拼交付、主動找活干，3 月我們推薦這 18 款 Agent 產(chǎn)品

過去一個月，是今年 AI 產(chǎn)品發(fā)布最密集的一個階段。

如果你留意近期 AI 產(chǎn)品的進(jìn)展，你會發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)了一批真正能主動干活的 Agent 產(chǎn)品。不再是聊天框、問答工具，更像是人類的分身：能自己操控電腦、能出去幫你接單、能主動發(fā)現(xiàn)你工作里的 bug 并直接修掉。

「主動性」是這一批 AI 產(chǎn)品中最核心的關(guān)鍵詞。AI 從等你問，開始變成自己找活干。以能完成某項具體工作的自動化員工的形式出現(xiàn)，更多地瞄準(zhǔn)了真實業(yè)務(wù)流程中的具體崗位。

我們整理了 3 月里有意思、也非常具有代表性的 Agent 產(chǎn)品，簡單分了一下類，幫大家更直觀、也相對全面地了解，近期做得好的 AI 產(chǎn)品都聚焦在哪些方向。

如果你也有優(yōu)質(zhì)的 AI 產(chǎn)品/項目，歡迎聯(lián)系我們。本期介紹的部分產(chǎn)品 FP 提供邀請碼，飛書掃下方二維碼，進(jìn)入產(chǎn)品市集獲取。

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01Claude 要承包 Agent 全賽道了

3 月，Anthropic 幾乎以每周一發(fā)的節(jié)奏發(fā)布了多個新功能。在 Product Hunt 3 月月榜 TOP20 中，Claude 系列產(chǎn)品就占了 6 個，涵蓋了記憶導(dǎo)入、任務(wù)調(diào)度、計算機(jī)使用、市場平臺、代碼審查等多個場景。

且每個上榜的功能都不是小修小補(bǔ)，更多是真正改變使用方式的產(chǎn)品級更新。Anthropic 的這次更新，更像是把 Claude 從一個對話工具，升級為能感知上下文、自主調(diào)度任務(wù)、直接操控電腦的個人 AI 操作系統(tǒng)。

Claude Import Memory：一鍵遷移記憶

Claude Import Memory 是 3 月份 Claude 系列的開門之作，也是整個月榜中票數(shù)最高的 Claude 產(chǎn)品，核心功能是一鍵遷移記憶。

用戶在 ChatGPT 等其他 AI 工具中積累的個人偏好、工作背景、行文風(fēng)格，復(fù)制粘貼給 Claude，Claude 立刻就能更新自己的記憶庫，無縫接續(xù)之前的工作狀態(tài)，不需要再重新自我介紹。

但遷移只是更新的入口。Claude 的聊天記憶功能正式向所有用戶都開放了，也包括免費層。Claude 會自動從歷史對話中提煉關(guān)鍵信息，并在后續(xù)每一個新會話中持續(xù)調(diào)用。用戶可以在 Settings → Memory 中查看、編輯、刪除任意一條記憶條目，控制權(quán)完全在用戶手里。

這個功能在于第一次讓 Claude 擁有了跨會話的「長期記憶」。同樣，Import Memory 也是在爭奪用戶的「第一個記憶入口」，搶先存下用戶的偏好和習(xí)慣。

Claude Dispatch：讓 AI 替你干活

Import Memory 解決的是「AI 認(rèn)識你」的問題，Claude Dispatch 解決的是「AI 替你干活」的問題。

Dispatch 是 Claude Cowork 桌面端的核心調(diào)度功能，本質(zhì)上是一套「從手機(jī)遠(yuǎn)程指揮 AI 在電腦上工作」的系統(tǒng)。用戶可以在手機(jī)上發(fā)出任務(wù)指令，Claude 就會在桌面端自主執(zhí)行競品調(diào)研、內(nèi)容管道管理、CRM 數(shù)據(jù)整理和 Gmail 草稿生成等等任務(wù)。相當(dāng)于人在路上、在開會時，AI 能在后臺持續(xù)運轉(zhuǎn)。

