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AI智能体进入“边想边干”阶段!智谱发布集深度研究和操作执行于一体的Agent

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3月31日,智谱在中关村论坛上正式发布AutoGLM沉思。作为智谱的全新智能体,AutoGLM沉思不仅具备深度研究能力(Deep Research),还能实现实际操作(Operator),推动AI Agent(智能体)进入“边想边干”的阶段。

支持一边推理一边搜索,完成复杂任务的“神器”

据智谱介绍,之所以取名为AutoGLM沉思,是因为AutoGLM 沉思背后的模型,是全新推出的沉思模型,即通过强化学习,让模型学会自我批评、反思、甚至沉思,并通过更长的深度思考时间换取更优的效果。沉思突破了实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证,实现真正的长程推理和任务执行。

和其他智能体相比,AutoGLM沉思能够模拟人的思考,尤其是像人一样的深度研究和反思;能够像人一样感知这个世界;能够像人一样使用工具。因此,沉思功能能够回应开放式的复杂问题,通过一边推理,一边搜索,浏览数十甚至上百个网页,总结出条理清晰的长文报告,并提供所有引用来源,让AI输出的内容切实可查。

目前,AutoGLM沉思在智谱清言PC客户端上线,用户可免费体验其研究能力和操作能力。根据官方指引,下载并安装智谱清言桌面客户端并在最新版本的Chrome浏览器中安装智谱清言浏览器插件后,进入AutoGLM沉思智能体发起指令,并可让其协助完成一系列复杂任务。

比如在具身智能行业研究任务中,向AutoGLM沉思智能体发布“请挖掘当前 A 股市场中与具身智能相关的热点主题。搜集最近三个月内的实时行业新闻、公开数据、权威报道和专家评论,结合关键财务和经营指标进行量化分析,形成一份主题投资深度研报,包括趋势预测、竞争格局、投资策略和风险分析”的指令后,AutoGLM 沉思智能体将一边搜索,一边像人类一样用Chrome浏览器打开并浏览网页,不仅包括多家财经网站的公开报道,还有券商研报、知乎文章等,全程行云流水地完成数据检索、分析、生成报告等任务。

目前,沉思功能已经正式上线智谱清言网页端、PC端和手机 App,免费、不限量地开放使用。这也是国内首个正式开放的Deep Research功能。

基于自主研发的全栈大模型技术,即将开源

AutoGLM沉思的背后,是智谱自主研发的全栈大模型技术,融合了GLM-4的通用能力、GLM-Z1的反思能力、GLM-Z1-Rumination的沉思能力,以及AutoGLM的自动执行能力。

据介绍,AutoGLM沉思的技术演进路径包括:GLM-4基座模型 → GLM-Z1推理模型 → GLM-Z1-Rumination沉思模型 → AutoGLM模型。其中核心链路的模型和技术,将于4月14日正式开源,以推动行业生态发展。

首先,在基座模型方面,基于最新技术积累,智谱重新训练了一个320亿参数的基座模型GLM-4-Air-0414,在预训练阶段加入了更多的代码类、推理类数据,并在对齐阶段针对智能体能力进行了优化,模型在工具调用、联网搜索、代码等智能体任务上的能力得到大大加强。

GLM-4-Air-0414以32B参数量比肩更大参数量的国内外主流模型,这使得模型在适配智能体任务方面特别有效。这是因为智能体任务往往涉及多轮复杂交互,32B的参数量使得 GLM-4-Air-0414 能快速执行复杂任务,为 AI 智能体的真正大规模落地应用提供了坚实基础。

其次,在推理模型方面,基于GLM-4-Air-0414,智谱引入了更多推理类数据,并在对齐阶段深度优化了通用能力,推出了全新的深度思考模型GLM-Z1-Air。在性能表现上,GLM-Z1-Air可以与DeepSeek-R1(671B,激活37B)媲美。在AIME 24/25、LiveCodeBench、GPQA等基准测试中,GLM-Z1-Air展现了较为强大的数理推理能力,为更多复杂任务的解决提供了支持。

再次,在沉思模型方面,智谱基于GLM-Z1,通过扩展强化学习训练,提升了模型结合工具使用完成长程推理能力,训练出沉思模型GLM-Z1-Rumination。该模型突破了传统AI单纯依赖内部知识推理的局限,创新性地结合实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证,形成“实时搜索—深度分析—动态验证”的完整自主研究流程。

最后,在AutoGLM模型方面,在斯坦福大模型中心《AI指数2024》选定的智能体基准评测AgentBench上,智谱AutoGLM系列模型在5个测试环境中也取得了SOTA(State-Of-The-Art,是指在某一领域或任务中,某个模型或方法达到了当前最优的性能水平)的成绩。在GUI智能体领域,智谱自研模型GLM-PC(CogAgent)在多个权威评测榜单上取得SOTA成绩。凭借仅9B的参数,CogAgent超越了包括GPT-4o + UGround、Claude Computer Use等更大规模的同类模型或商用API。

推动智能体在各地各领域的广泛应用

2025年被视为AI Agent的爆发之年。记者了解到,智谱押注智能体作为下一个技术爆发点,并将战略聚焦Agentic GLM的研发,以推动智能体技术的快速发展。

在技术方面,智谱将依托原创自主大模型技术,持续推动具备逻辑推理和深度思考能力的Agent基座模型与通用基座模型的研发,再到智能体框架与Agent应用,朝着让机器像人一样思考和行动的目标不断前进。

智谱还将搭建Agentic LLM平台,助力生态合作伙伴利用智谱模型与智能体的强大能力,构建行业、地域与场景深度融合的智能体应用。

在行业生态方面,智谱将作为模型厂商,始终致力于帮助应用合作伙伴在GLM模型上实现成功的大模型应用。目前,智谱已与金融、教育、医疗、政务、企服等领域的合作伙伴,共同推进Agentic LLM的落地应用。区域合作方面,智谱也相继与北京、杭州、上海、成都、珠海等城市达成合作,与当地龙头企业携手推动当地大模型应用生态的建设。

此外,智谱积极推动中国原创大模型及解决方案出海,帮助共建“一带一路”国家构建自主、可控、无幻觉的国家级/区域级的自主大模型。由智谱主导,来自东盟十国及共建“一带一路”的10个国家共同发起的“自主大模型国际共建联盟”正式成立,帮助共建“一带一路”国家建立自主AI,构建可控的国家级AI基础设施。

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