Marvis(昵称"马维斯")是腾讯应用宝团队于2026年5月20日正式推出的操作系统层级个人AI助手。作为一款系统级AI产品,Marvis通过将整台电脑变成可对话的"智能对象",直接触达系统底层,实现从系统设置到数据处理的闭环操控。产品采用"1个主Agent+5个副Agent"的协作架构,预置了File、Computer、App、Browser、Search五个专业Agent,能够理解自然语言指令、自动拆解任务步骤、调度对应Agent执行,并在涉及隐私、安全和支付等关键环节时交回用户确认。Marvis支持Windows、Mac、Android多端互通,iOS版本预计6月中旬上线,提供效率模式(端云协同)和隐私模式(完全本地)两种工作方式,每人每天享有1000万免费Token,是一款面向普通用户和职场人群的新一代AI生产力工具。
• Marvis采用主从Agent架构,由1个主Agent负责理解用户需求、拆解任务步骤并分发给5个专业副Agent
• 5个副Agent分别专注于文件管理(File)、电脑系统操作(Computer)、应用程序操控(App)、网页浏览交互(Browser)、信息搜索(Search)
• 各Agent独立完成分工任务后向主Agent汇报,实现复杂任务的自动编排与闭环执行
• 用户只需一句话描述目标,无需关心具体执行步骤
• Marvis定位为"操作系统层级"助手,能够将终端系统、文件、应用、算力和跨端连接纳入同一个AI中间层
• 直接触达系统底层,实现从系统设置到数据处理的真正闭环操控
• 支持通过自然语言查询电脑配置、电池健康状态、网络状态等信息
• 可检测硬件配置能否流畅运行指定游戏或软件
• 集成多种本地模型理解文件内容,支持搜索文件或图片内的文字信息
• 提供AI图库功能,可根据人像、内容主题、节日地点等维度智能整理和检索图片
• 提供AI文档库功能,为用户打造专属的个人知识库,解决"不记得文件名就找不到文件"的痛点
• 支持通过聊天方式调整系统设置、优化开机自启动项、清理冗余文件
• 支持Windows、Mac、Android多端互通,iOS版本预计2026年6月中旬上线
• 手机可远程查看电脑屏幕,甚至在电脑锁屏状态下亦可解锁并操作(需提前授权)
• 实现不同设备间的无缝衔接与协同工作
• 效率模式:采用端云协同方式,云端采用混元、DeepSeek-V4等模型,复杂问题理解与规划借助云端算力,文件处理、执行动作和本地索引尽量在端侧完成
• 隐私模式:采用端侧模型(如Qwen等本地模型),确保所有数据解析、图片识别及对话均在本地完成,完全不上云,断网亦可正常使用
• 效率模式:采用端云协同架构,复杂任务的规划与理解使用云端大模型算力,本地负责执行动作和索引
• 隐私模式:完全使用本地设备算力运行模型,不依赖任何云端计算资源
• 效率模式:部分数据需要上传至云端处理,处理完成后返回结果
• 隐私模式:所有数据均在本地设备内处理,没有任何数据上传至云端,实现真正的"数据不出门"
• 效率模式:云端可使用腾讯混元、DeepSeek-V4等大模型,能力更强,理解更复杂的问题
• 隐私模式:本地使用Qwen等轻量化模型,虽然能力相对有限,但完全离线可用
• 效率模式:需要稳定的网络连接,依赖云端API服务
• 隐私模式:完全不需要网络,断网状态下仍可正常使用
• 效率模式:适合日常办公、复杂问题求解、需要最强AI能力的场景
• 隐私模式:适合处理财务数据、法务文档、人力资源信息等对数据安全有极高要求的场景,以及网络不便的环境
• Marvis的核心是一个主Agent与五个副Agent的协作体系
• 主Agent作为"指挥官",负责理解用户意图、拆解任务步骤、调度对应Agent执行、汇总执行结果
• 五个副Agent各司其职:File Agent负责文件管理、Computer Agent负责系统操作、App Agent负责应用操控、Browser Agent负责网页交互、Search Agent负责信息搜索
• 各Agent完成任务后向主Agent汇报,实现复杂任务的自动编排与闭环执行
• 效率模式下,系统智能判断哪些任务适合云端处理(复杂推理、知识问答),哪些适合本地执行(文件操作、系统设置)
