對話騰訊Marvis團隊：AI時代，應用商店爲什麼不能只做分發？

進入2026年後，成立十四年的應用寶正在嘗試回答一個和過去不同的問題。

移動互聯網時代，它負責把應用送到用戶手裏，用戶想清理電腦、轉換文件或整理一張表格，都需要先找到合適的軟件。到了AI時代，用戶越來越習慣直接表達需求，找到軟件不再是終點，任務有沒有完成變得更重要。

今年5月，應用寶團隊推出了操作系統層級AI助手Marvis。它沒有把自己定位爲另一款AI聊天產品，而是從設備出發，處理本地文件、應用、系統診斷、瀏覽器任務和跨端操作。

據瞭解，Marvis於5月20日23時58分上線，兩天後DAU超過30萬，七日留存約54%。從使用情況看，44%的用戶使用過本地文件相關能力，28%使用電腦和硬件管理能力，18%使用瀏覽器任務，搜索佔比約6%。各項數據存在重疊，但也說明，用戶沒有簡單把它當成元寶或豆包的替代品。

除了Marvis，應用寶AI產品線裏還上了一款Vibe Coding產品——“吐司”，Marvis試圖調用已集成服務和設備能力，直接完成用戶交代的任務；吐司則降低應用生產門檻，讓一些過去因爲需求太小、開發成本太高而無人專門製作的工具，也能通過自然語言快速生成。

兩款產品背後，是應用寶對原有業務的一次重新拆解：一部分需求可能不再需要用戶尋找APP，而是由Marvis直接處理；另一部分更個性化的需求，則可能由用戶藉助吐司自己做出來。應用寶過去積累的開發者合作生態、自研的跨端引擎技術、應用商店上架分發管理能力、和微軟、英特爾這些系統、芯片廠商的合作，仍然可以支撐這些產品的發展。

WAIC期間，在一場小範圍閉門羣訪中，騰訊公司副總裁林松濤和騰訊應用寶跨端業務及Marvis負責人蔡建濤，談到了應用寶團隊進入AI時代後的選擇。

騰訊公司副總裁林松濤

據瞭解，Marvis並不是騰訊內部圍繞同一目標展開的一場“賽馬”，而是應用寶團隊結合自身業務積累作出的嘗試。騰訊不同AI產品難免存在能力交叉，但Marvis從立項之初就把重點放在設備、系統和跨端場景上，並嘗試將這些能力應用到更多硬件產品中。

騰訊應用寶跨端業務及Marvis負責人蔡建濤

這個團隊沒有依靠大規模投放迅速推高用戶量，也沒有急着全面鋪向硬件廠商。相比儘快擴大規模，團隊現階段的核心指標是用戶真實任務的實際完成率，更在意用戶能否理解Marvis能爲自己做什麼，以及產品是否已經適合進入更大範圍的設備和場景。

這種謹慎也與AI行業的變化速度有關，一個今天足以支撐獨立產品甚至一家公司的細分需求，幾個月後可能就會被更大的模型吸收，變成一項通用能力；現在看起來清晰的產品邊界，半年後也可能重新劃分。

因此，團隊並沒有斷言AI最終會取代APP，也無法確定應用商店會繼續作爲獨立入口，還是逐漸轉化爲更底層的能力。現階段，Marvis完成不少任務仍需要調用應用和跨端引擎，吐司生成的產品也要經過安裝、分享和分發。兩款產品未來可能在某些環節結合，但現在都還處在探索階段。

應用寶現階段所做的，並不是爲未來給出答案，而是先把幾種可能性做成產品，再觀察用戶最終會留下什麼。

以下爲羣訪內容整理，有刪節。

01、避開大模型內卷，不做另一個通用Agent

Q：Marvis定位爲“操作系統層級的個人AI助手”，這一定位具體意味着什麼？

林松濤：現在很多Agent都能完成任務，但“能做”和“做好”是兩件事。比如整理最近一個月的發票，常見的方式是先尋找文件，再上傳雲端識別和處理，時間、Token成本和準確率都會受到影響。Marvis更多是調用端側模型，借用設備自身的算力結合操作系統完成這些事情，不只是截取界面交給大模型判斷，還要理解系統裏的文件、元素和應用行爲。

大家現在拼編程能力和長程推理，更像是在拼大模型的“大腦”。Marvis目前做的很多事情，更像“小腦”和“反射神經”。這些任務未必需要最強的模型，在本地完成可能更快、更安全、成本也更低。

