对话腾讯副总裁：从应用分发到任务交付，Marvis锁定终端进化

谈应用宝如何判断“分发”和“端侧”。

智东西7月19日报道，在世界人工智能大会WAIC 2026期间，腾讯副总裁林松涛、腾讯应用宝跨端业务及Marvis负责人蔡建涛与智东西等媒体进行了约一个小时的交流。从Marvis上线后的用户数据、端侧模型布局、手机与云端形态，到Skill生态、商业化规划以及应用商店未来形态，两位负责人回应了外界关注的多个问题，并披露了一批尚未公开的进展。

蔡建涛告诉智东西，Marvis于5月20日23时58分正式上线，5月22日DAU便突破30万，7日留存率约为54%，此后DAU保持稳定增长。

现阶段，44%的用户使用本地文件相关能力，28%使用电脑及硬件管理能力，18%使用浏览器相关能力，16%使用应用相关能力，使用搜索功能的用户占6%。

▲腾讯智能体矩阵

在两位负责人看来，Marvis并不打算与通用问答助手或编程智能体争夺同一类需求。其重点是理解用户的设备、文件、应用和使用环境，补足智能体对本地环境的感知及操作能力，并提高任务执行的速度、准确率和稳定性。

端侧模型是Marvis接下来的一个重点投入方向。应用宝团队正在与腾讯混元团队等合作伙伴共同投入端侧模型能力建设，用于完成用户在终端的专用任务， 提升端侧模型的性能。

按照团队当前的设想，Marvis不会把所有能力都塞进同一台设备，而是根据任务复杂度分配模型能力。

未来，多种端侧模型将分别运行在PC、Mini PC、AI Box及NAS等设备上，承担文件识别、设备诊断和应用操作，复杂规划任务则可以调用云端模型。

与此同时，手机将在这套体系中充当控制入口，Marvis团队暂时没有把中大尺寸模型直接部署在手机上的计划。

目前，Marvis云端能力已经上线，不过仍处于早期阶段，后续还会继续完善。

当产品形态逐步铺开后，Marvis也需要回答商业化问题。现阶段，Marvis仍以免费使用为主。团队计划后续围绕Skill生态引入付费内容、开发者分成、Token激励和“人才市场”等机制，让开发者能够提供能力并获得收益。

应用宝团队推出的“一句话定制自己专属App”的AI创作工具“吐司”，则计划补充支付、广告、分享、应用分发等能力，并研究生成微信小程序的可能性。

两位负责人还回应了Marvis与通用智能体的差异、腾讯应用宝为何选择操作系统级智能体、如何处理与系统厂商的关系、应用商店是否会消失，以及吐司如何建立应用开发生态等问题。

以下为智东西整理的关键问答：

01.

提前理解本地环境

Marvis补上智能体的“感知”

Q1：Marvis与通用智能体的主要差异在哪里？

林松涛认为，当前不少通用智能体已经能够调用工具、操作网页和处理文件，不过“能够完成”与“稳定、高效地完成”仍存在差距。

以整理近一个月的发票为例，常见方案需要先扫描硬盘，找到疑似文件，再将图片或文档传至云端进行识别。这一流程涉及较长的等待时间、较高的Token成本，也会带来隐私方面的顾虑。

Marvis会结合本地系统能力处理这类任务。部分文件识别、内容分析和设备操作可以直接在用户设备上完成，减少文件上传和云端交互，提高处理速度。

应用操作方面，Marvis也不会完全依赖截图和视觉模型识别界面。应用宝团队拥有应用模拟器、移动应用引擎及系统层能力，可以识别应用中的界面元素、版本状态和操作行为，并在沙箱环境中执行任务。林松涛将其概括为智能体的“小脑”和“反射神经”：复杂规划仍可交给云端大模型，本地高频、明确的任务则由端侧能力快速处理。

蔡建涛补充称，智能体通常包含感知、思考、规划和行动四个环节。当前很多产品拥有思考、规划及行动能力，缺少的是对用户设备和环境的持续感知。

在用户授权后，Marvis可以提前了解设备中有哪些文件、应用及系统状态，并通过本地模型理解部分内容。当用户提出“找到上周孩子撑伞的照片”等需求时，系统无需临时进行全盘扫描，可以根据已有索引和理解直接定位相关文件。

