引
今年，会是很不一样的一年，AI 和 Agent 会让我们做事的方式彻底改变。
先来看一段视频，这是前天我让新来的 AI 实习生做的一份报告：
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其实我只是让他去看看用户评价的，没想到他这么努力地整了一份报告，这就是传说中喜欢超出预期的卷王员工吗？
这两天跟 AI 实习生打交道的过程，让我感慨良多，AI 越来越强，凡事就应该让 AI 和 Agent 先上。
3月初，Manus 发布，让 AI Agent 概念普及，400万人在排队等待体验 Agent。
3月底，AutoGLM 沉思发布，让 AI Agent 免费可用，大家都不用排队了。
人人都可以直接上手体验 Agent，感受 Agent 带来的新奇体验。
AutoGLM 沉思是什么？
AutoGLM 沉思是智谱的 AI Agent 产品，能够让机器像人一样思考和行动，一边想，一边干。
它可以做三件事：
- \1. 使用大模型模拟人的大脑，规划、思考、反思
- \2. 使用本地浏览器模拟人的行动，看知乎、看京东、看小红书
- \3. 行动之后，感知世界，根据反馈，继续下一次思考和行动
沉思而后行，直到完成任务。
通俗的解释：
AutoGLM沉思是你电脑上的免费实习生。
你只需要下达指令，放到后台。
它会自己用浏览器上网，完成任务。
差异性的解释：
Manus 是一个远程电脑上的 Agent，使用多种工具，无须本地资源，价格高昂。
AutoGLM 是你本地电脑的 Agent，主要使用浏览器，占用本地资源，价格免费。
我让 4o 帮大家做了一份图文笔记：
AutoGLM 沉思的深度体验
我使用 AutoGLM 沉思实测了六个任务，它很好地完成了四个任务，但有两个任务无法完成。
让我们一起看看是为什么。
任务一：在京东找到销量前十的人体工学椅，并整理已购买用户对十把椅子的评价
这是我们平时经常需要用到的购物对比场景，如果是人来做的话，找商品，翻评论，也要花不少时间。
这个任务考验 Agent 的动手能力，要求 Agent 通过浏览器访问京东，找到销量最高的椅子并分别收集下面的评论，单纯通过网络搜索是无法做到的。
AutoGLM 沉思先打开了京东，让我帮它登录了一下，搜索人体工学椅，并找到了销量最高的10款椅子。
然后，它开始逐一访问这些产品的详情页，并开始收集用户评价。
在收集完成所有信息之后，它决定写一份报告，列出每一把椅子的详细信息，最终完成了一份5000字的报告。
它按需求列出了10把椅子的详细信息：
除此之外，它还识别到了这个任务的真实意图，是在一定预算内挑选适合自己的椅子。
所以它自己总结了不同价格区间的推荐选择，并提供了选购人体工学椅的要求和建议。
（点击查看大图）
最后，AutoGLM 根据收集来的所有信息，最终推荐了4把椅子，其中高端的那款，朋友刚好买了用了两年，我问他怎么样，他说强烈推荐购买。
整个任务完成得非常好，完整的报告和结论可以在这里查看：
https://chatglm.cn/share/FQvD0
为了给大家演示，我让另一个审美最好的37号 AI 实习生做了一个可视化版本，就是你在文章开头看到的那个视频：
，时长00:18
另外，这个任务我也用 Manus 跑了一次，但很可惜，在花光价值10美金的1000点数之后，超出了上下文限制，任务失败。
任务二：调研中国人最需要补充的5种维生素有哪些，详细描述它们的作用、背后的科学研究、作用于人体的原理、普通人补充维生素的方法和建议
这是我们平时经常遇到的生活类知识问题，我们会看到各种人种草各种营养补剂，但问题是我们真的需要吗？我们需要从数据上、原理上去分析，才能得出结论。
这个任务要求 Agent 思考如何定义「最需要补充」，并从各种报告中抽丝剥茧，汇总成我所需要的信息。
Agent 在找了一轮信息之后，发现了一个关键问题：维生素低于推荐摄入量，也许只是摄入量不太够，并不意味着缺乏。
中间带着思考，Agent 排除了维生素E和维生素K。
最后，Agent 综合所有信息，给出了一份6000字的报告。
完整的报告在这里：
https://chatglm.cn/share/FQvCD
任务三：我是一名产品经理，正在学习 Vibe Coding，请你设计一个详细的教程，从产品方向选择，工具选择、具体流程、注意事项等几方面详细指导我进行学习
当我们遇到一些新概念新事物时，我们想对新事物有一个全局的了解，并且希望得到一些入门引导，这时候让 Agent 做一个总览的调研就非常合适。
Agent 先去搜索了 Vibe Coding 是什么，然后开始收集其他的相关信息。
在收集了很多信息之后，发现了我个性化的需求，就是产品经理使用 Vibe Coding 的最佳实践。
最终形成了一份5000多字的报告，包含定义、价值、产品方向、工具选择与比较等等。
（点击查看大图）
Vibe Coding 的完整报告：
https://chatglm.cn/share/FQvPY