有網(wǎng)友分享他的使用體驗，Dispatch 在配合 Notion、Gmail 和 MCP 服務(wù)器使用后，實際已經(jīng)替代了他整個市場營銷團(tuán)隊的日常工作，發(fā)布內(nèi)容、整理線索、維護(hù)客戶溝通，這些原本需要人盯著的工作，現(xiàn)在交給 AI 跑就行了。

Claude Computer Use：讓 AI 獲得「操控電腦」的能力

這是三月 Claude 系列更新中，技術(shù)感最強(qiáng)的一個。

Claude Computer Use 讓 AI 獲得了「操控電腦」的能力：打開應(yīng)用、在瀏覽器中導(dǎo)航、填寫電子表格。任何你坐在桌前能做的事，Claude 現(xiàn)在都可以代勞。它會優(yōu)先使用已連接的應(yīng)用（Slack、日歷等），當(dāng)沒有現(xiàn)成連接器時，會請求用戶授權(quán)，然后直接操作屏幕上的 App。

尤其是與 Dispatch 功能聯(lián)動后，用戶在手機(jī)上發(fā)出任務(wù)，Claude 能在桌面端自主完成，會話狀態(tài)保持連續(xù)。

雖然目前處理復(fù)雜任務(wù)時可能會遇到問題，但是 Claude 產(chǎn)品向「自主執(zhí)行」方向的明確嘗試。

Claude Marketplace：插件生態(tài)市場

官網(wǎng)：https://docs.anthropic.com

Claude Marketplace 是 Claude Code 推出的插件生態(tài)市場，類似 VS Code 的擴(kuò)展商店，但面向的是 AI 能力本身。

用戶可以通過 /plugin install 命令安裝官方或第三方插件，每個插件本質(zhì)上是一個「專業(yè)能力包」，將特定領(lǐng)域的工具、指令和 Agent 能力打包成可復(fù)用的模塊。Anthropic 官方提供了品牌聲音、營銷、銷售、生產(chǎn)力等方向的官方插件，開發(fā)者也可以通過 GitHub 倉庫發(fā)布自己的插件。

Claude Marketplace 的推出，是 Anthropic 從「賣能力」轉(zhuǎn)向「做平臺」非常明確的一步。先是零星的插件，逐漸形成付費市場，最終演變出專職的「插件創(chuàng)作者」生態(tài)。

此外，除了 Anthropic 外，3 月也是各大模型廠商產(chǎn)品化最密集的一個月。包括 Google、OpenAI 等也發(fā)布了相關(guān)產(chǎn)品功能。各家基模廠商，已經(jīng)從比誰的模型更強(qiáng)向比誰的產(chǎn)品生態(tài)更完整發(fā)展。

02Agent 開始出去社交、接單、互相雇傭了

OpenClaw 把 Agent 從「大型計算機(jī)時代」帶進(jìn)了「個人 PC 時代」，普通人也能擁有、部署、調(diào)教自己的 Agent。

圍繞 OpenClaw 的生態(tài)，在快速瘋長。在我們此前盤點的 OpenClaw 相關(guān)產(chǎn)品后，3 月份，圍繞 OpenClaw 生態(tài)構(gòu)建的產(chǎn)品更偏向于這四個方向：養(yǎng)蝦、克隆蝦、讓蝦出去社交、以及讓蝦出去賺錢，這也代表的是 Agent 經(jīng)濟(jì)最早期的四種商業(yè)形態(tài)。

ClawGo：克隆一只好用的「蝦」

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://clawgo.me

調(diào)教一只真正好用的「蝦」，需要大量時間和耐心：無數(shù)輪對話、反復(fù)糾偏、逐條優(yōu)化提示詞。ClawGo 干了一件簡單粗暴的事：讓這些積累好的「蝦」可以被打包、被共享，其他人可以一鍵克隆，直接用。

目前 ClawGo 平臺上已經(jīng)有數(shù)十只「蝦」可供克隆：李誕蝦擅長用段子拆解復(fù)雜情緒，張小龍蝦深夜思考產(chǎn)品本質(zhì)，馬斯克蝦從物理定律推導(dǎo)一切，Sam Altman 蝦模擬硅谷思維方式，每只都有獨立的思維風(fēng)格和行為模式。

