55年前，左腳剛剛踏上月球的阿姆斯特朗，說了一句簡單的話：“這是個人的一小步，卻是人類的一大步。”

過去幾十年里，很多人曾引用過這句話，用來定格某個歷史性時刻。今天，我們想把這句話套用到智譜的AutoGLM上。

11月29日的智譜Agent OpenDay上，對外公測或內(nèi)測了三個產(chǎn)品——瀏覽器插件AutoGLM Web、電腦智能體大模型GLM-PC，以及一個多月前“劇透”過的AutoGLM，也是智譜第一個產(chǎn)品化的智能體Agent。

短短一個月的時間，AutoGLM的能力不再局限于點(diǎn)外賣、朋友圈點(diǎn)贊，帶來了多個新進(jìn)展：

AutoGLM 可以自主執(zhí)行超過 50 步的長步驟操作，也可以跨App執(zhí)行任務(wù)；
AutoGLM開啟“全自動”上網(wǎng)新體驗(yàn)，支持等數(shù)十個網(wǎng)站的無人駕駛；
像人一樣操作計(jì)算機(jī)的GLM-PC啟動內(nèi)測，基于視覺多模態(tài)模型實(shí)現(xiàn)通用Agent的技術(shù)探索。

同時AutoGLM 啟動了大規(guī)模內(nèi)測，將盡快上線成為面向 C 端用戶的產(chǎn)品，并宣布啟動“10個億級 APP 免費(fèi) Auto 升級”的計(jì)劃。

01 AutoGLM可以做什么？

看到這里，可能不少人會疑問：什么是AutoGLM？

單從名字上看，很容易讓人聯(lián)想到自動駕駛，畢竟幾乎每輛汽車的中控區(qū)都有一個AUTO按鈕，表示該功能或設(shè)置為自動模式。

顧名思義，AutoGLM的場景正是用AI控制手機(jī)，只需要一句語音指令，AutoGLM即可模擬人類操作手機(jī)來完整任務(wù)。AI從只有對話功能的Chatbot，正在進(jìn)化為“有手、有腦、有眼睛”的自主Agent。

為了方便大家理解，我們提前做了一波測試。

對于不方便看視頻的小伙伴，這里大致說一下我們測試的四個場景：分別是到小紅書查找周末出行攻略、給小紅書博主的最新內(nèi)容評論、到拼多多上買一箱涌泉蜜桔、訂一張從寧波到北京的機(jī)票。

直接說結(jié)果，AutoGLM都準(zhǔn)確完成了工作，幾個涉及到購買的場景，只需要我們最后付款即可。稍有不足的是，遇到彈窗或需要人工確認(rèn)的環(huán)節(jié)，目前AutoGLM還無法處理，需要人為操作后才能繼續(xù)后面的流程。

由于時間的原因，我們的測試沒有太深入，對于AutoGLM的能力升級，可以參考智譜Agent OpenDay上傳遞出的信息：

超長任務(wù)：理解超長指令，執(zhí)行超長任務(wù)。例如，在采購火鍋食材的例子中，AutoGLM 自主執(zhí)行了 54步無打斷操作。并且，在這種多步、循環(huán)任務(wù)中，AutoGLM 的速度表現(xiàn)超過人手動操作。

跨 App：AutoGLM 支持跨 App 來執(zhí)行任務(wù)。用戶將習(xí)慣于 AI 自動處理，而不是在多個 APP 間來回切換。由于目前 AutoGLM 形態(tài)更像是用戶和應(yīng)用間的APP執(zhí)行的調(diào)度層，因此跨 App 能力是里面非常關(guān)鍵的一步。

短口令：AutoGLM 能夠支持長任務(wù)的自定義短語。今天，你不用再給AutoGLM說：“幫我買一杯瑞幸咖啡，生椰拿鐵，五道口店，大杯、熱、微糖” 這類超長指令，只需要說“點(diǎn)咖啡”。

隨便模式：我們都會陷入選擇恐懼，AutoGLM 今天可以主動幫你做出決策。隨便模式下所有步驟都讓 AI 決策，帶來有抽盲盒式的驚喜。想不想嘗嘗AI為你點(diǎn)的咖啡口味？

以此類推，AutoGLM Web和GLM-PC的能力和AutoGLM相似，面向的場景分別是瀏覽器和電腦端，并且有一些智能手機(jī)上做不到的功能。

比如AutoGLM Web能夠理解用戶的指令，自動為用戶在網(wǎng)頁上站內(nèi)檢索、多鏈接總結(jié)，甚至進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)生成arXiv日報(bào)，搭建Github倉庫，在微博超話簽到等個性化功能。

