國產AI起號兩週就開始自己賺錢了,全球首個「邊想邊干」的Agent | 免費無限次
金磊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
什麼?!
用AI Agent搞的小紅書帳號,竟然14天狂吸5000粉,還開始賺錢了???

你沒看錯,這是真事。
據說啊,你只需要跟這個Agent說一個想討論的話題,例如「怎麼選咖啡」、「化妝品成分對比」等等,它就可以自己去小紅書、知乎等平台上搜索上百個信源做總結。
而且是可以出一個完整報告的那種,可想而知帳號是有多「高產」了。
那麼這個Agent,到底是何方AI是也?
不賣關子,它就是智譜剛剛發佈的新功能——沉思。

簡單來說呢,就是它會基於一個開放式的問題,然後一邊推理一邊搜索超多的信源,最後生成相當完整的內容。
並且它背後的大模型,是智譜自研的推理模型GLM-Z1-Air,性能比肩DeepSeek-R1(但速度是8倍、價格僅1/30)。

所以之前在ChatGPT要花200美元(每月還限120次查詢機會)才能搞的事情,智譜沉思功能直接把「壁」給打破了:
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這還不算完,除了沉思之外,智譜在現場還發佈了一個新功能——AutoGLM沉思。
如其名,一切的一切都可以進入「自動駕駛」模式,是全球首個集深度研究和操作執行於一體的Agent。
智譜剛剛就用它來了個Live Demo,現場自動接單寫稿:
從演示中可以看到,AutoGLM沉思會讓AI會自動打開網站,搜索有償徵稿信息,然後按照徵稿要求寫出對應的文章,並且自動發送到指定郵箱。
不得不說,現在的AI已經進化到了自己做事、自己賺錢的level了。

這時可能就會有小夥伴問題:沉思和AutoGLM沉思有什麼區別呢?
來,一圖見分曉:

而且啊,這倆新功能還不是期貨,是已經上線的那種。
那麼功能實操的效果到底如何呢?我們這就上手試一試。
像人一樣操作的AI
正如我們剛才提到的,AutoGLM沉思和目前已有的各家Deep Research相比,最大的區別就是可以邊深度思考,邊自己動手操作。
因此,接下來我們就來考驗一下它的動手能力。
例如行業分析這個比較「大而全」的任務,我們給這樣的一段Prompt:
作為科技行業分析師,請完成以下任務:
調研2024年AI Agent領域三大趨勢(需引用最新論文或權威報告)
對比這些趨勢與2023年的核心差異
根據趨勢分析,為初創公司製定一個6個月的AI Agent產品開發路線圖 >
要求:數據需標註來源,路線圖需包含具體時間節點和資源分配建議。
可以看到,我們在提交需求之後,鼠標就一直沒有動過,全程瀏覽網頁、蒐集資料,都是由Agent自己完成。
而且僅僅是不到6分鐘,它就完成了蒐集資料且輸出「6個月的AI Agent產品開發路線圖」的任務。
我們可以把結果整理成如下的表格:

