GLM-PC和实在Agent‘相亲’，能产生啥化学反应？

这年头搞AI就跟相亲似的，GLM-PC和实在Agent这两个"大龄青年"终于被安排见面了。作为围观群众，我们得好好分析下这场"相亲"的含金量。

先说说GLM-PC这位"男嘉宾"

清华出品必属精品，这个学霸型选手最拿手的就是文本生成

参数规模大到让人怀疑人生，1750亿个参数相当于我银行卡余额的1750亿倍

最骚的操作是支持中英双语，妥妥的海归精英范儿

再看看实在Agent这位"女嘉宾"

来自实在智能这个新锐家族，专攻任务型对话

最大的特长是把人话翻译成机器能懂的操作指令

号称能打通企业业务流程的任督二脉

当这两个家伙凑到一起，会产生什么化学反应？

业务场景下的"婚后生活"

在客服场景里，GLM-PC负责跟客户唠嗑，实在Agent偷偷在后面查订单、改地址、退换货。一个唱红脸一个唱白脸，配合得跟说相声似的。

在办公自动化场景，GLM-PC把老板的"把这个月的报表整得好看点"翻译成人话，实在Agent立马打开Excel开始骚操作。这组合简直比老板秘书还好使。

技术层面的"婚后财产"

知识蒸馏：GLM-PC把自己的知识压缩打包传给实在Agent

联合推理：一个负责理解意图，一个负责执行动作

持续学习：两口子互相监督共同进步

落地应用时的"婆媳关系"

部署这俩活宝最大的挑战是：

1. 计算资源消耗堪比双十一剁手

2. 业务系统对接难度不亚于给老房子装电梯

3. 训练成本高得让我想改行卖煎饼果子

不过说真的，这组合在智能制造领域已经初露锋芒。某汽车厂用他们来优化供应链，结果采购部门的咖啡消耗量直接减半——因为不用天天加班跟供应商扯皮了。

最后说点掏心窝子的

搞AI应用就像过日子，光有技术不行，还得会过日子。GLM-PC和实在Agent这个组合告诉我们：

大模型不是万能的，但没有大模型是万万不能的

业务理解能力比技术参数更重要

最好的AI是让用户感觉不到AI存在的AI

（点根烟）所以你看，AI界的"相亲"可比人类的靠谱多了，至少不会问你"有房有车吗"这种问题。它们只关心："你的业务场景够不够刺激？