AutoGLM 沉思：智谱推出的AI智能体

摘要：AutoGLM是智谱AI推出的革命性AI智能体，通过“自然语言指令→屏幕操作”的全流程自动化，实现手机、电脑端的跨应用任务执行。其核心技术包括基础智能体解耦合中间界面和自进化在线强化学习框架，任务完成率比GPT-4高200%，在电商购物、社交互动、旅行预订等场景中表现卓越。2025年3月发布的AutoGLM沉思版进一步融合“深度研究+操作执行”，成为国内首个免费、不限量的Deep Research工具。

• 官网入口：autoglm.zhipuai.cn
• 手机版下载：autoglm.zhipuai.cn/htdocs/download.html
• 联系方式：客服邮箱：support@autoglm.com

AutoGLM软件下载

一、公司背景与产品定位

1.1 智谱AI发展历程

• 2023年4月：智谱AI成立，依托清华大学计算机系技术积累，专注大模型与AI Agent研发。
• 2024年10月：发布AutoGLM，首次实现手机端“语音指令→触控操作”的闭环。
• 2025年3月：推出AutoGLM沉思版，结合GLM-4基座模型，支持深度研究与任务执行一体化。
• 2025年7月：开源核心模型与训练框架，推动国产AI生态建设。

1.2 产品定位

AutoGLM定位为全场景智能操作平台，目标是让“AI像人类一样理解并操作设备”。核心能力覆盖：

• 触控执行：模拟点击、滑动、输入等操作，完成复杂任务链。
• 内容理解：从海量数据中提取关键信息（如总结新闻、解析论文）。
• 内容生成：自动生成高质量文本（如邮件、评论、脚本）。

二、核心技术与模型矩阵

2.1 核心技术亮点

2.2 模型能力对比

三、适用场景与用户群体

3.1 核心用户画像

3.2 典型应用场景

• 点餐外卖：语音指令“帮我点一杯星巴克抹茶拿铁，少冰脱脂奶”。
• 学术研究：在知网检索关键词，自动生成文献综述报告。
• 旅行预订：指令“订一张宁波到北京的机票，经济舱，下周三出发”。

四、使用方法与操作流程

4.1 操作步骤

1. 输入指令：语音或文字描述需求（如“在淘宝买一箱涌泉蜜桔”）。
2. 任务规划：AutoGLM拆解任务（打开淘宝→搜索商品→下单）。
3. 跨应用协作：支持多平台联动（如“小红书查菜谱→微信发送链接”）。
4. 结果反馈：生成操作日志，支持人工复核与修改。

4.2 实际案例演示

• 场景：订外卖
  • 指令：“帮我点一份黄焖鸡米饭，加一份可乐。”
  • 执行过程：
    1. 打开美团APP → 搜索“黄焖鸡米饭”
    2. 选择默认店铺 → 加购“可乐” → 下单
    3. 提示“支付请手动完成”

五、会员服务与内测计划

5.1 当前服务模式

• 免费内测：开放网页版、安卓版及浏览器插件，需通过官网申请资格。
• 未来计划：
  • 专业版：解锁更高并发任务数（如1000页/月额度）。
  • 企业版：定制API接口，支持私有化部署。

5.2 内测申请方式

1. 安卓用户：下载App → 登录时提交申请。
2. 网页用户：访问官网 → 点击“快速审核”。
3. 开发者：参与开源项目，贡献代码或测试反馈。

六、FAQ

Q1：AutoGLM是否支持多语言操作？

A：当前中文场景优化显著，英文内容处理能力正在迭代中。

Q2：隐私安全如何保障？

A：仅在用户主动发起任务时获取权限，支付等敏感操作需人工确认。

Q3：能否与现有系统兼容？

A：支持Android 10+系统，未来将扩展iOS及Windows生态。

七、行业影响与未来展望

7.1 技术里程碑意义

AutoGLM通过工具使用能力的突破，标志着AI从“语言助手”向“具身智能”跃迁。其“所想即所得”的交互模式，正在重塑人机协作范式。

7.2 潜在挑战与改进方向

• 复杂任务稳定性：当前跨应用操作的成功率需进一步提升。
• 语音识别优化：普通话识别准确率达95%，方言支持待完善。

结束语

AutoGLM通过技术与场景的深度融合，重新定义了AI助理的边界。无论是学术研究、商业决策还是日常生活，其“一个指令，全链路执行”的能力，正在让数字生活变得更高效。立即申请内测，体验AI“自动驾驶”的未来！

来源：

• AutoGLM官网及技术白皮书（2025年8月）
• 智谱AI公开演讲与用户案例分析（2024-2025年）
• 行业评测报告与学术论文引用（2024-2025年）