Fellou – 国内团队推出的首个行动型浏览器

产品简介

Fellou 是一款全球领先的 Agentic Browser（行动型浏览器），由中国的 95 后团队开发。该AI浏览器不仅具备传统浏览器的信息浏览功能，还集成了智能体（Agent）和工作流自动化（Workflow Automation）能力，能够理解用户的高层意图，自动拆解任务并跨平台执行操作，最终实现从“意图”到“结果”的一站式交付。Fellou 旨在帮助用户摆脱繁琐的重复性操作，提升生产力，让用户专注于更高价值的决策与创新。目前，Fellou在早期内测中，用户可申请免费使用。

主要功能

• 深度行动（Deep Action）：将自然语言指令转化为跨平台的操作流程，完成复杂任务，如自动搜索、数据采集、表单填写和报告生成。
• 主动智能（Proactive Intelligence）：基于上下文记忆和语义理解，预测用户需求，主动提供服务和建议，形成个人知识库。
• 影子空间（Shadow Workspace）：通过独立沙箱环境并行执行任务，不干扰用户操作，增强安全性和用户体验。
• 智能体网络（Agent Store）：支持开发者创建和共享垂直领域的智能体（Agent），形成丰富的生态网络，用户可直接调用他人发布的 Agent。
• 跨平台操作：支持浏览器、本地应用、云桌面等多种环境，实现无缝切换和协同工作。
• 深度搜索（Deep Search）：提供高质量的信息检索和整合服务，生成结构化报告，帮助用户快速做出决策。

核心技术

Browser（浏览器）

• 广泛的内容访问与渲染：Fellou 基于现代浏览器技术，能够访问和渲染广泛的 Web 内容，支持多种网页格式和交互方式。
• 本地系统集成：Fellou 不仅限于网页内容，还深度集成了对操作系统、文件系统、命令行和本地应用的直接控制能力，使其能够作为互联网与本地空间的桥梁，处理跨平台任务。

Agent（智能体）

• 意图理解与任务拆解：Fellou 的智能体基于大型语言模型（LLM）和其他先进算法，能够理解用户的自然语言指令，并将其拆解为可执行的子任务。例如，用户输入“帮我预订下周去巴厘岛的机票”，Agent 会将其拆解为“搜索航班信息”、“筛选符合时间的航班”、“比较价格”等子任务。
• 动态决策与资源优化：Agent 能够实时评估资源和路径的最优解，根据任务的复杂度和上下文动态调整操作序列。例如，在电商比价时，如果某个商品链接失效，Agent 会自动切换到其他可用链接。
• 上下文记忆与主动智能：通过深度语义理解和上下文记忆技术，Fellou 能够实时捕捉用户在各个网页上的操作轨迹，并积累用户的行为数据和操作习惯。基于这些数据，Agent 可以预测用户潜在的需求，主动提供服务和建议。

Workflow Automation（工作流自动化）

• 模块化工具调用：Fellou 支持通过 API、插件和脚本调用跨平台服务，实现复杂操作的自动化执行。例如，可以调用电商网站的 API 完成商品购买，调用日历应用的 API 安排会议。
• 任务并行化与优化：Fellou 的工作流自动化模块能够并行化执行任务，优化多步骤工作流。例如，在进行深度搜索时，Fellou 会同时启动多个“影子空间”，并行抓取目标网页群，显著提高任务执行效率。
• 实时监控与干预：通过 Hook 系统，Fellou 允许实时监控任务执行过程，并在必要时进行人工或 AI 干预。例如，在验证码识别或二次认证时，Agent 会请求用户介入，确保任务顺利进行。

影子空间（Shadow Workspace）

• 独立沙箱环境：Fellou 通过操作系统虚拟化技术构建独立的沙箱环境，每个任务在独立的虚拟容器中运行，确保任务执行之间、智能体和用户之间不互相干扰。
• Session 会话共享：影子空间支持 Session 会话信息共享，实现网站的无缝免登录访问。例如，用户在本地登录某个网站后，Agent 可以在影子空间中直接访问该网站，无需重新登录。
• 动态资源分配：根据任务的复杂度和上下文，Fellou 智能分配任务到本地、本地虚拟化或云桌面环境中执行，确保资源利用效率最大化。

智能体网络（Agent Store）

• 自然语言编程框架（Eko）：Fellou 提供了 Eko 框架，允许开发者使用自然语言编写、调试和优化工作流。Eko 框架支持开发者自定义工具，并通过 Hook 机制在 Agent 执行过程中动态干预和调整。
• 垂直领域 Agent 共享：Fellou 构建了一个开放的 Agent 生态系统，开发者可以将自己的经验和能力沉淀为独立的垂直 Agent，并在社区中共享。用户可以直接调用他人发布的 Agent，实现高效的任务执行。
• 混合反馈经验学习：Fellou 通过混合反馈经验学习框架，对失败的执行轨迹进行回顾性分析，提取可操作的经验洞察，并将其注入到结构化的经验库中。这使得 Agent 能够从失败中学习，不断优化行为。

深度搜索（Deep Search）

• 多线程信息抓取：Fellou 在启动深度搜索时，会同时启动多个线程，抓取目标网页群。通过 LLM 实时提取结构化信息，自动生成知识图谱。
• 信息整合与呈现：Fellou 不仅提供信息检索，还能将多网页信息整合并以直观图表和摘要形式呈现，方便用户一键共享和决策。例如，用户输入“对比 2025 款 MacBook Air 和 MacBook Pro”，Fellou 会生成一份结构清晰、观点明确的报告。

主动智能（Proactive Intelligence）

• 用户行为分析：Fellou 捕捉用户在网页上的操作轨迹，结合 LLM 对操作语义的上下文解构，构建动态更新的用户认知画像。
• 需求预测与主动服务：基于用户的行为数据和操作习惯，Fellou 能够预测用户潜在的任务需求，并主动提供服务和建议。例如，在用户搜索旅游攻略时，Fellou 会主动推荐相关网页。

混合影子空间（Hybird Shadow Workspace）

• 分层执行环境：Fellou 根据任务的复杂度和上下文，将任务分配到本地、本地虚拟化或云桌面环境中执行。这种分层执行环境架构确保了任务执行的效率和用户体验。
• 动态资源路由策略：Fellou 通过动态资源路由策略，智能分配任务执行环境，确保资源利用效率最大化。例如，短暂任务在本地快速完成，复杂任务在影子空间中安静处理，长周期任务在云桌面中持续运行。

应用场景

• 市场调研：快速收集和分析行业数据，生成详细的市场报告。
• 任务自动化：自动执行繁琐的网络操作，如填写表单、预订机票、购买商品等。
• 知识管理：整理和分类信息，构建个人或团队的知识库。
• 内容创作：辅助撰写文章、生成创意内容，提供写作灵感和素材。
• 项目管理：规划和跟踪项目进度，自动生成任务清单和进度报告。
• 学习辅助：为学生提供学习资料整理、课程规划和知识点总结等服务。