就在今天早上，ChatGPT 开始推出了更新，开始允许用户下载浏览器使用，并且在ChatGPT的对话页面给出了弹窗，并且可以下载，于是我下载了。

我第一时间完成了下载并安装

如下是下载安装界面

下载安装完成之后，就可以看到其鼠标的logo，并且取名为Atlas，“Atlas”是源自希腊神话的一个名字，意为“支撑天地的人”，可以看见这个浏览器的确达到了这个身形聚会的含义。

通过下面几个任务案例，我相信你可以将AI浏览器的Agent模式，就是未来人来的贾维斯与办公模式。基于我做产品经理工作日常场景，我将这款浏览器做了几个测试，包括自动撰写公众号、原型设计、项目管理、以及浏览器常用网页打开。

1.小红书发布

在第三方应用打开之前，第一次使用会提示安全风险，提示了授权登录到ChatGPT的相关风险。

小红书授权登录：

开始小红书发帖：

登录小红书创作平台 ：

完成小红书的帖子发布 ：

可以看到帮我写了自动化操作手册的步骤笔记，是小红书自动化发布，同时，并且整个任务通过对话完成，每一次对话都会通过视觉模型来完成下次操作，并且确定任务的完成的情况。

在任务中会提示是否要让小红书交付给ChatGPT来完成控制 ：

支持按钮锁定，并且一键排版，可以支持排版选择，然AI点击某个按钮完成操作，进行发布。

如下是最终发布成功的效果，可以看到再利用小红书官方的自动化排版，AI浏览器点击排版之后就完成了发布。

期间用户可以选择继续被接管或者暂停接管。

不过从现在来看，笔记的图片插入还是有缺陷，需要用户自己准备好图片来让AI插入完成，并不能让Agent自己生成图片再完成图片上传。

再来一个升级话的任务，让其AI帮我打开我小红书的毕竟数据量较高的毕竟，帮我单独打开，如下是笔记的任务筛选。

浏览器Atlas，打开了浏览器，并且查询到我笔记阅读量数据较高的（估计是用视觉模型分析）就可以帮忙整理出来，帮我点击与筛选。

如上是帮我筛选出来的阅读量较高的笔记，并且在对话框可以查看缩略图的对应URL链接，用户可以查看。

2.自动化发布Twitter

这里也同样的任务完成自动化发布Twitter，输入任务命令之后开始打开Twitter，并且开始撰写消息。

如上是发布成功之后就可以点击查看消息可以看到自己的消息内容。如下图是完成对应的任务，可以看见自动化发布海外产品就会非常流畅，可以更快的发布成功。

3.自动化原型工具master GO，查找UI设计图

这里我开始自动化办公任务测试，访问我产品经理常使用的原型工具masterGO，通过授权访问master go登录之后，就可以查看对应的项目以及项目里面的UI文件。

和小红书一样，涉及到登录注册的地方会交给用户来完成操作，其次需要开始打开对应的原型页面设计，并且打开UI设计图，完成查看。

如下是AI浏览器agent模式到对应的UI设计图页面开始查看对应的数据页面，并且查找数据页面，最让我吃惊的是在项目里有多个vision PRo的项目，他可以逐步打开每一个项目进行检索。

如上图是检索的过程与步骤，可以看到几乎可以帮我快速定位。曾经做UI设计的协作，我作为产品经理经常会找不到对应的设计图与项目地址，这下有了AI，几乎就可用帮你完全定位了，寻找UI设计图，并且即使UI设计图没有命名，也可也图像识别来查找。