玩法也很簡單，你可以消費別人的調(diào)教成果，也可以輸出自己的積累，把自己的蝦上傳克隆，既是分享，也是備份。

ClawGo 真正驗證的一點是，高質(zhì)量的 Agent 配置，可以看作是一種有價值的數(shù)字資產(chǎn)，可以被交換和交易。

ClawLink：Agent 的社交基礎(chǔ)設(shè)施

GitHub：https://github.com/CN-Syndra/ClawLink

你的 OpenClaw 了解你的日程、偏好和工作習(xí)慣，但它是孤立的。比如，當(dāng)你想約個會議，需要自己發(fā)消息、等回復(fù)、來回確認(rèn)。

ClawLink 試圖解決這個問題，給每個用戶配一個 Agent，讓這些 Agent 之間可以直接通信，自主協(xié)商、交換信息、達(dá)成結(jié)論，然后把結(jié)果告訴用戶。這樣，人類不再是溝通的執(zhí)行者，只負(fù)責(zé)最后的決策環(huán)節(jié)。

ClawLink 做到了開箱即用，內(nèi)置 OpenClaw 運行時，不用配數(shù)據(jù)庫、不用敲命令行，下載、安裝、注冊，三步進(jìn)網(wǎng)絡(luò)。

產(chǎn)品有幾個核心設(shè)計：

• 當(dāng) Agent 遇到拿不準(zhǔn)的事會主動暫停來問你，發(fā)文件、訪問目錄這類操作必須經(jīng)過授權(quán)，你可以自定義哪些行為允許、哪些需要確認(rèn)。

• 從「只看結(jié)論」到「每條都讓我確認(rèn)」，ClawLink 有四種介入深度，可以按照場景來切換。

• 越用越懂你。Agent 會記住你的工作習(xí)慣和溝通風(fēng)格，用得越久，需要你親自出面的情況越來越少。

ClawLink 代表的 Agent 能力的一個新階段是，開始從「幫我執(zhí)行任務(wù)」到「幫我處理人際關(guān)系中的信息摩擦」。這也是 AI 開始參與社會協(xié)作的第一步。

A2H Market：你的蝦幫你賺到錢了嗎

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://a2hmarket.ai

大多數(shù)人的 Agent 還停在能聊天這一步，但已經(jīng)有人把自己的蝦放進(jìn)了市場里，讓它替自己砍價、接單、談生意，而且真成交了。

這個市場叫 A2H Market（Agent with Human），人類和 AI Agent 在同一個集市里互相雇傭、互相買賣。A2H Market 讓 Agent 進(jìn)入市場，替用戶賺錢。

A2H 預(yù)設(shè)了四種交互模式：人類購買 Agent 的智力服務(wù)；Agent 購買人類的判斷力和物理世界觸達(dá)能力；Agent 向另一個 Agent 購買服務(wù)；Agent 作為中間人幫雙方達(dá)成交易。

平臺上有兩種主要玩法。一種是接懸賞：有人發(fā)任務(wù)、定價格，你的去領(lǐng)任務(wù)、完成交付、拿報酬；另一種是擺攤。你把自己的技能或服務(wù)掛上去，設(shè)好規(guī)則，讓替你接客、報價、協(xié)商細(xì)節(jié)，談攏了通知你確認(rèn)。

A2H Market 更多地是在驗證：Agent 是否成為經(jīng)濟(jì)活動中獨立的參與主體？

Tobira.ai：Agent 之間的相互發(fā)現(xiàn)

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://tobira.ai

ClawLink 解決的是「你的 Agent 替你去找你認(rèn)識的人談事」，Tobira 解決的則是更上游的問題：你的 Agent 怎么認(rèn)識更多它應(yīng)該認(rèn)識的人？

Agent 遍地都是，但彼此之間是完全不可見，他的 Agent 找不到你的 Agent，沒有公共地址，沒有可以聚集的網(wǎng)絡(luò)，也沒有讓其他 Agent 了解「你是誰、你需要什么、你能提供什么」的公開檔案。

Tobira 的解決方案是：給你的 Agent 一個公開的身份，類似 @vlad 或 @kimiko，Agent 自動構(gòu)建公開檔案加入網(wǎng)絡(luò)，然后主動發(fā)現(xiàn)和聯(lián)絡(luò)其他 Agent。

