10 月 23 日，ima open day 上，騰訊 ima 公布了 ima2.0 版本，并在 24 號開啟了內測。
ima2.0 版本包括了以 agent 能力為基礎的「任務模式」，以及知識庫「AI 要點」等功能。升級后的 ima，將成為能理解目標、執行任務、產出結果的「共事伙伴」。
上線一年以來，ima 知識庫文件總量達到 2 億，相較今年 1 月，今年 9 月月月活增長突破 80 倍。
這組數據，既是「第二大腦」類產品高速增長的證明，也引發了一個問題——當用戶瘋狂「囤積」信息，這個「大腦」究竟是變得更智慧了，還是會成了一個更臃腫、更讓人焦慮的「數字倉庫」？如何才能更有效地讓這個「第二大腦」運作起來？
ima 2.0 版本的發布，特別是基于 Agent 能力的「任務模式」的發布，可以看出其正在試圖回答這個問題。
從被動「知識庫」成為主動「共事伙伴」，ima 不再滿足于幫用戶「存起來」，而是要開始替用戶「用得好」，這也是一次關于人與信息關系的再思考。
不過，關于筆者關心的 ima 能否整理「微信收藏夾」，目前看來無望，主要是由于隱私等問題，ima 產品負責人 Jayden 舉了個例子，比如用戶收藏的內容可能會有一些群聊當中其他人的言論，那這個就會涉及到一些隱私問題。
就像活動現場有其他用戶提到的「ima、騰訊元寶和微信公眾號后臺，這三者都有知識庫... 未來會把這三個產品打通或整合嗎？」。
ima 團隊明確回應：「這些是不同的產品。騰訊非常尊重用戶的數據隱私，就像 QQ 和微信的數據在內部也不會透傳或打通。目前還沒有把（不同產品間的）數據進一步打通的計劃。」
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當知識庫學會「做任務」：
從存儲信息到完成工作
ima 2.0 的「任務模式」，核心是 Agent（智能體）能力。用戶交互的邏輯發生了改變：不再是給 AI 一個「關鍵詞」，而是給它一個「目標」。
ima 2.0 的「任務模式」支持生成報告、播客兩種內容形態，用戶可在首頁或知識庫內用自然語言提問發起任務，還可以給任務加上知識庫、文檔、圖片、音頻、網頁、筆記等附件，相當于大模型在執行任務時有了「參考課本」；在生成音頻形態的播客時，則支持選擇對談人數、音色等，滿足學習或工作場景下的深度信息處理和創作需求。
圖片來源：ima
「任務模式」的推出，直指一個核心痛點：知識管理不應止于「收藏」。
新版 ima 允許用戶直接在首頁或知識庫內，用自然語言發起一個復雜任務，比如「幫我寫一份新能源汽車市場報告」或「為我設計一節『生成式 AI』教學播客」。
報告生成滿足了工作與學習場景下對結構化信息的剛需，而播客生成則展現了 AI 在非結構化、創意性內容上的潛力。
它的關鍵升級在于，用戶可以同時「喂」給 AI 相關的知識庫、文檔、音頻、網頁等附件，作為執行任務的「參考課本」。
啟動后，ima 將不再是簡單的「搜索」，而是通過大模型自主拆解和規劃任務步驟。
它會主動調用一系列工具——包括精讀內容、全網搜索、知識庫查詢和內容創作——來完成指令。在這個過程中，Agent 會進行自我監測與修正，試圖將過去繁瑣的「搜、讀、寫」工作流一體化，最終產出可直接使用的結果，如一份報告或是一期支持多人、多音色的播客。
Agent 不僅能完用戶「要求」的工作，還能以一種更具創造力的方式，超出你的預期。
與此同時，知識庫的底層能力也在升級。新增的「AI 要點」功能，意味著系統會嘗試自動為知識庫生成結構化摘要，讓「存量」信息變得更易于被 AI 理解和調用。
極客公園也體驗了 ima 2.0 內測的「任務模式」。
圖片來源：極客公園
我先是讓 ima 自己測評自己，「寫一篇 ima 2.0 的測評稿，并且要和它在市場的同類產品如 Notion AI、get 筆記等進行對比。」
圖片來源：極客公園
ima 在執行任務前跟我確認具體細節。
圖片來源：極客公園
在 14 分鐘的等待過后，ima 完成了這份測評，不過看起來它似乎沒有解讀到「稿件」這個格式上的要求，給出的是羅列式的對比結果。