这种感知能力也会让智能体具备更主动的服务方式。例如，用户写到一半的材料存在遗漏，Marvis未来可以结合本地文件和任务状态进行提醒。

Q2：其他智能体也可以整理发票，Marvis的优势具体体现在哪里？

蔡建涛称，整理发票本身并非最难的环节，如何在大量本地文件中准确找到发票，才是影响体验的重要因素。

通用智能体接到任务后，往往需要临时扫描全盘，将大量文件逐一交给云端模型判断。Marvis可以在本地提前完成图片和文档的内容分析，知道哪些文件属于发票，以及对应的日期、抬头、行程等信息。

由于相关处理留在设备端，文件无需全部上传云端，Token消耗和隐私风险都会降低。系统还可以结合已有内容理解用户的进一步需求，例如判断用户需要的是发票汇总、行程单，还是报销材料。

林松涛称，应用宝团队对Marvis处理本地文件的速度和准确率有较强信心。随着智能体调用频率增加，Token费用、等待时间和任务完成率都会影响用户是否持续使用。

Q3：Marvis更适合哪些用户？

蔡建涛称，Marvis面向的是拥有电脑、Mini PC、NAS等设备的普通用户。办公效率只是其基础场景，团队希望它能够覆盖文件整理、设备管理、应用使用、浏览器任务和游戏辅助等日常需求。

Marvis关注的是用户在设备上遇到的各类问题，包括寻找文件、清理磁盘、处理软件故障及使用应用。林松涛认为，Marvis的用户不宜简单按照职业划分。程序员同样会有查找照片、管理电脑和处理文件的需求，用户会根据具体任务选择不同工具。

Q4：目前用户主要使用Marvis做什么？

蔡建涛透露，Marvis于5月20日23时58分上线，5月22日DAU突破30万，7日留存率约为54%，上线后的DAU保持增长。现阶段，44%的用户使用本地文件相关能力，28%使用电脑及硬件管理能力，18%使用浏览器任务，16%使用应用相关能力。各项数据之间存在重叠。

使用搜索功能的用户约占6%。蔡建涛认为，这意味着用户对Marvis的产品定位较为明确，并未将其视为元宝、豆包等问答产品的替代品。

电脑管理方面，Marvis能够读取系统日志并辅助判断问题。蔡建涛举例称，当电脑突然多出一个开机启动程序时，Marvis可以查询安装记录，发现该程序是用户安装科研软件时一并安装的依赖组件。类似能力还可用于C盘清理、DLL损坏及软件异常诊断。

Q5：Marvis已经有哪些娱乐和游戏场景？

蔡建涛称，团队已经在游戏辅助方面展开初步尝试。

腾讯游戏《失控进化》上线期间，Marvis与该产品进行了合作，提供地图探索、游戏信息查询及经验获取等功能，相关功能的用户反馈和渗透率表现较好。

未来，Marvis还可以结合移动应用引擎识别游戏画面。例如，用户在《金铲铲之战》中进入某个阵容界面后，系统可以识别当前状态，并提供阵容调整或攻略建议。

02.

混元参与端侧模型训练

手机承担控制端

Q6：Marvis与腾讯混元团队正在开展哪些合作？

林松涛称，腾讯混元团队正在与Marvis团队合作训练端侧模型。

其中也包括20B至30B级别的中尺寸模型。小模型可以承担高频、明确的本地任务，中尺寸模型则可以处理更复杂的理解和推理。

以视频处理为例，目前不少云端模型需要通过抽帧识别视频内容，容易损失连续信息。端侧专用模型可以直接分析本地视频，在保证隐私的同时提高处理效率。林松涛透露，目前端侧中尺寸模型在显存8GB的Windows设备和32GB内存的Mac设备上已经可以获得较好的运行效果。

蔡建涛称，团队希望建立一套端侧模型群，不同设备根据算力条件调用不同模型。PC、Mini PC、AI Box及NAS会是现阶段重点适配的硬件形态。

Q7：Marvis为什么暂时不把大模型直接部署在手机上？

蔡建涛认为，手机现阶段并不适合长期运行中大尺寸端侧模型。一方面，手机内存和散热空间有限；另一方面，手机依赖电池供电，持续运行模型会显著增加功耗。此外，手机主要围绕单一前台任务设计，难以像电脑或服务器一样在后台长时间执行复杂任务。