嗯,可以說是非常詳盡了。
而且這個任務也很好地體現出了AutoGLM沉思在面對多級任務分解、實時數據檢索與交叉驗證、從分析到執行等能力。
這個例子可以說是對我們打工人、科研黨有一定的幫助。
那麼下沉到更普羅大眾的生活,AutoGLM沉思是否能幫上什麼忙呢?
接下來,請聽題:
你現在是資深社交策劃師,請完成:
掃瞄我的小紅書/豆瓣動態,分析我的興趣標籤(如徒步、劇本殺、探店)
檢索未來3天北京同城活動中匹配度≥80%的活動(優先篩選主辦方信譽≥4星的活動)
對比各活動的性別比例/費用/交通便利性,生成TOP3推薦清單
自動用以下話術私信活動發起人: 『您好!我的用戶@RayKim是科技領域愛好者(附用戶歷史作品鏈接),希望預留1個名額』
若24小時未收到回覆,自動切換到備用活動推薦
這一次,同樣是在6分鐘以內,我們看到Agent直接是把社交活動推薦到了當下北京最火的中關村論壇。
由此可見,AutoGLM沉思在實時性這塊是拿捏住了。
不僅如此,當最fashion的技術碰上玄學,也是有點意思在身上的。
例如下一個實測內容是這樣的:
你現在是懂周易的營銷專家,幫我策劃:
分析目標用戶畫像(25歲女性/信星座/愛買水晶),生成12星座專屬的「幸運咖啡」賣點
自動製作3種風格的宣傳圖(星盤/塔羅/八字)並添加文案: 『天蠍座本週喝美式會遇貴人!』
在以下時機自動發佈小紅書:每週一早晨7點(星座運勢查閱高峰期);每次水逆開始/結束當天
監控評論區,若出現『準嗎?』類提問,自動回覆: 『掃碼測你的專屬咖啡運勢簽→(鏈接)』
Agent自己提煉出了星座咖啡這個關鍵詞,搞出了一套12星座專屬咖啡賣點的策劃設計方案。
除此之外,它還把「八字」的元素也融入了進來,結合咖啡元素,通過天干地支和五行生剋關係展示星座咖啡的運勢。
嗯,確實是有點意思。
怎麼做到的?
從上面各種實測結果來看,深度思考+自主執行,或許還只是AutoGLM沉思功能的亮點之一。
因為從具體執行過程中,我們還發現它的操作方式真的非常擬人:
-
模擬人在面對複雜問題時的思考
-
能夠像人一樣感知這個世界
-
能夠像人一樣使用工具
除此之外,它還具備四大特性。
一是自主性,它能依靠自己積累的知識還有過往經驗,不依賴別人,自己拿主意,然後把想法付諸實踐。
二是適應性,它可以一邊幹事兒一邊學,環境咋變它都能跟著變,慢慢讓自己變得越來越強、本事越來越大。
三是交互性,就是能跟咱們人類打交道,你有需求了,它就給你提供信息,幫你辦事情。
四是功能性,在某個專門的領域里,它能幹特定的活兒,完成特定的任務。
那麼如此特性和亮點,智譜又是如何做到的呢?

先說推理模型GLM-Z1-Air。
這可以說是智譜利用擴展強化學習技術,精心訓練出來的新一代推理模型。
當碰到又複雜、又開放的難題,它能自己琢磨、反復推敲,給Agent提供較強的推理、規劃還有反思的本事。
它的效果跟DeepSeek-R1差不多,但速度快了8倍,價格卻只有R1的三十分之一,而且在咱們日常用的消費級顯卡上就能跑起來。
而推理模型Z1-Air,則是站在基座模型GLM-4-Air-0414的肩膀上發展起來的。
在前期預訓練的時候,這個基座模型融入了大量推理類的數據,後續在對齊階段,又專門針對智能體的能力進行優化,使得它在代碼編寫、工具調用等智能體任務方面表現得較為擅長。
在GLM-Z1-Air的基礎上,智譜進一步通過強化學習訓練出沉思模型GLM-Z1-Rumination,這讓模型結合工具使用來完成長程推理的能力得到了提升。
據悉,前面我們提到的和Agent相關的各類模型、技術,智譜都打算在4月14日正式開源。預計在接下來的兩週內,這些模型會陸續在Maas平台(bigmodel.cn)上線。

已經開始Next Level了
最後,我們還需要聊一聊一個問題:
AutoGLM沉思的推出,意味著什麼?
或許最為直接的感受就是,AI時代的人機交互已經開始有變革的苗頭了。
毫不誇張地說,AI已經不再是一個好用的工具,加入了可信的執行能力之後,它搖身一變成為了一個像人一樣的智能助手。
而從智譜早期發佈的戰略腳步來看,現在通往AGI智譜探索到了下一站L3的階段,開始探索「自主智能體」的下一個階段。
相信隨著技術的不斷髮展和迭代,AI時代的人機交互,就真的變成了「問一下」就可以的事情,剩下所有內容、工作,統統交給Agent來處理。
除此之外,從行業角度來看,AutoGLM沉思作為全球首個集深度研究和操作執行於一體的Agent,無疑給整個行業帶來了新的競爭壓力與活力。
不僅是AutoGLM沉思具備夠智能的能力,更是在成本上做到了夠低,使得Agent能夠被大規模應用成為了一種可能,人人觸手可及的AI Agent時代或許已經到來。
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