今天小编分享的科学经验：国产AI起号两周就开始自己赚钱了，全球首个“边想边干”的Agent，欢迎阅读。
什么？！
用 AI Agent 搞的小红书账号，竟然 14 天狂吸 5000 粉，还开始赚钱了？？？
你没看错，这是真事。
据说啊，你只需要跟这个 Agent 说一个想讨论的话题，例如 " 怎么选咖啡 "、" 化妆品成分对比 " 等等，它就可以自己去小红书、知乎等平台上搜索上百个信源做总结。
而且是可以出一个完整报告的那种，可想而知账号是有多" 高产 "了。
那么这个 Agent，到底是何方 AI 是也？
不卖关子，它就是智谱刚刚发布的新功能——沉思。
简单来说呢，就是它会基于一个开放式的问题，然后一边推理一边搜索超多的信源，最后生成相当完整的内容。
并且它背后的大模型，是智谱自研的推理模型GLM-Z1-Air，性能比肩 DeepSeek-R1（但速度是 8 倍、价格仅 1/30）。
所以之前在 ChatGPT 要花 200 美元（每月还限 120 次查询机会）才能搞的事情，智谱沉思功能直接把 " 壁 " 给打破了：
免费，无限次！
这还不算完，除了沉思之外，智谱在现场还发布了一个新功能——AutoGLM 沉思。
如其名，一切的一切都可以进入" 自动驾驶 "模式，是全球首个集深度研究和操作执行于一体的 Agent。
智谱刚刚就用它来了个 Live Demo，现场自动接单写稿：
从演示中可以看到，AutoGLM 沉思会让 AI 会自动打开网站，搜索有偿征稿信息，然后按照征稿要求写出对应的文章，并且自动发送到指定邮箱。
不得不说，现在的 AI 已经进化到了自己做事、自己赚钱的 level 了。
这时可能就会有小伙伴问题：沉思和 AutoGLM 沉思有啥区别呢？
来，一图见分晓：
而且啊，这俩新功能还不是期货，是已经上线的那种。
那么功能实操的效果到底如何呢？我们这就上手试一试。
像人一样操作的 AI
正如我们刚才提到的，AutoGLM 沉思和目前已有的各家 Deep Research 相比，最大的区别就是可以边深度思考，边自己动手操作。
因此，接下来我们就来考验一下它的动手能力。
例如行业分析这个比较 " 大而全 " 的任务，我们给这样的一段 Prompt：
作为科技行业分析师，请完成以下任务：
调研 2024 年 AI Agent 领網域三大趋势（需引用最新论文或权威报告）
对比这些趋势与 2023 年的核心差异
根据趋势分析，为初创公司制定一个 6 个月的 AI Agent 产品开发路线图 >
要求：数据需标注来源，路线图需包含具体时间节点和资源分配建议。
可以看到，我们在提交需求之后，滑鼠就一直没有动过，全程浏览网页、搜集资料，都是由 Agent 自己完成。
而且仅仅是不到 6 分钟，它就完成了搜集资料且输出 "6 个月的 AI Agent 产品开发路线图 " 的任务。
我们可以把结果整理成如下的表格：
嗯，可以说是非常详尽了。
而且这个任务也很好地体现出了 AutoGLM 沉思在面对多级任务分解、实时数据检索与交叉验证、从分析到执行等能力。
这个例子可以说是对我们打工人、科研党有一定的帮助。
那么下沉到更普罗大众的生活，AutoGLM 沉思是否能帮上什么忙呢？
接下来，请听题：
你现在是资深社交策划师，请完成：
扫描我的小红书 / 豆瓣动态，分析我的兴趣标签（如徒步、剧本杀、探店）
检索未来 3 天北京同城活动中匹配度≥ 80% 的活动（优先筛选主办方信誉≥ 4 星的活动）
对比各活动的性别比例 / 费用 / 交通便利性，生成 TOP3 推荐清单
自动用以下话术私信活动发起人： 『您好！我的用户 @RayKim 是科技领網域爱好者（附用户历史作品链接），希望预留 1 个名额』
若 24 小时未收到回复，自动切换到备用活动推荐
这一次，同样是在 6 分钟以内，我们看到 Agent 直接是把社交活动推荐到了当下北京最火的中关村论坛。
由此可见，AutoGLM 沉思在实时性这块是拿捏住了。
不仅如此，当最 fashion 的技术碰上玄学，也是有点意思在身上的。
