腾讯推出操作系统级AI助手Marvis,支持跨设备控制和本地隐私模式
5月20日,腾讯宣布正式发布Marvis——一款操作系统级AI助手,目前已可在官方网站(Marvis.qq.com)下载,无需邀请码。 除了标准的人工智能助手功能外,Marvis还提供了更智能的系统和文件管理、更安全的本地与云端计算切换、更低的使用门槛以及更流畅的跨设备协作,这一切都建立在对计算机系统、计算能力、文件、应用程序及其他信息的深刻理解之上。

与传统AI对话工具或单应用代理不同,Marvis以“操作系统级”为核心构建。它将终端系统、文件、应用、计算资源及跨设备连接整合到单一的AI中介层中:用户无需再记忆设置入口、文件路径或软件操作步骤。 用户只需用一句话陈述目标,Marvis 便能理解任务,将其分解为具体步骤,调用相应的代理进行执行,并在涉及隐私、安全和支付等关键时刻交由用户确认。
操作系统级别的理解:让计算机更智能
Marvis 将整台计算机转变为能够直接访问系统层的“智能对象”,从而实现从系统设置到数据处理的真正闭环控制。 用户只需一句话,即可调用、查找和调整 Windows 系统设置:他们可以询问计算机配置、电池健康状况或网络状态,或者让 Marvis 检查硬件能否流畅运行某款游戏。他们还可以通过聊天调整系统设置、优化启动项并清理冗余文件。

对于新手和老年用户而言,这降低了系统设置和故障排除的门槛;对于办公用户而言,它将分散的配置、检索和处理任务整合为一个更便捷的入口。
在此基础上,Marvis 结合了多个本地模型来理解文件,允许用户搜索文件和图像内容、识别图像中的文本,并提供按人物、内容主题、节假日和地点分类的 AI 相册和 AI 文档库等功能。 这有助于用户创建个性化的知识库,并解决了因记不清文件名而找不到文件的问题。
在安全边界方面,Marvis 建立了一套 L2 级安全机制,强制执行“硬查询”:删除或修改文件、调整核心系统配置等敏感操作会首先呈现执行方案并请求用户确认;而支付等更高敏感度的操作必须由用户亲自完成。
可选的本地模型:数据保留在您的计算机上,不上传至云端
Marvis 提供两种工作模式:“效率模式”和“隐私模式”,允许不同用户根据任务性质和硬件配置进行选择。 对于日常任务,“效率模式”采用设备端与云端处理相结合的方式:复杂的问题理解和规划可使用云端模型,而文件处理、执行操作和本地索引则尽可能在设备端完成,以实现更快的响应和更稳定的体验。
“隐私模式”仅使用设备端模型,确保所有数据解析、图像识别和对话均在本地进行,不会上传至云端。这满足了金融、法律和人力资源等对数据安全要求较高的场景需求。即使没有互联网连接,仍可正常使用。
这种设备与云端的协作并非简单地在“本地或云端”之间做选择,而是将任务划分为不同层次:可在本地完成的任务就本地处理,仅在必要时调用云端能力。 得益于全面的设备端预处理,Marvis 显著降低了图像搜索和文件理解等任务的云令牌消耗,从而降低了使用成本,并最大限度地减少了不必要的数据传输。

预装多款智能代理:即刻投入工作
大多数主流智能代理产品要求用户在使用前手动设置工作流或配置技能。而 Marvis 预装了多智能代理协作系统。
由六个代理组成的“AI团队”全天候待命:主代理负责整体协调、理解需求、分解任务并调度其他代理完成任务;文件代理作为数字资产管理专家,负责文件搜索、阅读、编辑、生成及格式转换; 计算机代理担任 Windows 系统维护专家,负责低级配置和自动化;应用程序代理负责应用程序操作,调用计算机上的应用程序和 .exe 文件;浏览器代理担任网络交互专家,接管网页进行交互和数据抓取; 搜索代理是网络搜索和信息聚合的专家,能够从公共资源中快速定位答案并提供关键引用。用户只需下达一条指令,多个代理即可并行处理,并通过执行日志和输出区域显示进度和结果。
这种“预装的多代理模式”降低了用户的学习门槛。例如,用户可以要求 Marvis 查找最近一个季度的发票,并按时间顺序将其整理成表格;还可以让它定期监控机票价格、追踪特定网站的更新,或整理多平台发布所需的材料。

可视化跨设备控制:更便捷的协作
Marvis 具备强大的跨设备能力,支持 Windows、Mac、iOS 和 Android 等多平台,并实现跨设备账户同步:用户可直接通过手机查看并控制电脑屏幕,甚至在电脑锁定时也能远程解锁并进行操控。 电脑上能完成的任务,也能通过手机远程完成,从而打造出一台随身携带的个人电脑。与大多数仅限于“远程命令”的产品不同,Marvis 提供了桌面级别的实时可视化控制。
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与传统AI对话工具或单应用代理不同,Marvis以“操作系统级”为核心构建。它将终端系统、文件、应用、计算资源及跨设备连接整合到单一的AI中介层中:用户无需再记忆设置入口、文件路径或软件操作步骤。 用户只需用一句话陈述目标,Marvis 便能理解任务,将其分解为具体步骤,调用相应的代理进行执行,并在涉及隐私、安全和支付等关键时刻交由用户确认。
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