团队当前的方案是让手机承担控制端。用户可以通过手机向家中的电脑、NAS、Mini PC或云端容器发送指令，任务完成后，Marvis再将结果返回手机。

例如，用户在外出途中可以通过手机要求家中电脑校对一份采访稿。电脑在后台完成处理后，再通过手机应用通知用户并返回文档。

林松涛称，很多用户日常已经不再使用个人电脑，因此云端容器也会成为一项重要能力。腾讯可以为用户提供独立的计算和存储空间，其形态类似配置较轻的腾讯云服务器，相关数据采用私有化存储。

Marvis云端能力目前已经上线，不过仍处于较早阶段，后续还会继续完善。

Q8：Marvis运行在Windows、macOS等系统之上，如何处理与系统厂商的关系？

林松涛称，应用宝长期与微软、英特尔等厂商保持合作。应用宝在Windows平台承担部分应用分发和服务能力，Marvis的Computer Use能力也调用了微软提供的多项底层接口，英特尔则提供了部分芯片级支持。

在macOS平台，应用宝也在帮助用户运行部分原本以Windows为主要平台的软件和游戏。林松涛认为，系统厂商通常欢迎第三方服务商补充应用适配和跨端服务。

跨端也是Marvis区别于单一系统厂商智能体的一项能力。用户可以让PC执行任务，再将结果发送至手机；也可以通过手机远程控制家中的电脑或云端容器。用户主要关注任务是否完成，不会过多区分底层由哪台设备或哪套系统执行。林松涛认为，跨端及端云协同会成为应用宝团队可以持续发挥的能力。

03.

Skill社区渗透率约37%

后续引入付费与“人才市场”

Q9：Marvis准备如何商业化？

林松涛称，Marvis现阶段不会急于向个人用户收费。

目前，Marvis每天向用户提供一定数量的免费Token。团队设置免费额度的目的，是让用户能够完成一次真实任务，判断产品是否有用，而非单纯依靠补贴获取用户。

未来，免费额度的发放方式可能调整。团队也在与企业客户讨论合作，包括设备预装、能力接入及行业服务等模式。

海外市场会是Marvis后续的重要方向。林松涛认为，海外用户对软件功能和AI能力付费的习惯更加成熟，用户也更习惯自行购买Token或部署模型。微软、英特尔等合作伙伴也表达了共同拓展海外市场的意愿。

Q10：Skill社区为什么要采用内容广场的形式？

蔡建涛称，Skills、MCP、CLI等概念对普通用户并不友好，名称和配置方式也存在较高理解门槛。

因此，Marvis没有直接向用户展示一组技术工具，而是将其包装为具体的需求解决方案。用户只需描述“推荐《金铲铲之战》阵容”等需求，平台会匹配相应方案。方案背后可能仅包含一段提示词，也可能调用多个Skill、MCP及其他工具。

林松涛称，Marvis团队无法自行适配每一款游戏、每一种文件格式和每一个行业场景，因此需要第三方开发者及合作伙伴参与，共同扩充能力。目前，Marvis Skill社区的用户渗透率约为37%。

Q11：Skill社区未来如何激励开发者？

蔡建涛透露，相关激励能力目前尚未上线，不过推出时间不会太久。平台计划服务两类创作者。企业和专业开发者可以提供付费内容或付费Skill，用户购买后，开发者获得相应收益。

普通用户也可以制作并分享解决方案，获得Token额度、平台流量或其他运营资源。

Marvis后续还将推出“人才市场”。开发者可以制作文件管家、电脑管家、浏览器专家、电商专家等虚拟角色，用户可以购买或“雇佣”这些角色。

这些角色会拥有不同能力和表达风格，并在Marvis界面中以可视化方式呈现任务执行过程。

04.

