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智谱推出“沉思”Agent：深度思考与操作执行能力的融合与挑战

0次浏览     发布时间：2025-04-03 08:17:00    

近日，智谱正式推出具备深度思考和操作执行能力的Agent产品“AutoGLM沉思”，并宣布免费上线。这一产品的发布标志着AI Agent领域在深度研究与实际操作能力上的重要突破，同时也为行业带来了新的思考与挑战。

“沉思”的核心能力在于其深度思考与操作执行的结合。它能够模拟人类在面对复杂问题时的推理与决策过程，同时具备感知世界和调用工具的能力，完成从数据检索、分析到生成报告等一系列操作。例如，在实测中，“沉思”能够快速生成定制化的旅行方案，对比不同平台的外卖服务，甚至创作抖音视频脚本，展现了其在多任务处理中的高效表现。这一能力不仅大幅节省了用户的时间和决策成本，也为AI Agent的应用场景拓展提供了新的可能性。

然而，尽管“沉思”在多任务处理中表现优异，部分用户对其交互性提出了更高的期望。用户希望AI Agent能够在思考的每一个节点与用户进行实时交互，以便及时纠正模型的动作，避免不必要的错误操作。这一反馈揭示了当前AI Agent在用户体验上的短板，也为其未来的优化方向提供了重要参考。

从技术路径来看，“沉思”的成功离不开智谱在模型能力上的持续突破。其背后的GLM-4基座模型、GLM-Z1推理模型以及GLM-Z1-Rumination沉思模型，构成了其深度思考与操作执行的技术基础。智谱CEO张鹏表示，未来的AI Agent发展方向将聚焦于模型能力的提升，而非工作流的优化。这一观点与行业内的共识不谋而合，即模型能力的提升是推动AI Agent发展的核心动力。

然而，AI Agent的广泛应用仍面临诸多挑战。首先是数据壁垒与平台互通问题。例如，Manus在复杂任务中表现不佳，部分原因在于其对非标准格式数据的兼容性较差，以及网页爬取时频繁遭遇验证码拦截。这些问题揭示了AI Agent在实际应用中需要解决的技术瓶颈。智谱通过构建MaaS平台及智能体开发平台，试图为开发者和企业用户提供便捷的解决方案，但这一过程仍需时间验证。

此外，硬件端入口的多样化也为AI Agent的应用带来了新的挑战。随着机器人、眼镜等设备成为新的接入点，AI Agent需要适应不同设备的交互方式。例如，眼镜设备无法使用键盘，必须依赖语音交互，这为AI Agent的多模态能力提出了更高要求。张鹏指出，当前阶段，AI Agent的接入远非“即插即用”那么简单，仍需在技术层面进行深度优化。

总体而言，智谱“沉思”的推出为AI Agent领域注入了新的活力，其深度思考与操作执行能力的结合为行业树立了新的标杆。然而，AI Agent的广泛应用仍面临数据壁垒、平台互通以及硬件适配等多重挑战。未来，随着模型能力的进一步提升和技术瓶颈的逐步解决，AI Agent有望在更多场景中实现落地，为用户带来更智能、更高效的体验。

本文源自金融界

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