智谱Agent抢跑OpenAI，GLM-PC一句话搞定一切！网友：有AGI那味了

新智元报道

编辑：编辑部 HYZ

【新智元导读】OpenAI超级智能体，竟被中国公司抢发？智谱率先卷入L3级使用工具能力，发布全球首个面向公众、回车即用的电脑智能体GLM-PC。

放假倒计时4天，春节期间最少不了的是什么？

发拜年微信！

想象这样一个场景：微信上给xxx发送祝福语，再给他发送一个新春图片和一个新春祝贺视频。

这一幕，听起来是不是比抢红包还刺激？

就在刚刚，一个具有「代码思维」智能体悄然而至——GLM-PC v1.1。

它可以成为你的「手替」，任何事都可以由它代劳。

这不，我们上传一张图片后，然后给出指令——「识别图片中的信息生成朋友圈文案，并发送一个朋友圈」。

它首先会将任务分解成多个步骤，并对图片内容进行识别，生成相应配文。

然后，AI瞬间跳转到微信，打开朋友圈，将图片上传，再附上文案，一键发送就搞定了。

这个神操作，让许多人看了惊掉下巴。

现在的AI都这么强了？

没错，这个在去年11月就抢跑了OpenAI的「GLM-PC」，就是智谱发布的全球首个面向公众、回车即用的电脑智能体，小名叫「牛牛」。

爆料称OpenAI超级智能体也将在本周问世

现在，经过全新升级的v1.1版本，不仅能够像人类一样「观察」和「操作」计算机，自主完成各种复杂任务；而且还拥有「深度思考」模式，以及专门用来做逻辑推理和代码生成的功能。

值得一提的是，GLM-PC的Window和Mac客户端已经同步上线了。

试用地址：https://cogagent.aminer.cn

左脑与右脑，GLM-PC的Agent思维结构

2025年，注定是智能体「元年」。

OpenAI曾被曝出内部AGI路线图，将这一终极目标的实现划分了五级。目前已经实现了L2级，下一步就是向自主AI智能体迈进。

几周前，ChatGPT「任务」功能，已初步向所有人展示了AI自主看股票、提醒日程的能力。

不仅如此，还有谷歌、微软、Ahthropic、亚马逊等国内外科技公司门，纷纷开始在智能体领域发力。

与大洋彼岸的巨头们相比，智谱在智能体领域，早已展现出令人瞩目的领先优势。

值得一提的是，24年10月，他们推出的AutoGLM凭借流畅的智能手机操作能力，迅速引爆科技圈。

智谱之所以能够成为这一领域的先行者，离不开这家公司从成立伊始就绘制出的AI路线图。

2024年，智谱同样将AGI的实现划分了5级，能力从L1逐步攀升至L5。

在他们看来，AI的能力早已突破了传统语言和文本处理限制。

目前，AI已经从语言/文本逐渐扩展到多模态、工具使用，未来还会有更多的自我认知。

而最近，智谱CEO张鹏在Agent OpenDay上，再次阐述了公司对AI能力演进的战略构想：

截至目前，LLM已经初步具备了人类与现实物理世界互动的部分能力。 智能体将会极大地提升L3使用工具能力，同时开启对L4自我学习能力的探索。

这个技术愿景，是智谱所独有的。

GLM-PC v1.1的推出，意味着智谱在L3级智能体的探索又有了新的进展！

截至目前，智谱已经有了手机智能体AutoGLM和电脑智能体GLM-PC两大系统，实现了工具使用能力的深度突破。

这两个系统分别覆盖了移动设备和桌面端——

AutoGLM在手机上，能够精准操控各类应用，实现跨场景智能交互；而GLM-PC则将电脑端的操作提升到了新的高度，基于视觉语言模型VLM的图形界面智能体GUI Agent，实现逻辑推理与感知认知的结合，凸显出AI对复杂系统工具的掌控力。