• 云端模型采用腾讯混元、DeepSeek-V4等大模型,提供强大的理解和规划能力
• 本地负责文件处理、执行动作和索引构建,尽量在端侧完成操作,提升响应速度
• 支持模型能力的持续更新和迭代,用户无需手动升级即可获得最新AI能力
• Marvis将终端系统、文件、应用、算力和跨端连接纳入同一个AI中间层
• 用户不必记住设置入口、文件路径或软件操作步骤,只需要用一句话说明目标
• AI中间层负责理解任务、拆解步骤、调用对应Agent执行,并在涉及隐私、安全和支付等关键环节时交回用户确认
• 这种设计使Marvis能够直接触达系统层级,实现从系统设置到数据处理的真正闭环操控
• 建立L2级安全兜底机制,对敏感操作实施"硬垂询"确认
• 所有涉及删除文件、修改系统核心配置、支付等操作,必须由用户本人确认后才能执行
• 隐私模式下,通过本地沙箱技术确保模型运行不影响系统安全
• 系统在涉及隐私、安全和支付等关键环节时,会将控制权交回给用户确认
• 支持Windows、Mac、Android、iOS多端互通
• 实现多设备间的低延迟状态同步
• 采用端到端加密技术保护远程操控数据的安全性
• 支持手机远程查看/操控电脑屏幕,即使在电脑锁屏状态下亦可解锁并操作(需提前授权)
• 隐私模式下,所有数据解析、图片识别、对话交互均在用户本地设备完成
• 采用端侧模型(如Qwen等本地模型),没有任何数据上传至云端服务器
• 即使断网状态下,隐私模式仍可正常工作,确保用户在无网络环境下也能安全使用
• 从物理上杜绝数据泄露风险,满足对数据安全有极高要求的场景需求
• Marvis建立L2级安全兜底机制,对高风险操作实施强制确认流程
• 删除文件、修改系统核心配置等操作,系统会先给出详细的执行计划,明确告知用户将要发生什么,待用户确认后才执行
• 支付类操作必须由用户本人完成,Marvis不存储任何支付凭证信息
• 在涉及隐私、安全和支付等关键环节时,系统会将控制权交回给用户确认
• 效率模式下,系统智能判断哪些数据真正需要上传云端处理,避免不必要的数据传输
• 本地文件内容、个人身份信息、敏感业务数据等,在效率模式下也会被优先留在本地处理
• 用户可随时切换至隐私模式,确保敏感工作任务在完全离线环境下处理
• 用户可随时查看Marvis的操作日志,了解AI助手执行了哪些操作
• 支持精细化权限配置,用户可限定Marvis只能访问特定文件夹、特定应用程序
• 可随时切换至隐私模式,确保敏感工作任务在完全离线环境下处理
• 用户需在Windows电脑、Mac电脑、Android手机等多台设备上安装Marvis客户端
• 使用同一腾讯账号登录后,设备间自动建立信任关系
• Marvis会自动发现同一账号下的所有在线设备,并在界面中展示设备列表
• iOS版本预计2026年6月中旬上线,届时将支持iPhone设备
• 在手机Marvis应用中,选择"远程协助"功能,即可查看电脑屏幕的实时画面
• 支持直接在手机屏幕上点击、滑动、输入文字,远程操控电脑
• 即使电脑处于锁屏状态,只要Marvis在后台运行,仍可被远程唤醒并操控(需提前授权)
• 远程操控功能需要被操控设备的事先授权,不可强制连接
• 远程操控功能需要被操控设备的事先授权,不可强制连接
• 所有远程操控会话均采用端到端加密,防止数据在传输过程中被截获
• 用户可随时查看远程操控日志,了解何时、何人、对哪台设备进行了操作
• 无需记住文件全名,用自然语言描述文件特征即可找到目标文件
• 支持基于文件内容的搜索,如"找我上周写的关于AI的文档"
• 支持图片内容搜索,如"找我在长城拍的照片",Marvis会通过AI图库功能智能识别
• 支持按时间、按地点、按人物、按文件类型等多维度组合搜索
• 可自动识别重复文件、临时文件、大文件,并提供清理建议
• 支持按项目、按主题、按时间等规则自动归类和整理文件
• 支持通过聊天方式调整系统设置、优化开机自启动项、清理冗余文件
• 通过对话方式调整系统设置,无需在复杂的设置界面中层层查找
• 例如说"帮我清理一下开机启动项",Marvis会自动识别哪些程序在开机时自动启动,并提供优化建议
• 支持查询系统信息,如"我的电脑内存多大?""C盘还剩多少空间?"
