在信息爆炸的时代，我们每天都在面对海量数据，却常常感叹「有用的信息太少，需要的信息太多」。2025年10月，腾讯ima发布的2.0版本，试图为这一痛点提供解决方案。从被动存储到主动执行，从简单整理到复杂任务，ima正在重新定义人与信息的关系，将自己升级为人类的「第二大脑」。
从存储到执行：ima 2.0的Agent革命
ima 2.0最显著的变化在于引入了基于Agent能力的「任务模式」。这一功能标志着ima从一个被动的知识存储工具，转变为一个能够理解目标、执行任务、产出结果的「共事伙伴」。用户交互逻辑也随之改变：不再是给AI一个「关键词」，而是给它一个「目标」。
「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，还可以为任务添加知识库、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。
这一功能直指一个核心痛点：知识管理不应止于「收藏」。新版ima允许用户直接用自然语言发起复杂任务，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」。
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。
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。
实战体验：ima如何完成复杂任务
通过实际体验ima 2.0的内测版本，我们可以更直观地了解其Agent能力的边界与潜力。
首先，笔者让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分钟的等待后完成了测评。
从结果来看，ima的对比过程很详细，但在最终输出后，没有提供「复核」的余地，只能在旁边记笔记，与其他产品相比，多轮交互的灵活性还有提升空间。
接着，笔者尝试了播客生成功能。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，虽然mac版本上尚未看到「生成播客」按钮，但在手机端很快生成了大约13分钟的播客。盲听测试显示，AI生成的播客内容质量尚可，但缺乏人类对话的自然起伏和情感变化。
用户反馈驱动的产品进化
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。
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。
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。
行业应用：ima如何成为专业「外接大脑」
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：提升诊疗效率的「医疗第二大脑」
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：加速判例分析的「法律智能助手」
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：提升政策答复准确率的「智能顾问」
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：个性化学习的「AI助教」
拥有25年教龄的历史老师「定哥」，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。
「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。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。
隐私与整合：行业挑战与ima的应对
在快速发展的同时，ima也面临着一些行业性的挑战和用户关切的问题。
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。ima产品负责人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，这会涉及到隐私问题。
此外，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。」
关于信息保密措施，ima团队表示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，不同用户间的数据是「完全是隔离」的；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。
对于信息泄露追踪(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。
未来展望：知识生长与人机协作新范式
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。ima 2.0的「任务模式」，正是为这2亿份「存量」文件，寻找「增量」价值的最新尝试。
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'」。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。
随着Agent技术的不断成熟，我们可以预见，未来的「第二大脑」将不仅仅是一个信息存储和检索的工具，更是一个能够理解上下文、预测需求、主动协助的智能伙伴。ima 2.0只是这场变革的开始，更多的可能性正在被不断探索和实现。
