在信息爆炸的时代，我们每天被海量数据包围，却常常感叹'有用的信息太少，需要的信息太多'。如何有效管理、利用这些信息，成为现代知识工作者的核心挑战。腾讯ima团队推出的知识管理工具，正试图解决这一难题。上线一年以来，ima知识库文件总量达到2亿，相较今年1月，今年9月月活增长突破80倍。这一现象级增长背后，反映了人们对'第二大脑'类产品的迫切需求。
10月23日，ima在open day上公布了2.0版本，并于24号开启了内测。新版本包括以agent能力为基础的'任务模式'，以及知识库'AI要点'等功能。升级后的ima，将成为能理解目标、执行任务、产出结果的'共事伙伴'。本文将深入剖析ima 2.0的革新性变化，探讨其如何重塑人与信息的关系，以及这对未来知识工作的影响。
从被动存储到主动执行：ima 2.0的核心变革
ima 2.0的'任务模式'，核心是Agent（智能体）能力。这一变革标志着ima从被动存储工具向主动工作伙伴的转变。用户交互的逻辑发生了根本性改变：不再是给AI一个'关键词'，而是给它一个'目标'。
任务模式：让AI成为你的工作助手
ima 2.0的'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。
'任务模式'的推出，直指一个核心痛点：知识管理不应止于'收藏'。新版ima允许用户直接在首页或知识库内，用自然语言发起一个复杂任务，比如'帮我写一份新能源汽车市场报告'或'为我设计一节'生成式AI'教学播客'。
报告生成满足了工作与学习场景下对结构化信息的刚需，而播客生成则展现了AI在非结构化、创意性内容上的潜力。它的关键升级在于，用户可以同时'喂'给AI相关的知识库、文档、音频、网页等附件，作为执行任务的'参考课本'。
启动后，ima将不再是简单的'搜索'，而是通过大模型自主拆解和规划任务步骤。它会主动调用一系列工具——包括精读内容、全网搜索、知识库查询和内容创作——来完成指令。在这个过程中，Agent会进行自我监测与修正，试图将过去繁琐的'搜、读、写'工作流一体化，最终产出可直接使用的结果，如一份报告或是一期支持多人、多音色的播客。
Agent不仅能完成用户'要求'的工作，还能以一种更具创造力的方式，超出你的预期。这种从'存储'到'执行'的转变，代表了AI工具发展的新方向——从被动响应到主动服务。
AI要点：让存量信息焕发新生
与此同时，知识库的底层能力也在升级。新增的'AI要点'功能，意味着系统会尝试自动为知识库生成结构化摘要，让'存量'信息变得更易于被AI理解和调用。这一功能解决了传统知识管理中'信息孤岛'的难题，使分散的知识能够被有效整合和利用。
极客公园体验了ima 2.0内测的'任务模式'。先是让ima自己测评自己，'写一篇ima 2.0的测评稿，并且要和它在市场的同类产品如Notion AI、get笔记等进行对比。'ima在执行任务前会确认具体细节，在14分钟的等待后完成测评，但似乎没有解读到'稿件'这个格式上的要求，给出的是罗列式的对比结果。
随后，测试者尝试了播客生成。将ima测评文档加入个人知识库后，指令是'根据ima测评内容文档，改编成一期10分钟的双人对谈式播客。A主播是科技评论员，风格犀利；B主播是产品观察家，风格温和。请生成他们的对话脚本，并直接生成音频。'
ima生成的播客脚本非常详细。目前mac版本上尚未看到'生成播客'的按钮，但在手机端ima中，用户可以在个人知识库中选择文档，很快生成大约13分钟的播客。测试反馈显示，AI生成的播客'聊的还行，就是有点太平了'，这反映了AI在模拟人类对话自然度上的挑战。
用户反馈驱动的产品进化：2亿文件的启示
ima能够在短短一年内积累2亿份知识库文件，获得从医生、律师到教师、海关等20多个行业的深度应用，其背后是一套快速迭代、深度聆听用户需求的产品哲学。
容量之争：从1G到30G的决策
ima产品负责人Jayden在开场时提到，团队的初衷是想帮助人们'抓住划过指尖却抓不住的信息'。而产品经理Jason则分享了这条'抓住信息'的道路是如何在用户的声音中被铺就的。
在产品上线前，团队曾为个人空间的容量进行过激烈的讨论。最初的设想是1G，因为团队希望用户放入知识库的都是经过'精挑细选'的内容。但用户的反馈打破了这一设想：'如果ima是我的第二个大脑，谁会希望自己的大脑有容量焦虑？'——这句来自用户的灵魂式拷问，让团队彻夜讨论，最终决定将个人空间扩容到30G。
这一决策背后，体现了团队对产品定位的洞察：工具不应该给用户增加新的负担和筛选成本，而应该提供足够的安全感，让用户可以放心地将一切信息'丢'进来，将整理和筛选的难题交给AI。
文件夹之争：简洁与实用的平衡
另一个讨论是关于'文件夹'。ima的早期版本极其简洁，没有文件夹功能，是希望用户能彻底摆脱传统的文件管理束缚，完全依赖AI进行检索。但这引发了用户截然相反的反馈：一部分'初心派'用户认为这正是产品的魅力所在，清爽、无负担；而另一部分'现实派'用户则感到焦虑，'文件像掉进了一个巨大的黑洞，这种失控感让人不安'。