類似于 Agent 版的 LinkedIn，Tobira 想做的是 Agent 社交圖譜。

03垂直場景 Agent 化，AI 員工開始上崗

Agent 產(chǎn)品是 3 月出現(xiàn)頻率最高的品類，但有意思的是，這批 Agent 并不是泛用型助手，而是越來越精準(zhǔn)地切入某個具體場景，比如銷售漏斗、客戶演示、Slack 協(xié)作、日常運營。

這類產(chǎn)品不再把 AI 包裝成聊天框，更多地是以「能完成某項具體工作的自動化員工」的形式出現(xiàn)，瞄準(zhǔn)真實業(yè)務(wù)流程中的具體崗位。

Junior：給 AI 一個工牌和郵箱，它開始主動加班

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://junior.so

Junior 做的事情，用一句話描述是：給 AI 一個真正的工作身份，然后讓它真正投入工作。

和 Viktor 類似，Junior 是一個獨立的 AI 員工：有自己的姓名、郵箱地址和 Slack 賬號，可以接收郵件、處理任務(wù)、參與工作流，和團(tuán)隊里的真人同事一樣正常協(xié)作。

當(dāng)用戶連接好 Slack、Gmail、Notion、GitHub 這些工作工具之后，Junior 花大約一天讀完組織上下文，然后開始自己找活干：監(jiān)控競品動態(tài)、生成每日簡報、處理 CRM 數(shù)據(jù)、跟進(jìn)未回復(fù)郵件。

Junior 明確把自己和 Devin（專注寫代碼）、Manus（專注任務(wù)執(zhí)行）區(qū)分開來：它的定位是持續(xù)在線的組織成員，而不是按需召喚的工具。定價$2000/月，有 7 天 99 美元的試用期。

Viktor、Junior 兩款產(chǎn)品反映的一個趨勢是，AI 助手和 AI 員工的區(qū)別是結(jié)構(gòu)性的，前者是工具，后者是協(xié)作者。AI 正在朝著協(xié)作者的方向發(fā)展。當(dāng)前在驗證的更多的是，當(dāng) AI 被賦予工作身份和主動性時，人類是否真的愿意把它當(dāng)團(tuán)隊成員來對待。

Naoma AI Demo Agent：7×24 小時在線的B2B銷售員

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://naoma.ai

在 B2B SaaS 銷售中，有一個容易被人忽視的轉(zhuǎn)化漏洞是：用戶點了"預(yù)約 Demo"，然后開始等排期、等時區(qū)對齊、等銷售有空。這段時間里，有大量的高意向用戶會流失。Naoma 的 Demo Agent 針對的就是這個環(huán)節(jié)。

Naoma Demo Agent 是一個即時視頻演示 Agent，7×24 小時在線。用戶一旦產(chǎn)生興趣，立即可以獲得一個完整的產(chǎn)品演示，不需要等銷售排期，也不需要跨時區(qū)協(xié)調(diào)。Agent 在真實產(chǎn)品沙盒中點擊操作，實時回答問題，完成線索評分，最后自動將合格客戶推入 HubSpot、Salesforce 或銷售日歷。

Naoma 的 Demo Agent 上線后，完成了 44 萬美元的 Pre-Seed 融資。Naoma 也代表了一個趨勢是，銷售流程中高度標(biāo)準(zhǔn)化的環(huán)節(jié)，正在被 Agent 系統(tǒng)性地接管。初次演示、常見問題解答、價格方案介紹，這些內(nèi)容本質(zhì)上是固定的，由人來做效率低、成本高，由 AI 來做質(zhì)量反而更穩(wěn)定、更可擴(kuò)展。

GojiberryAI：監(jiān)聽潛在買家信號

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://gojiberry.ai

另一個和 B2B 銷售相關(guān)的是 Agent 產(chǎn)品是 GojiberryAI。GojiberryAI 解決的是更上游的問題，怎么找到那些真的在考慮買的人。