任务四：我需要一份 4 月 15-23 日从上海出发的 7 天日本行程，预算为 1-3 万元，适合我和未婚妻。我们喜欢名胜古迹、隐藏的宝藏和日本文化（剑道、茶道、禅宗冥想）。我们想看看奈良的鹿，步行探索城市。我计划在这次旅行中求婚，需要一个特别的地点推荐。请提供一份详细的旅行手册，其中包含地图、景点介绍、必要的日语短语和旅行小贴士，供我们在旅途中参考。
这个任务是 Manus 的示例任务，通过非常详细的指示，让 Agent 完成高度定制化的旅行方案规划，这样的规划在以往都需要专业的旅行规划师才能完成。
报告很长，具体就不放了，直接截取一部分结果：
AutoGLM 的完整报告在这里
https://chatglm.cn/share/FQvk2
Manus 的在这里，可以作为对比
https://manus.im/share/brWKUSp51ItvVMBpcXNCZ1?replay=1
任务五：找到今天的小红书热点，然后调研每个热点在讲什么，生成一份详尽的信息汇总
这个任务其实是运营同学们很刚需的场景，如果有这类报告，那每天都会很方便。
虽然 AutoGLM 沉思知道可以通过小红书的搜索找到热榜，但它打开小红书之后，但没找到小红书的热榜。
它尝试去第三方的新红寻找，但是那边的信息需要付费。
如果这里我付费的话，它确实是可以找到的，但是我没付费，就成了它的卡点。
任务六：我在北京，下周要去一趟日本，请在携程上帮我看看哪天的直飞机票比较便宜
这个任务我以为会非常简单，毕竟只需要打开携程，查一下。
AutoGLM 沉思先去了携程，遭遇了一系列的404
然后它又尝试去其他网站搜索，但最终实际的结果是这样的
可能是因为这些网站都需要登录，并且需要 Agent 能非常精确地填写表格信息才可以。
总体来说是个目前对 Agent 来说比较难的任务，也让我们思考，网站在设计的时候是不是应该对 Agent 更简单友好一些？
以上六个任务测完，四个成功，两个失败。
我的总体感受是，Agent 可以帮我完成一半的任务，虽然我不知道是哪一半。
一个好的策略是，不管什么任务，都先让 Agent 去做一遍，它不行，我再上。
这样就能节省 50% 的时间。
AutoGLM 沉思的使用流程
- \1. 下载智谱清言客户端，链接：https://chatglm.cn/
- \2. 安装智谱清言的 Chrome 插件，让它能控制浏览器 https://new-front.chatglm.cn/webagent/landing/index.html?channel=chatglm
- \3. 打开智谱清言客户端，输入你的任务
- \4. 它会自动打开浏览器开始任务，但有时候需要你需要帮它登录网站
- \5. 最小化到后台，让它自己运行，不干扰你使用电脑
AutoGLM 沉思背后的技术
AutoGLM 沉思的技术架构包括：
- 智能体框架
- 设备操控 AutoGLM
- 沉思模型 Z1-Rumination
- 推理模型 Z1-Air
- 基座模型 GLM-4-Air0414
这几个模型的关系是这样的：
推理模型 GLM-Z1-Air，基于基座 GLM-4-Air0414 进行训练，特别提升了代码编写、工具调用等智能体任务的相关能力。效果比肩 DeepSeek R1，速度提升 8 倍，价格只有 30 分之一。
在 GLM-Z1-Air 的基础上，又通过强化学习训练，提升了模型结合工具使用完成长程推理能力，最终得到了沉思模型 GLM-Z1-Rumination。
根据智谱官方的信息，AutoGLM 沉思以上所有 Agentic 模型和技术将在4月14日全部正式开源，回馈技术社区。
1月的时候，我对 DeepSeek 的总结是：中国开源，震撼世界。
4月的时候，智谱将再次通过开源，给世界带来一次新的震撼。
AutoGLM 沉思当下技术的瑕疵
AutoGLM 沉思是第一款免费可用的本地 Agent。
成为第一个，往往伴随很多的瑕疵：
- 速度有点慢，思考有时会出错，上网的时候也会遇到各种各样现实的网络问题。
- 稳定性还不够，偶尔会触发卡死，对电脑的性能要求高。
- 一次只能跑一个任务，不能并发，耗时较长
另外，AutoGLM 沉思还继承了人类打开新tab不关的坏习惯，跑完一个任务之后，你的浏览器会变成这样，成为内存杀手，记得重启一下浏览器再跑下一个任务。
但以上这些都没什么大不了，永远记住好朋友汗青的那句话：
关注未来趋势，不要在意瑕疵。
做好心理准备，然后 Have Fun！
结语
体验 AutoGLM 沉思的过程，非常激动。
因为我知道，就像 DeepSeek R1 是大部分读者对深度思考的第一次体验。
AutoGLM 沉思将是大部分读者的第一次 Agent 体验。
那种感受非常奇妙，请一定要试一试。
在接下来的一两年，AI 和 Agent 将彻底改变我们使用工具的方式。
我把这种新的方式总结为：
AI First
当我们做任何事情的时候，都应该先让 AI 上，AI 不行我再上。
通过这种方式，我们所获得的，绝不仅仅是节省大量的时间。
随着 AI 的能力越来越强，AI First 带来的收益也会越来越大。
我们将在不知不觉中，超出自己能力的边界。
我们将不断获得惊喜感。
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