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

（原标题：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。