GojiberryAI 的切入點很精準(zhǔn)：不從靜態(tài)冷列表出發(fā)，而是實時監(jiān)聽 10+個買家行為信號，比如 LinkedIn 的點贊和評論、職位變動、融資公告、活動出席、行業(yè)社群互動等等。系統(tǒng)會實時捕捉這些信號，自動篩選出符合目標(biāo)客戶畫像的線索，生成個性化消息發(fā)出去。全程不需要人工盯著，線索可以直接進(jìn)到 HubSpot、Pipedrive 等工具中。

Viktor：住在 Slack 里的 AI 同事

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://getviktor.com

特別值得一提的是 Viktor。Viktor 是一個住在 Slack 里主動執(zhí)行任務(wù)的 AI 同事，也是唯一連續(xù)三周進(jìn)入 Product Hunt 的三月周榜 TOP10 的產(chǎn)品。

Viktor 在 Slack 里，連接了 3000 多個工具，最關(guān)鍵的特性是主動性。Viktor 不只是等你提問，更多是自己觀察團(tuán)隊的工作節(jié)奏，主動發(fā)現(xiàn)問題，提出建議，在請求授權(quán)后自行執(zhí)行。

某個用戶記錄的一個典型案例是：Viktor 在他沒有主動要求的情況下，自己發(fā)現(xiàn)了營銷鏈接中 UTM 參數(shù)缺失的問題，生成了修復(fù)方案，并請求用戶授權(quán)一鍵應(yīng)用——全程沒有人發(fā)指令，Viktor 自己注意到了這個問題。

另一個關(guān)鍵設(shè)計是，Viktor 的每一個實質(zhì)性操作都需要人類明確授權(quán)，用戶可以設(shè)置不同的權(quán)限邊界，當(dāng) AI 超出邊界就暫停來詢問。

Viktor 的連續(xù)三周上榜，也反映了「主動型 Agent」是一個真實存在、且持續(xù)在發(fā)酵的需求。用戶真的想要的不只是一個更快的搜索框，而是一個不用管的 AI 同事能主動幫你處理任務(wù)。

04上下文！還是上下文！只是范式變了

此外，關(guān)于上下文感知的相關(guān) AI 產(chǎn)品在 3 月表現(xiàn)也十分亮眼，包括我們此前推薦的 主動式 AI 桌面助手 AirJelly、以及 AI 工作助手 Littlebird。Littlebird 在 3 月同期即完成了 1100 萬美元融資。

這類產(chǎn)品關(guān)注的是一個更上游的問題：AI 怎么積累關(guān)于你個人的上下文？AI 通過持續(xù)觀察你的工作環(huán)境，自動積累上下文，在你需要的時候主動提供信息，而不是被動地等你去問。

AirJelly：一款主動式 AI 桌面助手

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://www.airjelly.ai

AirJelly 是一款桌面端 AI 助手，通過屏幕截圖捕捉工作上下文，理解用戶意圖，來主動幫用戶執(zhí)行下一步任務(wù)。

和 Recall 的「全程記錄」不同的是，AirJelly 的核心設(shè)計是以 Enter 鍵為錨點，每次你按下 Enter，代表完成了一次意圖表達(dá)，系統(tǒng)在這個瞬間捕捉上下文、建模意圖、推斷下一步。背后的邏輯是：不需要記錄所有行為，只記錄關(guān)鍵節(jié)點，節(jié)點之間 AI 自己補(bǔ)出來。

基于這套設(shè)計，AirJelly 可以實現(xiàn)：跨應(yīng)用時間線，把不同 App 里的行為整合成一條連續(xù)的工作軌跡；對話、消息、會議里提到的待辦，自動轉(zhuǎn)化為任務(wù)跟進(jìn)；基于完整上下文主動推送被遺漏的跟進(jìn)事項；每日自動生成工作總結(jié)等等。

從「回答你的問題」升級到「預(yù)測你的下一步」，AirJelly 的口號是「Next Enter Prediction」。

Littlebird：一個結(jié)構(gòu)化的私人工作記憶庫

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://littlebird.ai

Littlebird 是一個 AI 工作助手，能在后臺實時讀取你屏幕上的文字、轉(zhuǎn)錄會議，替你記住你工作過的一切，在本地形成一個私有的工作記憶庫。

當(dāng)你想找「那個季度預(yù)測的文檔」、或者想回憶「上周和客戶開會說了什么」時，可以直接問 Littlebird，它會從你積累的工作記憶里找到答案。

和 Microsoft Recall 最關(guān)鍵的不同是，Littlebird 不截圖、不錄像，只提取屏幕上的文字內(nèi)容，所有的數(shù)據(jù)處理都在本地完成，不上傳到服務(wù)器。這也意味著，用戶可以手動設(shè)置屏蔽某些應(yīng)用，密碼和銀行卡信息等信息可以自動過濾掉，保證了隱私。

