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藍鯨新聞3月31日訊（記者 朱俊熹）3月31日，大模型獨角獸智譜AI在中關村論壇上正式發布全新智能體“AutoGLM沉思”。據智譜介紹，該智能體具備深度研究能力（Deep Research），同時還能實現實際操作（Operator），推動AI Agent進入“邊想邊干”的階段。
智能體一直是國內外AI公司競相押注的方向。本月初，中國初創企業Monica發布智能體產品Manus，稱其為“全球首款通用Agent”，引發科技行業熱議。OpenAI也于2月推出deep research（深度研究）功能，通過智能體對復雜任務進行多步驟研究，在數十分鐘內做到人類需要數小時才能完成的工作。
智譜CEO張鵬在中關村論壇的演講中表示，“智譜很早在布局AI Agent，甚至早過海外的OpenAI和Anthropic。”自去年10月起，智譜陸續推出能模擬人類操作手機、計算機等電子設備的智能體，支持跨應用操作，一句話讓AI幫忙發微信紅包或下單采購外賣。
據智譜介紹，最新的AutoGLM沉思是國內首個正式開放給所有用戶的deep research類智能體功能。除deep research能力外，AutoGLM沉思還具備實際操作能力，能夠主動行動。智譜稱，這一能力的實現依賴于三個關鍵特性：一是深度思考，模擬人類在面對復雜問題時的推理與決策過程；二是感知世界，像人一樣獲取并理解環境信息；三是工具使用，像人一樣調用和操作工具，完成復雜任務。
“此次發布的是preview版本，核心是以research類場景為主。在未來的兩周時間之內，我們將進一步擴展更多的agent場景和執行的能力。”張鵬介紹稱。
在實測中，藍鯨新聞向AutoGLM沉思測試版提出這樣的Prompt：我最近在研究AI Coding（AI編程）領域，幫我整理一份行業報告，要包含國內外主流的AI Coding工具。
AutoGLM沉思會先對用戶的請求進行拆解，再逐步執行研究計劃。該智能體的操作過程貼近人類的行為方式，會跳轉打開Cursor、Windsurf等AI編程工具的官網。瀏覽網頁并收集相關信息，整合到最終生成的研究報告中。
圖片來源：AutoGLM沉思實測
藍鯨新聞發現，AutoGLM沉思通過瀏覽器插件的方式實現對網頁的調用。如果用戶此前未登陸相關官網，智能體在執行任務時會受阻，需要用戶介入，等待手動確認。或者它也會主動調整搜索策略，轉向其他信源來獲取詳細信息。
圖片來源：AutoGLM沉思實測
相較而言，當通過Manus執行同一任務時，雖然Manus也會主動瀏覽不同AI編程工具的官網，但僅體現在對步驟的簡要描述中，不會像AutoGLM沉思一樣彈出瀏覽器頁面。
圖片來源：Manus截圖
通過模擬人類瀏覽網頁的方式，智譜的智能體AutoGLM沉思能夠突破各平臺間的“信息壁壘”。以制定一項旅游計劃的任務為例，Manus等產品參考的是互聯網上能被抓取到的公開信息，而AutoGLM沉思可以觸達更多相對封閉的內容生態，包括小紅書筆記、知乎、嗶哩嗶哩視頻等，提供更優質的信息來源。
圖片來源：AutoGLM沉思實測
從用戶體驗來看，Manus運行在獨立虛擬機中，執行任務時可以關閉其頁面，不影響它在后臺繼續保持工作。當用戶提出任務請求后，Manus會補充提問以進一步確認需求細節。用戶也可以隨時發送信息，對任務進行修改、補充或要求停止。
圖片來源：Manus截圖
而智譜的AutoGLM沉思在任務進行過程中，不支持對任務進行修改或開啟新對話，否則會直接終止任務進程。AutoGLM沉思跳轉打開的瀏覽器頁面雖然可以小窗化，但必須全程保持在線，且用戶難以直觀判斷任務的進度條。智譜表示，之后計劃推出“虛擬機”版本，進一步增強AI Agent的實際落地能力。
圖片來源：Manus任務進度
智譜稱，AutoGLM沉思向用戶免費、不限量地開放體驗。OpenAI的deep research功能需要用戶每月至少付費20美元。Manus也在3月28日公布了其收費方案：Manus Starter每月收費39美元，獲得3900積分；Manus Pro每月收費199美元，獲得19900積分。
積分是Manus使用的標準計量單位，任務越復雜或越耗時，所需積分越多。以藍鯨新聞實測的任務為例，生成一份關于AI編程的行業報告需要花費23分鐘，消耗456積分。而生成旅游計劃需要17分鐘，消耗197積分。
智譜表示，AutoGLM沉思的背后，融合了新版基座模型GLM-4-Air-0414的通用能力、全新深度思考模型 GLM-Z1-Air的反思能力、沉思模型GLM-Z1-Rumination，以及AutoGLM的自動執行能力。其中核心鏈路的模型和技術，預計將于4月14日正式開源。
新版GLM-Z1-Air在性能表現上可媲美DeepSeek-R1。其推理速度相比R1提升了8倍，成本可以降低至1/30。基于GLM-Z1訓練出的沉思模型GLM-Z1-Rumination，能通過更長的深度思考時間來換取更優的效果，突破了實時聯網搜索、動態工具調用、深度分析和自我驗證。
“相比于傳統的推理模型，我們期待沉思模型引領AI助手進入一個‘高智商’到‘高智商+高自主’的階段。”智譜稱。