例如下一个实测内容是这样的：
你现在是懂周易的营销专家，帮我策划：
分析目标用户画像（25 岁女性 / 信星座 / 爱买水晶），生成 12 星座专属的「幸运咖啡」卖点
自动制作 3 种风格的宣传图（星盘 / 塔罗 / 八字）并添加文案： 『天蝎座本周喝美式会遇贵人！』
在以下时机自动发布小红书：每周一早晨 7 点（星座运势查阅高峰期）；每次水逆开始 / 结束当天
监控评论区，若出现『准吗？』类提问，自动回复： 『扫码测你的专属咖啡运势签→（链接）』
Agent 自己提炼出了星座咖啡这个关键词，搞出了一套 12 星座专属咖啡卖点的策划设计方案。
除此之外，它还把" 八字 "的元素也融入了进来，结合咖啡元素，通过天干地支和五行生克关系展示星座咖啡的运势。
嗯，确实是有点意思。
怎么做到的？
从上面各种实测结果来看，深度思考 + 自主执行，或许还只是 AutoGLM 沉思功能的亮点之一。
因为从具体执行过程中，我们还发现它的操作方式真的非常拟人：
模拟人在面对复杂问题时的思考
能够像人一样感知这个世界
能够像人一样使用工具
除此之外，它还具备四大特性。
一是自主性，它能依靠自己积累的知识还有过往经验，不依赖别人，自己拿主意，然后把想法付诸实践。
二是适应性，它可以一边干事儿一边学，环境咋变它都能跟着变，慢慢让自己变得越来越强、本事越来越大。
三是互動性，就是能跟咱们人类打交道，你有需求了，它就给你提供信息，帮你办事儿。
四是功能性，在某个专门的领網域里，它能干特定的活儿，完成特定的任务。
那么如此特性和亮点，智谱又是如何做到的呢？
先说推理模型GLM-Z1-Air。
这可以说是智谱利用扩展强化学习技术，精心训练出来的新一代推理模型。
当碰到又复杂、又开放的难题，它能自己琢磨、反复推敲，给 Agent 提供较强的推理、规划还有反思的本事。
它的效果跟 DeepSeek-R1 差不多，但速度快了 8 倍，价格却只有 R1 的三十分之一，而且在咱们日常用的消费级显卡上就能跑起来。
而推理模型 Z1-Air，则是站在基座模型GLM-4-Air-0414的肩膀上发展起来的。
在前期预训练的时候，这个基座模型融入了大量推理类的数据，后续在对齐阶段，又专门针对智能体的能力进行优化，使得它在代码编写、工具调用等智能体任务方面表现得较为擅长。
在 GLM-Z1-Air 的基础上，智谱进一步通过强化学习训练出沉思模型 GLM-Z1-Rumination，这让模型结合工具使用来完成长程推理的能力得到了提升。
据悉，前面我们提到的和 Agent 相关的各类模型、技术，智谱都打算在 4 月 14 日正式开源。预计在接下来的两周内，这些模型会陆续在 Maas 平台（bigmodel.cn）上线。
已经开始 Next Level 了
最后，我们还需要聊一聊一个问题：
AutoGLM 沉思的推出，意味着什么？
或许最为直接的感受就是，AI 时代的人机互動已经开始有变革的苗头了。
毫不夸张地说，AI 已经不再是一个好用的工具，加入了可信的执行能力之后，它摇身一变成为了一个像人一样的智能助手。
而从智谱早期发布的战略脚步来看，现在通往 AGI 智谱探索到了下一站 L3 的阶段，开始探索 " 自主智能体 " 的下一个阶段。
相信随着技术的不断发展和迭代，AI 时代的人机互動，就真的变成了 " 问一下 " 就可以的事情，剩下所有内容、工作，统统交给 Agent 来处理。
除此之外，从行业角度来看，AutoGLM 沉思作为全球首个集深度研究和操作执行于一体的 Agent，无疑给整个行业带来了新的竞争压力与活力。
不仅是 AutoGLM 沉思具备够智能的能力，更是在成本上做到了够低，使得 Agent 能够被大规模应用成为了一种可能，人人触手可及的 AI Agent 时代或许已经到来。
体验链接在下面奉上了，感兴趣的小伙伴可以去电腦客户端试试哦 ~
体验地址： https://chatglm.cn/
一键三连「点赞」「转发」「小心心」
欢迎在评论区留下你的想法！
— 完 —
点亮星标
科技前沿进展每日见
