从“效率工具”到“共事伙伴”：腾讯ima的进化之路

“我们创造 ima，并非只为解决单个效率的难题，而是希望在这场信息洪流中，为大家搭起一座安心的堤坝，真正成为你的‘信息管理助手’，让你的信息不只是‘存起来’，还能‘抓得住’‘用得好’。”

10月23日，腾讯AI原生应用ima产品负责人Jayden在ima open day上重申了ima的初心。

一年前，这款由腾讯推出的AI智能工作台刚问世时，还只是一个集搜、读、写于一体的辅助工具。如今，它已深入科技、金融、教育、医疗等20多个行业，知识库文件总量突破2亿，成为各行各业的“第二大脑”。

一位重症医学主任医师在现场分享了他的使用场景：

而于24日启动内测的ima2.0版本，包括了以agent能力为基础的“任务模式”，以及知识库“AI要点”等功能，将成为能理解目标、执行任务、产出结果的“共事伙伴”。

从“效率工具”到“共事伙伴”：42次迭代背后的产品哲学

2024年10月23日，腾讯推出AI智能工作台ima.copilot。与市场上众多AI+产品不同，它从诞生之初就瞄准了一个核心痛点：信息过载与知识碎片化。

此前，市场上的AI工具多停留在单点能力：ChatGPT擅长对话却缺乏私有知识，Notion能管理文档但智能不足，而浏览器仍在延续“搜索-复制-整理”的传统流程。有鉴于此，ima团队想做的，是一款让“信息获取-知识沉淀-内容创作”无缝衔接的智能工作台。

一年间，ima团队以平均每8天一次的速度迭代42个版本，其进化轨迹清晰勾勒出AI原生应用的成长轨迹。从2024年10月上线时的“效率工具”到如今2.0版本的“共事伙伴”，ima从被动工具跃升为主动协作伙伴。

这种极致的效率和高效的进化本身，就是这款“效率工具”的一个侧写，而这种进化背后，是ima对“知识生产力”的重新定义。传统工具将知识视为静态存储的“文档”，ima则让知识变成可动态调用的“活数据”。当用户上传一份医学影像报告，系统不仅会解析文字，还会将关键数据与历史病例、最新研究论文建立关联，形成三维知识图谱。正如产品负责人Jayden所说：“我们要让知识不只是‘存起来’，更能‘抓得住’‘用得好’”。

技术内核：当RAG遇见Agent，AI如何学会"自主工作"？

拆解ima的技术架构，三层链路设计揭示了其9个月月活增长突破80倍的秘密。

ima底层是由用户自主添加所形成的知识库内容：ima支持包括主流文档、图片、音频、公众号、个人笔记等内容形式，上传的内容经过解析后进行切片存储，成为可供大模型理解并随时使用的优质信息源。中间层为基于知识库的RAG链路，保障知识库内容能够在各类场景下被模型准确获取，并基于此实现内容的生成。上层为大模型应用层，由大模型支持的多模态输入、输出，以及AI创作、脑图编辑等工作台能力。这种架构让ima既能像图书馆一样有序管理知识，又能像助理一样主动完成任务，解决了两个根本问题：信息留存与精准调用。

双模型协同是ima另一大技术亮点。腾讯混元大模型负责快速响应和多模态生成，适合“生成思维导图”“翻译文档”等轻任务；DeepSeek则专精深度推理，处理“分析财报数据”“撰写研究综述”等复杂场景。王杰文律师将778份判例上传至 ima，提炼裁判倾向，将原本一周的研判工作缩短至半天；中欧AI与管理创新研究中心秘书长钱文颖则将 ima 作为个人与团队的“第二大脑”，系统化整合研究成果，构建学者思考与传播的新基础设施。这种模型策略，恰好匹配了知识工作者“效率与深度”的双重需求。

2.0版本最受关注的agent能力，本质是AI对人类工作流的模拟与优化。其“任务模式”支持生成报告、播客两种内容形态，用户可在首页或知识库内用自然语言提问发起任务，还可以给任务加上知识库、文档、图片、音频、网页、笔记等附件，相当于大模型在执行任务时有了“参考课本” ；在生成音频形态的播客时，则支持选择对谈人数、音色等，满足学习或工作场景下的深度信息处理和创作需求。