4.自动化项目管理工具 teambtiion

打开teambition需要首先先注册登录，并且完成授权之后就可用登录了，如下是对应的完成任务创建与卡片进度监控。

通过AI浏览器的agent模式，可以快速的完成各个卡片的任务创建与完成状态，并且在卡片上并没有创建文案，而只有编辑文案。AI仍然能够识别出来，完成卡片创建的

5.自动化使用figma maker

同样的我开始使用这款浏览器完成figma的使用，和原型工具不同的是，这一次是用AI浏览器来完成AI功能的使用，也就是用AI使用AI，如下是将其打开

在AI上使用AI是什么效果呢，我看到了ChatGPT Atlas的效果，将其在figma maker上完成一个产品的编码任务，如下是AI浏览器使用figma maker完成AI对话使用，通过 AI浏览器完成AI对话，完成一个产品的自动化生成，几乎就不需要再次生成功能了。

任务完成技术对接 ：

AI任务编写 ：

自动化任务的创建，并且真的做到了指导figma maker来完成一个项目工具的生成 ：

如下将其项目还可以继续完成数据库配置与项目发布，最终就得到了自动化病历评级的工具。

chatgpt Atlas的是一次彻底的更加更名

接下来就会按照这个发展几乎每一个人使用的工具，并且完成人机与协同。

使用Atlas之后的产品迭代：账户体系授权

从现在来看，使用 Atlas自动化浏览器办公，还有一个较大的锁点就是账户体系，因为现在AI需要兼容以往非AI功能的所有账户密码，现在的流程体系是用户使用AI浏览器，然后再各自鉴权各自产品的账户密码。

也就是现在的最大卡点仍然是账户密码授权，用户需要在浏览器里重新完成一次密码校验，而有的校验根据第三方产品的安全策略不同，有的需要验证码，有的需要扫码，有的账户密码就可以了。

由于现在的第三方账户密码与AI没有形成对应的标准形式，只能通过开放平台或者跳转到第三方的链接完成，有开放平台的用户还可以快速通过授权通过，而第三方链接的就只能重新走一次安全校验。

这种就会阻碍用户的AI任务完成。

账户体系大统一必定会出现，AI浏览器或者AInative的产品账户与第三方产品的账户联通，类似于MCP的方式。

不需要用户再重新操作一次前端界面

现在在国内产品的使用上，现在atlas的产品使用限制还是很大，比如对于国内产品的授权与鉴权机制相较于国外都是用谷歌或者Facebook等，国内的一键登录就几乎要重新来

这篇文章的排版也是来ChatGPT Atlas排版的，也就是以往在SaaS上的产品，你几乎都可以让atlas来完成，尤其是那些自动化的项目管理，现在你可以交付给AI来完成，如果自己没有做AI功能，那么就让浏览器AI来完成操作，也就是你只需要做好单元功能模块即可。

纯native的 AI功能，就应该参考ChatGPT atals

从这款产品可以看到，未来AI产品的最终产品形态就由2个组成，分别是AI模型底座作为后端而前端则作为AI产品的浏览器或者原生native的APP。

浏览器可以拿到几乎硬件终端的所有权限，而但是如果想要更强的GPU性能等，浏览器仍然是有限制的，但现在来看用网页端AI运行的大型游戏也几乎没有。

拆解与专注在人与AI交互所需要的功能模块与对话界面展示的组件

从前端来看，产品经理需要将其罗列在AI 浏览器Agent模式中会出现的交互组件，从对话组件，再到这次ChatGPT发布的自动化浏览器任务操作的终止、密码输入、账户鉴权、以及交互提示等组件，都需要产品经理来设计。

让用户可以在native的 AI对话框或者通过语音模式、视频模式来完成AI的内容输入与数据输出。

最后，这些组件都会放在我的AI产品经理训练营里进行拆解，并且介绍相关组件的模块设计。

通过AI浏览器的Agent的模式，再加上底座的模型ChatGPT6或者ChatGPT7，我相信就连产品经理这个职位可能都没有存在的必要了。因为一切的任务来自于一个需求，而需求的本质上是一个问题，发现问题的能力几乎每个人都有。

而不是需要特定的产品经理，曾经产品经理最引以为傲的需求翻译能力，有了AI浏览器与Agent模式，就不存在了。

今天的分享就到这里。