这些并非是简单功能的堆砌，而是对人机交互范式的根本性重塑。

根据这个技术路线图，AI实现L3之后，通过不断优化工具使用能力，正为L4阶段——自主学习发明创新奠定了扎实的技术基础。

这也正是智谱下一步，所要开拓的智能。

多模态感知，通往全GUI空间交互

回到现在，当前LLM一个明显的缺陷是：能够公开使用的纯文本形式的API工具非常有限。

这就大大限制了语言模型作为Agent的使用场景。那么，我们有什么办法能破局？

智谱选择了一条通往全GUI空间交互的道路——借助多模态感知！

这个思路，就体现在以CogAgent为代表的一系列基于视觉语言模型（VLM）的图形界面智能体（GUI Agent）上。

基于VLM的GUI Agent通过模仿人类行为，就能感知和理解交互界面中的视觉元素与整体布局，并能模拟人类做出任意元操作（例如点击、键盘输入、悬浮、拖拽等）。

这，就拓宽了Agent在虚拟交互空间中的使用边界——理论上，任意人类能做的GUI操作，从此多模态Agent都能完成了！

接下来的问题，就是如何才能让这些智能体去完成实际应用中的复杂任务了。

为此，我们需要打造一个在感知、思维，以及执行层面完备的Agent系统。

感知层面，能接受任务所需的多元信号，如文字、图像、视频、音频。 思维层面，具备严谨的逻辑思维能力和复杂任务规划能力（类似左脑），也具备高效全面的感知能力、灵活的拟人操作能力（类似右脑）。 执行层面，能完成全GUI空间操作，接收环境反馈并自我纠正。