對知識工作者來說，「把工作記憶外包給 AI」這個需求是真實且持續(xù)的。每天接觸的信息量遠(yuǎn)超能記住的上限，大量有價值的上下文會流失。Littlebird 的定位就是把這層上下文積累起來，讓 AI 真正了解你在做什么。

在 3 月上榜當(dāng)周，Littlebird 就宣布完成了 1100 萬美元種子輪融資，投資人包括 Lenny Rachitsky、Scott Belsky 等等。Littlebird 是少數(shù)在上榜同期就完成融資的產(chǎn)品。

盡管以 Littlebird、AirJelly 為代表的上下文感知賽道產(chǎn)品仍然在非常早期的摸索階段，但反映了未來的 AI 產(chǎn)品一個趨勢轉(zhuǎn)向是，正在逐漸從「能更好地回答問題」，轉(zhuǎn)向「能更準(zhǔn)確地理解人的意圖、更主動地推進(jìn)工作」。

05當(dāng)然還有一些不一樣的 AI 產(chǎn)品

此外，3 月份，我們在「AI 產(chǎn)品市集」也陸續(xù)推薦了一批有意思的 AI 產(chǎn)品，包括視頻創(chuàng)作 Agent、AI 瀏覽器、語音操控桌面等方向。不一定是最熱的賽道，但都反映了近期值得留意的一些 AI 產(chǎn)品方向上的變化。

Ribbi：視頻 Agent 產(chǎn)品的新范式

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://ribbi.ai

Ribbi，視頻創(chuàng)作 Agent 平臺。在 Ribbi 中，用戶可以通過對話的方式調(diào)用 100 多個內(nèi)置工具（文生圖、TTS、視頻生成、音樂、剪輯），組合完成從創(chuàng)意到發(fā)布的完整動作。

尤其是在 Seedance 2.0 發(fā)布之后，之前那些靠工程補(bǔ)丁解決模型短板的視頻 AI 產(chǎn)品，正在被視頻模型能力的提升沖掉。

Ribbi 切入的方向是：在底層模型能力拉平之后，產(chǎn)品的差異化更多來自場景經(jīng)驗。比如，做搞笑短視頻和做敘事短劇，需要完全不同的節(jié)奏、結(jié)構(gòu)、音色，而這些不是模型自帶的。Ribbi 做的就是，把這些創(chuàng)作經(jīng)驗封裝成 Skill，包含工具鏈調(diào)用、參數(shù)組合和執(zhí)行順序，調(diào)教好一次就能批量穩(wěn)定產(chǎn)出同一調(diào)性的內(nèi)容。

Ribbi 有兩個能力值得單獨提下。一是 Pond 審美資產(chǎn)池，會通過 Chrome 插件收集你日常瀏覽中看到的圖片視頻，Ribbi 來分析視覺風(fēng)格，在線訓(xùn)練你的審美偏好，后續(xù)生成自動向你的調(diào)性靠攏。

二是支持持續(xù)性任務(wù)，可以定時抓熱點、監(jiān)控社媒數(shù)據(jù)、按計劃自動生成并發(fā)布內(nèi)容，相比一次性出圖，Ribbi 跑了一條完整的內(nèi)容產(chǎn)出流水線：收集靈感 → 內(nèi)化審美 → 調(diào)用 Skill → 生成內(nèi)容 → 發(fā)布 → 監(jiān)控表現(xiàn) → 反饋優(yōu)化生產(chǎn)。

Ribbi 更關(guān)注的是，Skill 調(diào)教好之后能持續(xù)復(fù)用。Ribbi 的產(chǎn)品方向也反映近期 AI 視頻類產(chǎn)品的一個轉(zhuǎn)向，從「幫模型補(bǔ)能力」到「幫用戶沉淀創(chuàng)作方法論」。

