Tabbit：AI 时代的原生浏览器，把「理解上下文」当成核心能力来建

在大模型爆发前，浏览器市场已经多年没有本质创新。Chrome 一统天下后，行业开始思考「浏览器在 AI 时代应该是什么样子」。Tabbit 的早期团队在这个阶段开始探索把 AI 能力深度集成到浏览器交互中的可能性——不是简单地在侧边栏加一个聊天框，而是让 AI 理解用户正在浏览的上下文，并据此提供主动帮助。

Tabbit 正式推出时，把「内置 GPT、Claude、Gemini 等多模型对话」作为核心差异点——用户不需要切换标签页或打开独立聊天窗口，就能在浏览器侧边栏直接与 AI 对话。Agent 模式的上线则标志着它从「带 AI 的浏览器」向「能帮你干手的浏览器」进化，用户可以用自然语言描述一个复杂任务，由 AI 自动分解并执行。

Skills 系统允许用户把常用的 AI 工作流封装成可复用的技能包，一键触发复杂操作。智能标签页组织则利用 AI 自动对打开的标签页按主题分组，解决「开了几十个标签页找不到想要的那一个」的痛点。

为了降低用户从 Chrome 迁移过来的门槛，Tabbit 提供一键导入 Chrome 书签、历史记录与登录信息的功能。这一步对争取 Chrome 存量用户至关重要——浏览器迁移的最大成本从来不是「装一个新的」，而是「把旧的搬过来」。Tabbit 通过自动化迁移流程，让换浏览器这件事从「需要花一个下午手动整理」变成「点一下按钮就完成」。

Tabbit 已覆盖 macOS 与 Windows 平台，并逐步引入对 MCP（Model Context Protocol）的支持，让浏览器能作为 AI 与外部工具之间的连接层。这意味着未来的浏览器不仅是「看网页的工具」，更是「AI 执行任务的入口」。MCP 支持让 Tabbit 能连接到各种外部服务与数据源，把浏览器的边界从「网页」扩展到「整个数字工作空间」。

打开十几篇相关论文的标签页，用智能标签页自动按主题分组；选中某段文字直接问侧边栏 AI「这段话的核心结论是什么」，并让 AI 把多篇论文的要点整理成一份对比笔记。整个过程不需要离开浏览器，也不需要手动在多个应用间复制粘贴。

用 GPT 生成初稿框架，切换到 Claude 优化表达，再用 Gemini 检查事实准确性——整个过程在浏览器内完成，不需要在多个工具间来回切换。Tabbit 的多模型切换能力在这里体现出效率优势。

设置 Agent 任务：每天定时打开竞品页面，提取价格、促销信息与新品动态，汇总成一份日报。Skills 系统可以把这个流程封装成一个可重复触发的技能包，相当于把「打开网页 → 提取信息 → 汇总报告」的整个工作流自动化。