再比如遠(yuǎn)程手機(jī)發(fā)指令，GLM-PC可以自主完成電腦操作，可以設(shè)定一個未來時間，在開機(jī)狀態(tài)下定時執(zhí)行任務(wù)。

想象一下：即使你在摸魚、喝咖啡或者上廁所，你的電腦依然在工作，絲毫不會影響工作的進(jìn)度。

02 人機(jī)交互進(jìn)入AI時代

當(dāng)然，讓我們印象深刻的，并非是AutoGLM所實(shí)現(xiàn)的能力，而是對人機(jī)交互模式的巨大沖擊，基于自然語言的人機(jī)交互已經(jīng)是現(xiàn)在進(jìn)行時。

小時候上“微機(jī)課”，老師經(jīng)常掛在嘴邊的一句話就是：“你們要學(xué)會用電腦。”

之所以會出現(xiàn)一個“學(xué)”字，因?yàn)椴僮麟娔X必須要學(xué)會使用鍵盤和鼠標(biāo)、必須學(xué)會輸入法、必須要去適應(yīng)每一個應(yīng)用的復(fù)雜界面，想要編寫程序還需要從0開始學(xué)一門編程語言。盡管這些工具在不斷進(jìn)步，人與機(jī)器的協(xié)作依然是一件高門檻的事，特別是一些專業(yè)軟件，想要完成某個任務(wù)需要很多個步驟，過程中充斥著機(jī)械性的重復(fù)勞動。

AutoGLM目前的功能還很基礎(chǔ)，卻拉開了人機(jī)交互進(jìn)化的序幕：借助于大模型的強(qiáng)大能力，只需要一句話，AI就能自動幫我們處理復(fù)雜的任務(wù)，人機(jī)協(xié)作的門檻進(jìn)一步降低。

不再是人被動適應(yīng)機(jī)器，而是讓機(jī)器理解人類。

試圖打破人機(jī)交互僵局的，不只是國內(nèi)的智譜，蘋果的Apple lnteligence、Anthropic的Computer Use、谷歌的Jarvis，以及OpenAI即將發(fā)布的Operator，都在朝同樣的方向進(jìn)行創(chuàng)新。

問題來了，大模型距離重塑人機(jī)交互范式還有多遠(yuǎn)呢？

自動駕駛領(lǐng)域有L1—L5的能力劃分，OpenAI、智譜等企業(yè)也提出了類似的技術(shù)階段：L1是語言能力、L2是邏輯能力(多模態(tài)能力)、L3是使用工具的能力、L4是自我學(xué)習(xí)能力，最終做到像人一樣理解界面、規(guī)劃任務(wù)、使用工具、完成任務(wù)。

“壞消息”在于，目前大模型能力還處于初級階段。按照智譜 CEO 張鵬的說法，“Agent 將極大地提升 L3 使用工具能力，同時開啟對 L4 自我學(xué)習(xí)能力的探索。”

“好消息”則是，在智譜Agent OpenDay上，榮耀、華碩、小鵬、高通、英特爾等，分別從不同的場景出發(fā)，分享了他們對智能終端的實(shí)踐及展望。

也就是說，大模型重塑人機(jī)交互范式，絕非是大模型企業(yè)的愿景，而是包含終端廠商、芯片廠商在內(nèi)的產(chǎn)業(yè)上下游的共識。隨著AutoGLM能力的提升，將能調(diào)用越來越多的應(yīng)用，適配越來越多的系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)越來越復(fù)雜的連貫自主操作。

另一個不應(yīng)該忽略的信息是：端側(cè)算力正在持續(xù)提升，智譜順勢推出了為AI原生設(shè)備適配的模型和端云同源的協(xié)同架構(gòu)，意味著Agent不僅將在應(yīng)用上實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)變革，還能將推廣到各類智能設(shè)備上，手機(jī)+AI、PC+AI、汽車+AI等將不斷涌現(xiàn)。

03 寫在最后

在大模型的概念剛走紅時，就有人將其比作是“操作系統(tǒng)”。

至少從AutoGLM的表現(xiàn)來看，即便只是在用戶和應(yīng)用之間增加一個智能調(diào)度層，已經(jīng)有了GLM-OS（以大模型為中心的通用計(jì)算系統(tǒng)）的雛形。倘若能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)原生的人與機(jī)器交互，將從根本上改變?nèi)藱C(jī)交互模式，所有人都可以用自然語言操作手機(jī)、電腦、汽車、眼鏡等等。

值得期待的是，著名調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner已經(jīng)將agentic AI列為2025年十大技術(shù)趨勢之一，預(yù)測2028年至少有 15%的日常工作決策將由agentic AI自主完成。