比如，用户输入“写一份银发经济市场报告”，拥有agent能力的“任务模式”，将深度学习和理解自然语言里“藏”的任务，拆解规划成一个个工作节点，进而调用精读内容、全网搜索、知识库查询、内容创作等工具完成用户输入的指令，深度利用全网信息的“全”和知识库资料的“精”，将搜、读、写的工作流一体化，并在执行过程中自我监测与修正，最终产出可直接使用的结果。

在生成音频形态的播客时，ima会调用内置工具链执行：先调用“内容蒸馏”模块提取文档核心论点，再用“语音重塑”技术合成带情感韵律的音频，最后通过“智能交互”模块插入引导话术。这种自主规划能力，让它突破了传统工具“用户说一步，工具做一步”的局限，实现了从“执行指令”到“完成任务”的跨越。

重构知识工作流：从“信息搬运”到“价值创造”

在ima出现之前，知识工作者的日常往往充满隐性浪费。传统流程中，“搜-读-写”是割裂的：用搜索引擎找资料，靠笔记软件整理，再用文档工具创作。ima打破了这种分阶段的流水线式操作，进化为实时交互式创作。

钱文颖自称“铁粉”，是ima的深度用户，她分享道：“从信息到知识再到洞见和智慧的链路上，过去，我们把70%的时间花在信息收集和整理上，而不是在思考内化为知识、最终输出自己的洞见这一更有价值的事情上”。而现在，ima打通了信息收集-整理-内化创作的人机协同闭环，真正意义上成了我们的“第二大脑”。

更深刻的变化在于知识生态的进化。“同事们创建的知识库能不能彼此分享？”“班级文件能否汇总成知识库？”ima团队主打一个“听劝”，共享知识库和知识库广场的相继上线，标志着从私域工具到知识生态的进化。珠海金湾则打造“智慧金商政策通”，实现政策实时同步、白话解读与精准匹配，成为企业身边24小时在线的智能顾问；广发证券打造“投资百宝箱”，实现专业知识的普惠化。即使一个普通的学生，也可以把自己的笔记分享到ima，给这些私域内容一个“开源”的契机。

可以预料，越来越多人在ima“开源”了内容，形成一个知识宇宙，我们都可以可以去探索不同私域里的内容，内容的价值将被更大程度地挖掘。当知识能低成本流动与协作，创意一定会呈指数级爆发。

结语

一年来，ima知识库文件总量达到2亿，相较今年1月，9月月活增长突破80倍背后，我们看到的不仅是一款产品从萌芽到生长，更是一个信号：AI原生应用正在重塑知识创造。从算盘到计算机，从搜索引擎到智能工作台，每一次工具革命都解放了生产力。而这一次，被解放的将是人类的基础信息处理能力：当AI承担信息处理的苦活，我们可以有更多时间思考、创造、探索未知。这或许就是ima给行业的启示：最好的AI，是让用户忘记AI的存在，专注于真正重要的创造。

而从科技史的角度来看，ima的进化折射出信息工具的三次革命。第一次是搜索引擎如Google、百度，解决了“信息获取”的效率问题；第二次是云笔记如Evernote，实现了“知识存储”的数字化；第三次则是AI原生应用如ima，信息从静态、封闭走向动态、开放、流动，释放了“知识生产”的潜能，重构了“信息-知识-智慧”的转化链条。

这种转化让知识普惠成为可能。过去，一位基层医生难以接触顶尖专家的经验；现在，通过ima共享知识库，协和医院的肺结节诊断模型可以赋能郊县医院，偏远地区的教师借助教育知识库，也可以让学生接触到一线城市的优质课程……而这，正是科技向善的最佳注脚。

“让有用、可靠的信息在AI时代流动起来”，腾讯信息服务线负责人何毅进的愿景正在成为现实。

凡是过往，皆为序章。当ima迈入第二年，这场知识流动的革命才刚刚写下新的一笔。