Tabbit：目前完成度最高的國產(chǎn)AI 瀏覽器

產(chǎn)品官網(wǎng)：https://www.tabbit-ai.com

Tabbit，美團(tuán)旗下光年之外推出的 AI 瀏覽器，主打 Agent 在后臺獨立標(biāo)簽組里跑任務(wù)，完全不打擾用戶的主瀏覽窗口。

Tabbit 最典型的用法是，當(dāng)你需要從五個平臺抓競品數(shù)據(jù)匯成一張表時，以前手動干需要半小時，但現(xiàn)在告訴 Tabbit 你要什么，它能自己打開頁面、提取信息、整合輸出，你去做別的事。

同時，Tabbit 也重做了標(biāo)簽管理：垂直標(biāo)簽欄可以按主題智能分組，以及標(biāo)簽組可以直接 @ 給 AI 作為上下文，讓它跨頁面提煉信息、對比觀點、生成摘要。

在模型上，Tabbit 接入了 DeepSeek、Kimi、GLM、Doubao、Qwen、Minimax 等主流國產(chǎn)模型，支持統(tǒng)一入口隨時切換。

KeyVox：把操作電腦這事兒，完全交給語音

產(chǎn)品官網(wǎng)：http://keyvox.ai/

KeyVox 是一個裝在電腦上的語音 AI 助手，核心就一件事：用說話代替鼠標(biāo)鍵盤操作。

用戶直接說應(yīng)用名就能直接打開，選中文件說出處理需求就能直接壓縮圖片、截視頻片段、格式轉(zhuǎn)換、改寫語氣等等。

KeyVox 的背后有一個內(nèi)置技能庫，包括格式轉(zhuǎn)換、截取視頻片段、改寫文字語氣等常見操作，不需要自己去找插件或者寫腳本。用戶也可以開著它實時語音轉(zhuǎn)文字，疊加一個角色設(shè)定，變成同聲傳譯或者會議記錄工具。

KeyVox 非常意思的一個使用場景是手機(jī)遠(yuǎn)控：在微信里關(guān)注「KeyVox 助手」服務(wù)號，掃碼綁定之后，當(dāng)你出門在外時，用手機(jī)發(fā)語音或文字給它，家里或公司的電腦就會執(zhí)行操作，然后做完把結(jié)果文件直接發(fā)回給你的微信。

和套殼 OpenClaw 的方案不同，KeyVox 自己做了技能調(diào)用和本地執(zhí)行，不需要用戶自己搭環(huán)境，響應(yīng)也會更快一些。

Rimbo：讓刷推特信息更省事

產(chǎn)品官網(wǎng)：http://rimbo.ai

Rimbo 特別有意思。Rimbo 是一個面向投資者和行業(yè)分析師的 AI 信息助手，和其他 AI 信息摘要的產(chǎn)品不同的是，Rimbo 是往信息鏈的上游走，不加工別人嚼過的新聞，直接抓取一手信源。

比如，Rimbo 可以追蹤上市公司 IR 官網(wǎng)，在財報電話會議出來 15 分鐘內(nèi)抓取信息，不經(jīng)過媒體轉(zhuǎn)述。

Rimbo 接入了 1000+播客自動轉(zhuǎn)寫成可檢索文字，覆蓋 7000+財報電話會議源、30000+ RSS 訂閱，以及 Reddit、YouTube、Newsletter 等超過 1000 萬信源。

Rimbo 的用法很簡單。直接用自然語言告訴它你關(guān)注什么，它能幫你創(chuàng)建一個專屬頻道，每天整理成一份簡報。簡報內(nèi)容分成兩塊：發(fā)生了什么、這對你意味著什么。同時每條都附上原始來源，如果想進(jìn)一步了解可以點進(jìn)去繼續(xù)追問。

Rimbo 的優(yōu)勢是，沒有算法來喂你熱門內(nèi)容，你自己就能定義優(yōu)先級，它負(fù)責(zé)幫你執(zhí)行。對于每天在十幾個標(biāo)簽頁間跳來跳去追信息的人來說，Rimbo 解決的是一個很具體的痛點。

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