流转。

如果这套方案跑通，Marvis面对的就不再只是一台具体的电脑，而是用户身边的一组设备。

至于收费，团队目前并不急。

他们认为，商业化首先要建立在用户愿意为某种能力付费的基础上；未来收入既可能来自Marvis本身，也可能来自开发者和合作伙伴提供的专业服务。

团队在交流中反复提到“专业能力”的价值。PDF转换、视频处理、游戏辅助这些事情，通用模型做到六七十分并不难，但如果要求长期稳定、结果足够好，背后往往还有很多细节要做。

这也是Marvis希望继续用上应用宝原有开发者生态的地方，过去开发者提供的是一个APP，未来也可以把其中的能力拆出来，变成AI能够调用的服务。

对Marvis来说，最后还是要看有没有足够多的人真的在用，当被问到如果只能选一个指标判断产品是否成功时，团队给出的答案是“规模”，而且最好不是靠大量投放买来的规模。

“小而美是一个幻想，为什么不能大而美呢？”团队在交流中表示。

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