在这之中，最为重要的一点就是，要在逻辑性和创造性之间实现平衡。

如今，智谱通过借鉴人类「左脑」与「右脑」分工，成功实现了逻辑推理与感知认知的深度结合，赋予了GLM-PC这种能力。

Agent左脑：代码思维框架与逻辑执行

智能体的大脑，就好比人类一样，左脑负责逻辑语言、数学等理性的信息，而右脑主要负责的是视觉、感知等感性信息。

那么，GLM-PC的「左脑」便承担着严谨的逻辑推理、代码，以及任务执行职责。

它主要专注于规划、循环执行、动态反思、纠错与优化。

接下来，让我们在实际demo中，具体看看GLM-PC（牛牛）是怎么做到的。

规划（Planning）

想象一下，若是有一个超级助手基于用户需求，能瞬间将复杂任务拆解为清晰可行的步骤，是不是会省力得多。

GLM-PC「左脑」，正是这样一个智能规划的专家。

通过综合分析目标与资源，它能够生成执行路线图，并将大型任务自动分解为可管理的子任务，以构建出清晰的执行路径。

马上就要春节了，假设你要采购一批年货，直接将汇总的图片链接扔给牛牛，并告诉它——

获取图片中的商品信息，在桌面新建Excel存储信息，把商品信息加入淘宝购物车。

牛牛获取图片中的信息后，将指令中的需求拆分，先保存Excel文件，然后列出了将魔芋爽、薯片、猪肉脯、辣条添加到购物车的分解步骤。

在规划完成后，GLM-PC将启动代码生成模块，执行逻辑循环，逐步推进任务完成

接下来，就是见证奇迹的时刻了。

循环执行（Looping Execution）

牛牛进入淘宝主页，开始搜索魔芋爽，点击加入购物车；然后再回到搜索主页，查找薯片加入购物车；之后继续执行，直到所有完成商品加入购物车的任务。

完全不用手动，AI就帮你做了。这是因为在规划阶段结束后，GLM-PC 将启动代码生成模块，执行逻辑循环，逐步推进任务完成。

（视频做了一定加速处理）

可见，GLM-PC的循环机制确保了任务的精确执行与高度自动化，从而实现从输入到输出的完整闭环，无需人工干预。

长思考能力：动态反思、纠错与优化

以上，还只是GLM-PC左脑基本的一个操作。

除了生成静态规划，它还能在执行任务过程中，根据环境信息实时动态调整，反思纠正和自我纠错，从而持续优化解决方案。

举个栗子，你想假期与朋友聚会准备去看一场「春节贺岁档电影」，小红书会有很多推荐。

这时，你根本不用自己去手动搜索，直接打开牛牛，告诉它——

在小红书搜索「春节贺岁档电影」，引用第一篇图文贴的贴子图片，把图片发送到微信上的{GGG}群聊，问他们想看哪一部电影。

如同上个案例，牛牛收到指令后逐步分解任务，先去小红书中搜索「春节贺岁档电影」第一个帖子。

接下来，它又回到工作台，开启一步任务——进入微信找到「GGG」群聊，然后发送消息。

这样一来，你能省下大把手动筛选和分享的时间。

总而言之，通过这些自动化操作，GLM-PC能够提供了更加便捷的社交互动和决策支持。

Agent右脑：图像与GUI认知

见识了GLM-PC「左脑」的强大，它的「右脑」是一个具有深度感知与交互体验的智能系统。

其核心功能涵盖了多个方面，比如GUI图像理解、用户行为认知、图像语义解析、多模态信息融合。

还以春节常见的场景为例，现在有了GLM-PC就能向领导「花样」送祝福了！

给微信上的「大Boss」发送2025年新春祝福语，再给他制作一个新春图片，发送给他

GLM-PC进入微信找到「大Boss」，然后生成简短的祝福语，确认发送。

然后，再回到控制台，生成一张精美的图片发给老板。

有了这个拜年神器，你只管玩手机，群发多少个都能搞定。

左右脑协作，迎来更强泛化能力！

正是上面这种左右脑协作的模式，让GLM-PC成为了Agent of Agents。

现在，它不仅能处理复杂的逻辑任务，在面对开放性问题时，适应能力、创造力和泛化能力也更强了。

比如，即使从未在训练中见过的网页和任务，GLM-PC都能完成。

有了这个AI，手写抄题可以省妈了。

现在只需将试卷PDF文档上传，让GLM-PC提取出想要界面的内容，简直易如反掌。

帮我把桌面的 排列组合与二项式定理练习.pdf文件打开， 引用总结当前界面的前几条数学题 ，放到桌面新建word文档中

成功提取文字后，AI会自动将信息保存到Word文档中。

再比如，我想要追一部剧——「驿站」，直接告诉GLM-PC：「腾讯视频搜索『驿站』电视剧，并播放」。

它会立即跳转到腾讯主页，搜索关键词，打开了视频。

背后模型

GLM-PC的背后，智谱自主研发的多模态Agent模型CogAgent与代码模型CodeGeex。

在智能体运转的过程中，首先会生成代码形式的思维框架，指挥GLM-PC的工作流程和工具调用。

期间，GLM-PC可以稳定高效地应对各种复杂场景和任务。

并且在实际执行时，GLM-PC会感知到来自GUI环境、程序执行环境与模型间的多层反馈，协助反思，有效地自我纠正与优化。

CogAgent-9B-20241220执行指令「标题设置为CogAgent」的过程

其实早在2023年8月，智谱就开始研发首个基于视觉语言模型（VLM）的开源GUI智能体模型——CogAgent。

在经过一年多的迭代升级之后，CogAgent于2024年12月重磅升级到了「9B-20241220」版本，并成功应用在了刚刚推出的GLM-PC上。

值得一提的是，最新的CogAgent-9B-20241220除了已经用在自家产品上外，团队为了让研究者们有机会共同探索与提升与训练GUI Agent，已经在第一时间进行了全面的开源。

开源项目：https://github.com/THUDM/CogAgent

评测结果显示，CogAgent-9B-20241220模型在多平台、多类别的GUI agent及GUI grounding benchmarks上取得了当前最优的结果。

其中，CogAgent在GUI定位（Screenspot）、单步操作（OmniAct）、中文step-wise榜单（CogAgentBench-basic-cn）、多步操作（OSWorld）都取得了领先的结果，仅在OSworld上略逊于针对Computer Use特化的Claude-3.5-Sonnet和结合外接GUI grounding模型的GPT-4o。

下一步，装进AIPC

下一步，GLM-PC还将与AIPC深度融合，让所有人触手可及。

据称，智谱正与联想、华硕等知名PC厂商展开深度合作探讨，共同推动AIPC的创新与发展。

AIPC绝不仅仅是一台电脑，更是Agent在个人计算领域的全新应用。

未来，是一个智能无限的世界。

个人电脑能够完全理解你的意图，自动帮你优化工作流程，而且7x24小时待命，随时提供精准的智能支持。

现在，GLM-PC正将这个未来变成现实。而我们，已经站在了这场智能革命的最前沿。

参考资料：

https://cogagent.aminer.cn/