智谱发布免费智能Agent产品AutoGLM沉思，具备自主推理和操作能力，推理模型GLM-Z1-Air性能比肩DeepSeek-R1，开启Agentic AI时代。
原文标题：第一个免费可用的智能Agent产品全量上线，中国公司智谱打造，推理模型比肩R1
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、AutoGLM沉思强调了其“动手能力”，能够像人一样操作和浏览网页。这种能力在哪些领域有应用前景？除了Research，还有哪些场景可以发挥它的优势？
3、智谱开源Agent相关的模型和技术，这对国内AI生态会产生什么影响？其他公司可以基于这些开源技术做什么？
原文内容
机器之心报道
作者：蛋酱
国产 AI 领域，从今天起有了既能深度研究又能动手操作的自主智能体产品。
这款神器叫做「AutoGLM 沉思」，来自中国公司智谱。
我们来看一个非常经典的案例：只需要输出你想讨论的话题，AI 就能自动去小红书、知乎等平台上深度查询、总结完整报告，并转化为面向大众的传播内容。短短 14 天里，AI 孵化出了一个 5000 多个粉丝的小红书账号，还接到了商单。
「起号」，从未如此简单高效：
3 月 31 日，智谱官宣了新一代 Agent 产品「AutoGLM 沉思」。
相比于此前 OpenAI 的 Deep Research 等产品，「动手能力」是 AutoGLM 沉思最大的亮点之一。它能够「边想边干」，像人类一样自动操作和浏览网页，这意味着知网、小红书、公众号、京东等优质却不对外开放 API 的信源都能被查看到，同时基于背后基座模型的多模态理解能力，这些网页上的图文信息也能被充分利用。
2025 年，大模型技术的演进来到了关键的新阶段：从单纯的语言模型到多模态模型，再到今天，我们终于看到了成熟的自主 Agent 产品，业内称之为「Agentic AI 时代」。更详细地说，我们触手可及的大模型应用已经从「生成式 AI 的单次响应」，真正升级为具备自主推理能力、指挥自身行动和工具调用的智能系统。
「AutoGLM 沉思」的面世，扛起了国产 AI Agent 落地的大旗。且在今天的发布后，「AutoGLM 沉思」即全量上线，免费开放给每一位用户。
体验方式：https://chatglm.cn/（下载「智谱清言」PC 客户端）
与此同时，我们也看到了智谱这家中国公司在 Agent 领域的领先技术布局，包括推理、多模态、记忆和工具。值得一提的是，「AutoGLM 沉思」基于的是智谱全栈自研的 Agent 技术，包括新一代推理模型 GLM-Z1-Air 和基座模型 GLM-4-Air-0414，前者性能比肩 DeepSeek-R1，在速度提升最高 8 倍的同时，价格仅需 DeepSeek-R1 的 1/30。
对于智谱来说，2025 年将是以「开源」为主题的一年。所有 Agentic 相关的模型和技术，包括基座模型 GLM-4-Air0414、推理模型 GLM-Z1-Air、沉思模型 Z1-Rumination、智能体框架，都将在 4 月 14 日正式开源。模型会在接下来的两周内，陆续上线智谱 AI 大模型开放平台（bigmodel.cn），惠及整个技术社区。
首个免费可用、具备强反思能力的 Agent 产品
智谱表示，「AutoGLM 沉思」可以视为自主智能体的「Preview 版本」，可以理解为 DeepResearch 和 Agent 的强强组合。
我们可以从三个方面去评价「AutoGLM 沉思」：
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深度思考：能不能模拟人类在面对复杂问题时的推理与决策过程。
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感知世界：能不能像人一样获取并理解环境信息。
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工具使用：能不能像人一样调用和操作工具，完成复杂任务。
打开智谱清言，说出自己的需求，也就是一段 Prompt，剩下的全部交给 AI：
Prompt：
分析问题：生成式 AI 技术对未来知识生产模式的颠覆性影响
具体要求：
对比传统学术研究与 AI 辅助研究的范式差异
选取至少 5 个典型领域（如医学、法学、文学，经济学，艺术学等）进行深度研究案例分析
字数要求一万字以上
它能探究开放式问题并根据结果执行操作，能够模拟人类「深度研究」的过程，从数据检索、分析到生成报告。
再来一个看看：
Prompt：我要去香港玩 3 天，请帮我设计旅游攻略，注意每个景点都要从小红书上查看网友的真实评论。
到这里，我们都应该看出来「AutoGLM 沉思」的优势何在了。
「AutoGLM 沉思」在一般 Deep Reseach 的基础上，叠加了 AutoGLM 操作电脑浏览器的环境交互能力，有效促进了模型思考的宽度和深度，自然输出的内容也就更全面了。这也是第一个 C 端可以使用的拥有强反思能力的 Agent 产品。目前，AutoGLM 沉思的平均思考步骤在 20 步以上，拥有处理复杂问题的能力。
目前上线的是「AutoGLM 沉思」Preview 版本，比较擅长 Research 相关场景。在未来的两周，产品还将增加更多的 Agent 执行能力。