应用宝为什么

做Marvis和吐司？

Q12：腾讯已经有多款AI产品，应用宝为什么还要做Marvis？

蔡建涛认为，应用商店所提供的服务，过去通常需要经过“找到软件、下载安装、使用软件”几个环节。

例如，用户需要转换文件格式时，会先在应用商店寻找PDF工具或办公软件，再进入应用完成操作。AI可以直接理解用户意图并调用能力，部分任务无需再由用户选择和操作软件。

Marvis可以被视为应用宝现有业务的一次延伸。过去，开发者主要通过前台App提供服务；未来，一部分开发者可能通过CLI、MCP、SDK或Skill成为后台能力提供者，再由智能体统一调用。

林松涛称，应用宝十几年在做的就是一件事：把数字能力推给用户，这件事在不同时代赋予了不同的形态，但是到了AI时代，用户要的是结果交付，仅仅把能力和服务推荐给用户，已经难以形成完整的闭环。

因此，Marvis内部关注的核心指标并非DAU或会话数量，而是用户真实任务的完成情况。

Q13：Marvis会取代App和应用商店吗？

林松涛判断，现有应用商店的形态会出现更多变化，不过目前还无法给出固定结论。

微信、游戏等大型产品仍会以独立应用存在。大量轻量、临时和高度个性化的需求，则可以由智能体调用后台服务或Skill完成。

未来，应用宝、Marvis及其他产品之间还会继续整合，应用分发会逐渐退到任务执行流程的后台。

Q14：吐司与Marvis分别承担什么角色？

蔡建涛称，Marvis主要面向用户已有的设备、应用和服务，帮助用户直接完成任务。吐司则面向开发者及有定制需求的用户，降低应用生产成本。

过去，一个较小的需求往往不足以支撑专门开发一款应用。随着自然语言生成代码能力成熟，个人题库、内部工具、小型业务软件等需求也可以被快速制作出来。吐司不仅会帮助用户生成应用，还计划接入上架、分发、推广、支付及广告等后续环节。应用宝积累的应用审核、分发和开发者服务能力，也可以在这些环节发挥作用。

林松涛称，Marvis主要管理用户侧的任务需求，吐司则补充新的应用和服务供给。未来，两款产品在部分场景下可能进一步整合。

Q15：吐司会接入微信支付、分享和小程序生态吗？

林松涛称，吐司不会简单按照微信内外划定能力范围。

微信支付本身是一项开放能力，腾讯广告、IAA广告及社交分享能力也可以提供给开发者。吐司未来会帮助开发者接入支付、广告和分享，并研究应用生成后的分发、上架和商业化。

团队也在考虑让吐司生成微信小程序。至于吐司生成的应用最终运行在网页、安卓应用、微信小程序还是其他载体上，团队会根据用户需求和具体场景决定。

Q16：Marvis为什么采用“电子牛马”的产品形象？

蔡建涛称，团队希望用户的个人AI具备一定情感表达，并能与用户的真实工作和生活形成关联。

未来，Marvis界面中的办公室可能展示更多任务状态、家庭场景和日常活动。用户还可以设置主Marvis的昵称、说话方式及人格，例如软萌、二次元或偏强势的表达风格。

林松涛补充称，智能体执行任务往往需要较长时间，用户不清楚后台正在进行哪些操作，容易产生失控感。Marvis通过可视化角色展示工作进度，希望提高任务过程的透明度。

“电子牛马”的设计也带有一定趣味性，不过产品不会完全游戏化。角色的状态会与任务执行相关，例如任务失败时表现出沮丧，完成多个任务后表现出高兴。

未来，第三方开发者提供的虚拟文件管家、电脑管家或游戏专家，也可能以不同角色出现在界面中。

05.

结语：应用商店团队

开始对任务结果负责

应用宝做Marvis和吐司，背后是同一个现实：当用户可以直接表达需求，寻找、下载和打开软件不再是每项任务的必要环节。

这并不意味着App会迅速消失。大型应用、游戏和成熟服务依旧需要独立入口，应用版本管理、分发、支付及运行环境也仍需要底层平台支持。变化主要发生在用户侧，越来越多操作会被智能体隐藏在后台。

对应用宝团队而言，这也意味着业务评价标准发生改变。过去，软件成功下载后，应用商店的任务基本完成；Marvis需要继续追踪任务有没有执行、结果是否可用，以及用户是否愿意再次交付类似任务。

端侧模型、移动应用引擎、Skill社区和吐司生成的应用，最终都服务于这套任务交付机制。至于Marvis、吐司与应用宝会整合成怎样的产品形态，腾讯目前没有给出明确答案。

眼下可以确认的是，腾讯正在用两款产品重新组织应用宝积累多年的跨端、应用生态和系统级能力。

文章来自于"智东西"，作者 "江宇"。