• 可调整电源策略、网络设置、显示设置等常见系统配置
• 支持创建自动化工作流,将多个操作步骤打包成一个指令
• Marvis出厂时预置了多项Agent协作体系,支持自动化工作流如每日新闻汇总、限时福利监控等
• 工作流可通过自然语言描述来创建,无需编写代码
• 腾讯自研的混元大模型是Marvis效率模式的核心云端模型之一
• 混元模型在中文理解、逻辑推理、代码生成等方面表现出色,特别适合中文用户的需求
• 支持超长上下文窗口,可处理长篇文档和复杂对话
• 通过腾讯云的API服务,用户可稳定、低延迟地调用混元模型能力
• DeepSeek-V4是国产开源大模型的代表,在代码理解、数学推理、逻辑推理等方面具有突出能力
• Marvis通过云端调用DeepSeek-V4,增强对复杂技术问题的理解和解答能力
• 特别适合程序员、科研人员、工程师等需要高强度逻辑推理的用户群体
• Marvis并非所有任务都调用云端模型,而是智能判断任务的复杂程度
• 简单任务(如查找文件、打开应用)直接在本地完成,响应更快
• 复杂任务(如写长篇报告、解答技术问题)才调用云端模型,节省Token消耗
• 这种智能路由机制,既保证了响应速度,又合理控制了使用成本
• Marvis实施L2级安全兜底机制,这是比常规"是否继续"确认更严格的安全保障
• 对于删除文件、修改系统核心配置、调整注册表等敏感操作,Marvis会先生成详细的"执行计划"
• 执行计划会用清晰、易懂的语言告知用户:将要删除哪些文件、修改哪些设置、可能产生什么影响
• 用户必须明确点击"确认执行",Marvis才会进行下一步操作
• Marvis会详细记录所有敏感操作的执行时间、操作内容、操作结果
• 用户可随时查看操作日志,了解AI助手都做了什么
• 对于误删除的文件,如果启用了系统还原点,可尝试恢复
• 用户可事先限定Marvis的操作权限,如"只能读取桌面文件,不能删除任何文件"
• 支持创建多个权限配置方案,如"办公模式"(限制系统级操作)、"全能模式"(允许所有操作)
• 对于不明确的操作指令,Marvis会主动询问用户意图,而不是盲目执行
• 当检测到用户的指令可能导致不良后果时(如删除系统文件),会发出明确警告并建议更安全的替代方案
• 自2026年5月20日正式上线起,Marvis完全免费向用户开放
• 无需邀请码,所有用户可直接访问Marvis官网下载使用
• 每人每天享有1000万免费Token,可满足绝大多数个人用户的日常使用需求
• 1000万Token/天的额度,按常规使用强度计算,可支持每天与Marvis进行数千轮对话
• 对于偶尔使用AI助手查找文件、调整设置的用户,这个额度甚至用不完
• 即使是重度用户(如需要AI帮助写长篇文档、处理大量文件),1000万Token也足够一天的使用
• 腾讯Marvis团队相关负责人公开表示:虽然目前产品完全免费,但"长期完全免费不现实"
• 这主要因为AI服务的算力成本较高,尤其是云端大模型的调用需要持续投入
• 未来可能会推出"免费额度+超出部分收费"或"基础功能免费+高级功能收费"的模式
• 当前阶段,充分利用免费期熟悉和评估Marvis的能力
• 关注Marvis官网的公告,及时了解未来可能的收费政策
• 通过自然语言文件搜索,告别"记得文件放在哪却找不到"的困境
• AI文档库和AI图库功能,将散乱的文件和图片智能整理,需要时秒级定位
• 支持跨设备的文件搜索,在手机上也能快速找到电脑上的文件
• 支持创建自动化工作流,将每天重复的操作(如整理桌面、备份文件)自动化
• "每日新闻汇总"等工作流,可自动完成信息收集、整理、推送的全过程
• "限时福利监控"工作流:自动监控指定网站的促销信息,发现优惠时及时通知用户
• 无需记住复杂的快捷键、菜单路径、命令行指令
• 用平时说话的方式告诉Marvis要做什么,它就能理解并执行
• 对于不熟悉的系统功能或软件操作,可直接问Marvis,它会在对话中指导你完成
• Marvis的多个Agent可并行工作,如一边让File Agent整理文件,一边让Browser Agent查询信息
• 用户无需等待一个任务完成才能开始下一个,Marvis会在后台持续工作
• 通过多Agent协作,实现复杂任务的自动编排与闭环执行
• AI文档库不仅是文件存储,更是个人知识的系统化整理
• 随着使用时间的增长,Marvis会越来越了解你的工作模式和知识结构,提供更精准的帮助
• 支持将优秀的工作流保存为模板,随时调用
• 场景描述:职场人士需要管理大量的工作文档、学习资料、参考资料
• Marvis解决方案:通过AI文档库功能,自动归类和索引所有文档;支持自然语言搜索,快速找到所需资料
• 场景描述:需要为家人、朋友、同事的电脑提供远程技术支持和故障排除
• Marvis解决方案:通过跨端协同功能,远程查看并操控对方电脑;用自然语言指导Marvis执行故障排查步骤
• 安全提示:远程操控需对方事先授权,严禁未经许可连接他人设备
• 场景描述:自媒体运营者需要定期创作和发布内容,工作繁琐且耗时
• Marvis解决方案:可自动从指定来源采集素材、生成内容摘要、辅助创作初稿;支持定时发布工作流
• 场景描述:IT管理员需要管理大量电脑设备,监控状态、批量配置、故障排查工作量巨大
• Marvis解决方案:支持同时连接和管理多台设备;可批量执行系统配置调整、软件安装、补丁更新
• 通过自然语言查询电脑配置、电池健康状态、网络状态等信息
• 场景描述:财务、法务、人力资源等岗位需要处理大量敏感数据,不能上传云端
• Marvis解决方案:隐私模式确保所有数据处理均在本地完成;支持本地化的AI图库和文档库,敏感文件智能整理且不离开本地
• 满足对数据安全有极高要求的行业合规需求
• 场景描述:学生需要整理学习资料、复习知识点、准备考试
• Marvis解决方案:帮助整理各科目的学习资料和笔记;可通过对话方式复习知识点
• 多端协同:在教室用手机拍照板书,回到宿舍在电脑上自动整理成笔记