团队内部也因此分裂成两派，进行了激烈的讨论。最终，他们选择了一个更成熟的方案：保留主界面的简洁，同时允许有需要的用户在二级界面方便地创建文件夹。Jason总结称不希望盲目堆砌功能，但简洁也并不意味着简单。这个案例诠释了ima的价值观：尊重用户习惯，同时提供更优越、更未来的解决方案。
行业应用：知识在不同场景中的价值释放
从快速迭代，到拥抱用户反馈，再到知识库从个人走向共享、走向公开，ima的每一步都踩在真实的需求上。ima的这次升级，可以说是被过去一年的高速增长'逼'出来的。
当一个工具足够强大且易用，它就不再仅仅是工具，而会成为一种基础设施，催生出千人千面的应用范式。在ima的案例中，我们看到了知识在不同行业中被激活、应用和增值。
医疗领域：医生的'外接大脑'
对于医生、律师这类高度依赖专业知识和经验的职业，ima成为了他们的'外接大脑'。在医疗领域，重症医学主任医师孙孝利将最新的医学指南和临床病例搭建成知识库，在遇到复杂病情时，可以随时向这个'医疗第二大脑'提问，快速查询知识、辅助制定治疗方案。这不仅提升了效率，也在关键时刻为患者的安全增加了一重保障。
法律领域：律师的'判例分析师'
在法律领域，王杰文律师将一个法官审理的778份判例全部上传至ima，通过AI提炼其裁判倾向和逻辑。过去需要耗时一周的研判工作，现在半天就能完成。这也是将'数据'转化为'洞察'的典型应用。
政务服务：海关的'政策顾问'
还有政务服务领域，钱江海关将200多部法规和上千条咨询实例构建成AI知识库，让政策答复的准确率接近100%。过去面对民众五花八门的提问，一线人员可能需要翻阅大量文件，现在只需简单提问，AI就能给出兼具权威性和可操作性的标准答案。
教育领域：教师的'考点分析师'与'答疑助教'
教育领域，拥有25年教龄的历史老师'定哥'，则展示了一个AI如何成为'考点分析师'与'答疑助教'的生动案例。他将自己10余年积累的3万份教学资料、全国高考题、名师讲义全部注入ima。过去，学生遇到问题只能等老师有空再解答，学习进度常常被拖慢。现在，学生可以随时向这个'不知疲倦'的助教提问，获得个性化的指导。他所带班级年级前20名的人数，从过去的2-3人增加到了8人。
而且，'定哥'发现，AI并没有削弱学生的独立思考能力，反而因为解决了大量信息检索和基础答疑的工作，让学生有更多时间去进行更高层次的追问和探索，真正实现了因材施教。
挑战与未来：ima的发展之路
尽管ima取得了显著进展，但仍面临一些挑战和未解问题。正如ima产品负责人Jayden所言，创造ima并非只为解决效率难题，而是要让信息'不只是'存起来'，还能'抓得住'、'用得好'。2.0的'任务模式'，正是ima为这2亿份'存量'文件，寻找'增量'价值的最新尝试。
微信收藏夹整合的困境
关于ima能否整理'微信收藏夹'，目前看来无望，主要是由于隐私等问题。Jayden举例说明，用户收藏的内容可能会有一些群聊当中其他人的言论，那这就会涉及到一些隐私问题。
活动现场有用户提问：'ima、腾讯元宝和微信公众号后台，这三者都有知识库和自动回复功能。我需要把一套资料上传到三个不同的地方，但它们都是腾讯一家的。未来会把这三个产品打通或整合吗？'
ima团队回应称：'目前这还是不同的产品。腾讯非常尊重用户的数据隐私，就像QQ和微信的数据在内部也不会透传或打通。目前还没有把（不同产品间的）数据进一步打通的计划。'
信息保护与隐私安全
关于ima在信息保密方面有哪些措施，以及如果信息（如通过截屏）被泄露，是否有追踪溯源的功能，还有未来是否会考虑上线如水印等特殊的信息保护功能等问题，ima团队回应称数据只会用于用户自己的问题和操作场景，并不会被用于模型的训练以及不同用户间的数据是'完全是隔离'的；以及用户信息存储在腾讯云的数据库上，腾讯云在数据传输、备份和容灾方面有高标准。
关于信息泄露追踪(水印)的需求，团队称首先在知识库的成员管理中有审批和加入机制，这是第一层把关，其次后续会考虑提供类似腾讯文档的水印工具（如设置密度和文字），但ima只提供工具，最终的应用（如何保密）还是需要用户自己的意识和判断。
结语：知识生长的新范式
回顾ima这一年的发展，从一个简洁的知识库到一个能够执行复杂任务的Agent平台，其内核始终围绕着'生长'二字。知识不应被固化在某个人的大脑或硬盘里，它应该像种子一样被种下，在连接与交互中持续生长，最终汇聚成一片广茂的森林。
与AI'共事'，共同探索、共同创造，是在这场由AI驱动的生产力革命中，对我们每个人思考、学习和工作而言更好的方式。ima 2.0的'任务模式'，正是这种理念的实践——让AI不只是存储知识，而是帮助我们更好地利用知识，创造价值。
随着Agent技术的不断成熟，我们可以期待更多类似ima的产品出现，它们将重塑我们与信息的关系，改变我们工作和学习的方式。在这个过程中，关键不在于技术本身有多先进，而在于我们如何利用这些技术，释放人类创造力，解决实际问题，推动社会进步。
知识管理的未来，或许不在于更强大的存储能力，而在于更智能的连接与创造能力。ima 2.0向我们展示了这种可能，也提出了更多值得思考的问题：在这个信息无处不在的时代，如何让知识真正为我们所用？如何避免成为信息的奴隶，而成为信息的主人？这些问题，没有标准答案，需要我们在实践中不断探索和回答。
