AutoGLM沉思——智谱AI首个免费智能体：深度研究+网页自动操作

一、沉思模式（网页端/App端）

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，总结出调理清晰的长文报告，并提供所有引用来源。

用户无需设计复杂提示词，AI会自动拆解问题、规划搜索路径、筛选信息、整合输出。适合撰写行业研究报告、学术文献综述、市场分析、旅行攻略、产品调研等场景。

二、AutoGLM沉思（PC客户端完整版）

完整版在沉思功能基础上增加了浏览器自动化操作能力。AI能够直接控制Chrome浏览器执行以下操作：打开指定网站、输入搜索关键词、点击链接和按钮、滚动浏览页面、抓取网页图文信息、执行站内搜索。

由于采用模拟人类操作的方式，AutoGLM可以访问那些不提供公开API的网站，如知网、小红书、微信公众号、巨潮资讯、京东等。这是它区别于普通Deep Research工具的重要优势。

三、技术架构

AutoGLM沉思基于智谱自研的全栈大模型技术，融合了多个核心模型：

GLM-4-Air：基座模型，提供通用语言理解和生成能力。

GLM-Z1-Air：推理模型，负责问题拆解和任务规划。其性能对标DeepSeek R1，但推理速度比R1快8倍，价格仅为R1的3%。

GLM-Z1-Rumination：沉思模型，具备深度反思和长文本处理能力。

AutoGLM：执行模型，负责浏览器自动化操作和网页交互。

四、适用场景与提示词示例

AutoGLM沉思适合以下场景：

行研报告：如“写一篇万字报告，主题：生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响”。

学术研究：如“研究有关MCP协议的科学文献和资料，撰写一篇科普文章”。

股市研究：如“访问巨潮资讯网站，整理2025年被实施退市预警的上市公司有哪些”。

购物推荐：如“预算8000-12000元买笔记本电脑，主要用于设计和AI推理，请比较不同品牌优劣”。

旅游攻略：如“去香港玩3天，每个景点都要从小红书上查看网友真实评论”。

教育工作：如“设计一个教程，教10岁儿童用Python调用大模型API”。

五、技术定位：从“对话”到“行动”

智谱将AutoGLM沉思定位为从“回答问题”到“执行任务”的跃迁。智谱CEO张鹏提出“Agent也有Scaling Law”——随着模型规模、数据量和工具能力的增长，智能体的自主性和实用性将不断提升。

实测表现与局限性

根据多方测评，AutoGLM沉思在以下方面表现良好：

信息整合能力强：能够自动搜索数十个网页并生成结构化报告。

可访问封闭平台：能够操作小红书、知乎、公众号等不开放API的网站。

免费开放：无需付费和邀请码，降低了使用门槛。

但同时也存在明显局限：

信息源质量难辨：仍依赖搜索引擎的SEO排序，难以识别低质量或虚假信息，容易受到SEO干扰。

执行速度慢：由于模拟人类操作浏览器，每步都需要页面加载和元素识别，复杂任务需数分钟甚至更长时间。

存在幻觉：有时会输出不准确的信息或虚构的引用来源。

稳定性待提升：部分情况下浏览器操作会卡住或失败，需要重新执行。

行程规划等严谨任务表现不佳：实测中预订机票酒店的任务出现航班信息错误、高铁车次错误等问题。

AutoGLM沉思是国产AI Agent领域的一次重要尝试。它率先将“深度研究”和“网页操作”两大能力融合，并免费开放给所有用户，让更多人能够体验“给AI一个任务，它自己把活干了”的新颖工作方式。

核心优势总结：

1. 免费开放：无需付费、无需邀请码，所有人都能体验
2. 边想边干：同时具备推理规划和浏览器操作能力
3. 突破API限制：可直接访问小红书、知网等封闭平台
4. 国产自研：从基座模型到执行模型全栈自研
5. 适用场景广泛：覆盖行研、学术、购物、旅行等

需要注意：目前仍是Beta版本，信息准确性、执行效率、任务稳定性都有提升空间，建议对重要结果进行人工复核。

建议新用户从网页端“沉思”模式开始体验，熟悉后再尝试PC客户端的AutoGLM完整版。适合用于文献整理、信息搜集、报告框架搭建等辅助性工作，关键决策和最终输出建议人工把关。