10 月 23 日，ima open day 上，腾讯 ima 公布了 ima2.0 版本，并在 24 号开启了内测。
ima2.0 版本包括了以 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」。
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 月月月活增长突破 80 倍。
这组数据，既是「第二大脑」类产品高速增长的证明，也引发了一个问题——当用户疯狂「囤积」信息，这个「大脑」究竟是变得更智慧了，还是会成了一个更臃肿、更让人焦虑的「数字仓库」？如何才能更有效地让这个「第二大脑」运作起来？
ima 2.0 版本的发布，特别是基于 Agent 能力的「任务模式」的发布，可以看出其正在试图回答这个问题。
从被动「知识库」成为主动「共事伙伴」，ima 不再满足于帮用户「存起来」，而是要开始替用户「用得好」，这也是一次关于人与信息关系的再思考。
不过，关于笔者关心的 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 举了个例子，比如用户收藏的内容可能会有一些群聊当中其他人的言论，那这个就会涉及到一些隐私问题。
就像活动现场有其他用户提到的「ima、腾讯元宝和微信公众号后台，这三者都有知识库... 未来会把这三个产品打通或整合吗？」。
ima 团队明确回应：「这些是不同的产品。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。」
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当知识库学会「做任务」：
从存储信息到完成工作
ima 2.0 的「任务模式」，核心是 Agent（智能体）能力。用户交互的逻辑发生了改变：不再是给 AI 一个「关键词」，而是给它一个「目标」。
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。
图片来源：ima
「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。
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。
极客公园也体验了 ima 2.0 内测的「任务模式」。
图片来源：极客公园
我先是让 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。」
图片来源：极客公园
ima 在执行任务前跟我确认具体细节。
图片来源：极客公园
在 14 分钟的等待过后，ima 完成了这份测评，不过看起来它似乎没有解读到「稿件」这个格式上的要求，给出的是罗列式的对比结果。