蔡建濤：Agent一般包括感知、思考、規劃和行動。現在不少產品有思考、規劃和行動，但缺少對用戶設備和環境的持續感知。例如用戶想找一張上週寶寶撐雨傘的照片，普通方案可能在接到任務後掃描全盤。Marvis希望在用戶授權後，提前理解設備裏有哪些文件、圖片和程序，這樣才能更好理解用戶的意圖。

所以Marvis首先服務的是人和設備。無論是電腦、Mini PC還是NAS，設備本身遇到的問題，以及其中的文件、程序和應用體驗，都是我們希望覆蓋的範圍。生成一個PPT，各家都可以做，但這不是Marvis最主要的定義。

Q：從上線後的使用情況看，用戶主要用Marvis做什麼？團隊目前重點打磨哪些環節？

蔡建濤：目前有44%的用戶使用過本地文件相關能力，28%使用電腦和硬件管理能力，16%使用應用相關能力，18%使用瀏覽器任務，這些數據之間存在重疊。使用搜索的用戶大約只有6%，基本不會把它當成豆包或者元寶的平替。

本地文件的需求比較分散，包括搜索、整理、歸類、編輯和翻譯。娛樂方面也做了一些嘗試，比如騰訊新遊《失控進化》上線時，Marvis提供了地圖探索和遊戲經驗獲取等輔助功能。

Marvis上線兩天後DAU超過30萬，七日留存約54%，此後DAU也在穩步上漲。但我們現階段並不過分追求DAU增長，更希望把精力放在產品能力和用戶價值上。

Agent產品涉及很多具體環節。瀏覽器任務會碰到Cookie共享、賬號狀態和權限界定，電腦診斷則要理解安裝日誌、開機啓動項和程序依賴。每一項單獨看未必有很高的技術門檻，但要覆蓋得足夠完整、穩定，需要投入很多時間。

02、應用寶把“交付權”拿回自己手裏

Q：Marvis和應用寶過去的應用分發業務是什麼關係？

蔡建濤：以前應用商店主要負責分發，但分發的終點其實是服務。比如用戶想做格式轉換，過去需要先到商店下載一個工具，再通過軟件完成任務。到了AI時代，很多事情可以直接從需求走到服務，用戶不一定需要先判斷應該下載什麼軟件、怎麼使用。

過去，開發者以一個APP的形式出現在前臺。未來，他們也可能成爲後臺服務提供者，通過CLI、MCP、SDK等方式提供能力，再由Marvis進行調用和組合。應用寶和Marvis解決的仍然是服務問題，只是過去需要先找到軟件，再使用軟件，現在希望縮短這個過程。

林松濤：應用寶十幾年在做的就是一件事——把數字能力推給用戶。這件事在不同時代賦予了不同的形態：PC時代分發軟件，移動時代分發APP。

以前用戶想買票，平臺可以推薦攜程，最後有沒有買到，和應用商店沒有直接關係。到了AI時代，用戶只需要表達意圖，AI除了找到相應的能力，還要交付結果。

所以我們內部關注的不只是DAU和會話數，而是用戶真實任務的完成率。以前APP成功下載，分發平臺的工作就結束了；現在用戶的意圖沒有得到滿足，服務就還沒有結束。

Q：Marvis和吐司分別在解決什麼問題？爲什麼應用寶同時推進這兩款產品？

蔡建濤：Marvis更多是調用已有的軟件和服務能力，直接完成用戶提出的任務；吐司則希望降低應用生產門檻，讓開發者或者普通用戶通過自然語言生成自己需要的應用。

Marvis可以把一部分過去需要下載軟件完成的任務直接服務化，但它無法涵蓋全部需求，未來仍然會有很多個性化、定製化的應用。

林松濤：以前開發APP時，經常會說一個需求太小，不值得專門做一款應用。但到了Vibe Coding時代，再小的需求也可能值得一個應用。

比如家長只想針對孩子某一部分知識做一個題庫，這很難支撐傳統團隊投入開發，但現在用戶可以自己做出來。

用戶通過吐司生成的產品仍然需要安裝、分享、發行和推廣，這些也是應用寶過去積累的能力。長期來看，Marvis和吐司可能在某些環節結合，但現在仍處於探索階段。

Q：在這套產品體系中，第三方開發者會以哪些方式參與？

蔡建濤：很多能力不可能由Marvis團隊自己全部完成，Skills、MCP和CLI對普通用戶來說比較複雜，用戶不需要理解背後調用了哪些工具，只需要描述需求，平臺幫助他找到解決方案。