另一方面，「免费开放」的意义值得重视。以 OpenAI 的 Deep Research 为例，虽然功能上非常吸引人，但被惊艳到的也只是付费 200 美元购买了 Pro 套餐的那一波会员。而「AutoGLM 沉思」选择「免费」开放给所有用户，这延续了智谱的传统，也瞬间打破了海外 AI 公司制定的高昂价格门槛。
「AutoGLM 沉思」背后
智谱在下一盘 Agent 的棋
在百舸争流的技术大变革时代，模型能力的领先始终是智谱这家公司位于行业内的核心竞争力。在「AutoGLM 沉思」面世之前，智谱围绕 Agent 的技术布局已经持续多年。
可以说，这家公司见证、参与、引领了 Agent 技术的几个重要发展阶段：
智谱清言是最早具备 Function Call 能力的大模型应用。早在 2023 年 10 月，智谱就在当时的 ChatGLM3 基座大模型和智谱清言中引入了代码交互能力，并支持 AgentTuning 技术，让模型实现了自主规划任务并调用工具完成任务。
2024 年初，伴随着 GLM-4 的发布，智谱清言上线了 GLMs 个性化智能体定制功能。用户无需编程基础，即可通过简单的提示词指令创建专属智能体，并通过智能体中心分享和调用。
到了 2024 年底，智谱开放了。这是智谱第一个产品化的智能体 Agent，可以做到让 AI 通过语音直接操纵硬件设备，还能跨不同 App 全局操作。
每一次更新，都伴随着智谱在相关技术研发的突飞猛进。「AutoGLM 沉思版」的推出，意味着智谱 Agent 产品的又一次重大迭代，背后是更强大的基础模型、推理、Agent 框架。
在这场发布活动上，智谱透露了「AutoGLM 沉思」背后的关键技术进展：
技术演进路径：GLM-4 基座模型 → GLM-Z1 推理模型 → GLM-Z1-Rumination 沉思模型 → AutoGLM 模型。
首先是推理模型 GLM-Z1-Air。GLM-Z1-Air 是智谱基于扩展强化学习技术训练的新一代推理模型，面对复杂、开放问题，能够进行推理和反思，为 Agent 提供了强大的推理、规划与反思能力。其效果比肩 DeepSeek-R1，提速 8 倍，价格是 R1 的 1/30，可以在消费级显卡上运行。
在性能表现上，GLM-Z1-Air 可以与 DeepSeek-R1（671B，激活 37B）媲美。智谱在 AIME 24/25、LiveCodeBench、GPQA 等基准测试中对 GLM-Z1-Air 进行了评估，评估结果显示 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。
GLM-Z1-Air 背后的基座模型是 GLM-4-Air-0414， 以 32B 参数量比肩更大参数量的国内外主流模型。它在预训练阶段加入了更多的推理类数据，并在对齐阶段针对智能体能力进行了优化，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。
在 GLM-Z1 的基础上，智谱又通过强化学习训练了沉思模型 GLM-Z1-Rumination，提升了模型结合工具使用完成长程推理能力。
同时，智谱在 MAAS 平台上将免费模型 GLM-4-Flash 的基座版本更新至 GLM-4-Flash-0414，并推出了对应的推理版本 GLM-Z1-Flash，在保留大部分效果的情况下更轻量级、更高速，完全免费调用，以适用于更广泛的应用场景。
在落地进程方面，智谱也已经有了清晰的规划：「智谱将专注于在 AGI 和基座模型研发方向，我们未来很长一段时间将专注于 Agentic GLM 相关模型技术的研发上。我们在基座模型上搭建智能体平台，以便帮助我们的生态伙伴调用智谱智能体的能力，打造基于行业、地域和场景的智能体应用。在行业生态方面，我们是模型厂商的占位，我们希望帮助应用合作伙伴做出成功的大模型应用。在城市生态方面，我们依然是模型厂商的占位，通过与当地龙头企业合作来赋能当地产业升级与政务的智能化。」
「传统的复杂工作流将不复存在」
技术和产品的飞速迭代，将为每一个人带来什么？
举例来说，近日 OpenAI 为 GPT-4o 增加了原生的图像生成功能，从网友的反馈到机器之心的亲身体会，生成效果都可以说是「一骑绝尘」，不管是人物真实性还是内容一致性。对于「文生图」这一赛道来说，GPT-4o 树立了一个全新的标杆，让所有的竞争对手又紧张了一下，也让这条赛道重新活跃了起来。
更重要的是，它指出了 AI 正在不断趋近理想中的状态：「所有传统的、复杂的工作流都将不再存在。」一句话 P 图、一句话玩手机、一句话写报告…… 不管是图像的生成和持续编辑，还是设备操控，都指向这一终极形式。
因此，我们能够看到「AutoGLM 沉思」所具备的划时代的意义：当推理模型的「深度研究」结合 Agent 的「动手执行」，它能够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。
Chatbot 同样具有交互性和功能性，而 Agent 与之最大的差异就是自主性和适应性。「AutoGLM 沉思」的价值在于，模型实现了自己决策操作过程，能够通过连续、多步推理实现模型自主规划，并通过反思实现动态调整，不需要提前设计工作流。
从此以后，我们不需要再设计复杂的智能体工作流。这就是自主智能体的雏形，不久后的我们，或许就能触摸到 AI 作为生产力工具的理想形态。
就像领域内最近在讨论的观点：我们所有人都在一架上升的电梯里，你可以站着不动，也可以原地俯卧撑。但最终，都能轻松抵达那个曾经遥不可及的高点。
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