未來，開發者可以把過去做成獨立APP的能力，轉化爲Marvis可以調用的服務，也可以提供文件管家、瀏覽器專家、電商專家等虛擬角色。我們還計劃做一個“人才市場”，讓開發者提供服務並獲得收益。這套生態目前還比較早，內容、分成和合作機制都需要逐步建立。

03、Marvis辦結任務，“吐司”補齊供給

Q：Marvis與現有APP和應用商店是什麼關係？團隊如何看待未來的產品形態？

林松濤：現階段還沒有人能夠判斷應用商店最終是什麼形態。AI時代的分發，只負責把能力送到用戶嘴邊是遠遠不夠的，沒有交付結果相當於沒有形成業務閉環。

正是因爲這些年應用寶在跨端技術和生態建設上的佈局，我們跟微軟、英特爾這些系統和芯片廠商的合作，包括Marvis最受用戶誇讚的Computer Use，其實背後調用了大量微軟的能力，在技術上英特爾也做了很多芯片級的支持，我們纔可以做到目前的調用能力和執行效率。在AI時代，把過去應用寶積累的能力進行重新組織，就是Marvis。

我們認爲，只做分發已經不夠，所以纔會做Marvis，探索新的產品形態。但這不意味着應用商店會立刻消失，未來不同產品和能力之間也可能繼續整合。

蔡建濤：現在Marvis完成不少任務，仍然需要移動應用引擎。例如用戶讓Marvis安裝微信，背後仍然需要管理版本、更新和運行環境；用戶讓它去小紅書和知乎收集反饋，也需要先讓相關應用在PC上運行。

所以現在遠遠談不上Marvis可以取代APP。未來應用商店會保持現在的形態，還是轉化爲更底層的能力，目前沒有明確結論。

Q：在設備選擇上，Marvis爲什麼現階段更重視PC和端側？手機和雲端分別承擔什麼角色？

蔡建濤：手機內存有限，還要考慮電池和功耗，並不特別適合持續運行端側模型。PC、Mini PC和AI BOX有更穩定的算力和電源，更適合作爲Agent執行任務的容器。

但用戶不一定要帶着電腦。手機可以成爲控制端，真正的任務在電腦、Mini PC或者雲端環境中執行，完成後再把結果發送給手機。

林松濤：未來Marvis可能會使用一組不同規模的模型，小模型負責翻譯、識別等高頻任務，中等尺寸模型處理更復雜的理解。雲端Marvis目前也已經有了雛形。我們設想的是專屬於用戶的計算和存儲環境，而不是把文件放進一個公共空間。

Q：AI模型仍在快速迭代，Marvis接下來會優先推進哪些事情？商業化方面有哪些考慮？

蔡建濤：做AI產品最直接的感受就是變化太快，模型、產品形態和Agent的實現方式都在不斷改變，所以不能一直等到完全成熟再推出。

但實現方式會變，用戶需求相對穩定。接下來還是要判斷用戶究竟需要什麼服務，繼續提高任務完成的質量和穩定性。一個功能在技術上實現了，不代表它已經成爲一個成熟的產品。

林松濤：現階段還不是重點考慮收費的時候。國內用戶持續爲AI服務付費的習慣尚未完全形成，Token成本又已經是一筆不小的支出。未來可能會探索B端合作、開發者付費服務和海外業務，但商業化和大規模推廣仍要建立在產品成熟的基礎上。

Q：拋開技術路線和產品形態，你們希望Marvis最終成爲一款怎樣的產品？

林松濤：我們理想中的Marvis更像一個個人AI中樞。真正需要複雜推理的事情可以交給“大腦”，更多日常任務則由“小腦”和“反射神經”隨時隨地幫你處理。

蔡建濤：我們希望它是普惠的、小白友好的，也能真正開箱即用。用戶只要有一臺電腦、Mini PC或者其他設備，就能夠在自己的場景中使用它。我們也不希望它只是一個冰冷的效率工具。既然是專屬於個人的AI，它應該和用戶的工作、生活有所映射，讓用戶能夠感受到它一直在爲自己工作。

它不一定每次都要展示多強的模型能力，而是應該自然地進入用戶每天使用的設備和場景，在需要的時候把事情處理好。