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AI大模型與智能體的糾纏

一句“幫我賺錢”，AI智能體自主搜索征稿信息、撰寫稿件、投稿收取稿費，人類只需坐等收入到賬。

2025年3月，當智譜CEO張鵬演示AutoGLM“沉思”智能體完成復雜賺錢任務時，AI技術的能力邊界再次被打破。這個能思考10分鐘、不斷自我修正的智能體，代表人工智能正從語言理解邁向自主行動的新紀元。

而在同一時期，北京通用人工智能研究院的仿真小女孩“通通”在體感溫度升高時，自主完成脫鞋、踩沙發、墊靠墊、取遙控器、開空調等一系列動作。

“通通”（右一）在仿真環境中和其他智能體互動。（北京通用人工智能研究院供圖）

AI智能體與傳統大模型之間的界限從未如此清晰，也從未如此交融。當大模型生成完美的旅行攻略時，智能體已預訂好機票、酒店，并因暴雨主動調整行程——前者是知識庫，后者是執行者。

當然，AI智能體的發展也非一步到位，早期的AutoGPT框架初步實現任務分解能力；OpenAI的GPTs自定義助手增強了個性化定制；如今端側部署的個人智能體實現了隱私保護與實時響應的結合。簡單來說就是當用戶詢問“如何制作拿鐵咖啡”時，大模型會詳細描述步驟，而智能體會實際操作咖啡機完成制作。

而當市場還在爭論Agent概念時，智譜低調上線了一款定位“企業級超級助手”的產品。當它帶著“交付導向、記憶機制、無縫嵌入”三大宣言殺入戰場后，真能扮演好“執行者”的角色嗎？

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從“工具”到“同事”的智譜CoCo

不同于前面推出的AutoGLM“沉思”，CoCo目前僅推出網頁版，初次登錄CoCo的界面（www.zhipuai.cn），用戶會遭遇一場“角色面試”——自我介紹輸入框要求你闡明職位、職責甚至工作偏好。這并非形式主義，而是記憶機制的初始化。

完成后跳轉到主界面，可以看到CoCo會針對用戶剛才填寫的個人自我介紹，主動生成一些提問。

實測中，當我們將測試賬號身份設定為“科技媒體編輯”，CoCo會在主頁中主動彈出“需要了解國內AI應用的最新動態，能否推薦一些”的提示，這種預判源于CoCo獨特的記憶架構——用戶可配置短期記憶（如臨時項目需求）或永久記憶（如崗位核心職責），系統自動關聯企業知識庫實現精準召回，進而帶給用戶一對一的“助手”服務。

這個設定非常重要，作為全球首個“有記憶”的Agent，CoCo通過學習員工職能屬性、項目歷史等數據，形成動態更新的個人畫像。當市場營銷專員與財務總監發起同一指令“分析Q3數據”，前者可能收到消費者畫像報告，后者則優先獲得財務風險評估——這正是CoCo被譽為“數字秘書”的關鍵。

接下來我們嘗試在對話框輸入“《電腦報》編輯團隊將在6月底對‘拾夢貓動漫’進行專訪，請規劃報道計劃”的指令，CoCo會完整地展示自己的思考流程，并形成可任務規劃，提醒用戶是否修改或直接點擊確認規劃，整個流程就如同有真的編輯助力在同筆者交互一般。

點擊“確認規劃”后，CoCo就會根據剛才的規劃內容一步一步地調用各種工具完成任務了。CoCo在工作的時候，我們完全可以當“甩手掌柜”偷懶了，其每完成規劃清單上的一件事情，就會在相應項上畫√表示已完成，相當省心。合計八項任務，CoCo花費了10分鐘左右的時間為我們完成規劃，其最終生成一個html形式的內容文件。

無論是公司背調還是作品評析，CoCo就如同一位稱職的助手，為我們整理好了所有的內容且標注了來源，相當不錯，當然，如果在生成內容里面多一些圖片元素或可選擇生成PPT形式的策劃方案，會更方便公司同事間交流一些。

而除生成內容外，閱讀內容也是CoCo的一大技能。在模仿招聘場景的測試中，我們輸入“招聘AI領域助理編輯”需求。CoCo不僅輸出崗位說明書，更從10份虛擬簡歷中篩選出3名最優人選，判斷依據包括“曾運營科技類公眾號”“熟練使用GPT工具”等細節。

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“一人即是團隊”時代

知識庫成標配

針對重復性任務，CoCo支持將高頻操作（如新品文案生成、月度財報分析）封裝為可復用的“MCP小應用”。在CoCo界面左側的工具欄中，用戶不僅可以創建智能體，更可以進入CoCo準備好的應用門戶/工具集，用戶完全可以憑借這些工具，打造獨屬自己的AI智能體。

不過對于大多數用戶而言，“知識庫”功能明顯更好用一些。智譜目前直接將CoCo的知識庫分為“官方”和“我的”兩個類別，用戶可在“我的”界面下，新建屬于自己的知識庫，支持用戶上傳txt/docx/pdf/pptx等主流格式文件到知識庫中。

知識庫作為AI時代的黃金賽道，CoCo這樣定位企業應用的智能體產品，提前布局該賽道并不意外，畢竟企業用戶本身對知識庫產品就有剛需，只不過從實測來看，其知識庫并未進一步細分，官方推薦的公開知識庫偏少，也暫未涉及類似“關注”選項，更沒有像騰訊ima一樣讓知識庫同交互界面進行融合。

當然，CoCo好的地方是將知識庫同數據庫做了區隔，用戶可以在“我的CoCo”配置中設置為可被CoCo自主調度的數據表資源，由CoCo執行數據CRUD操作，只是在功能上少了一些團隊意識。

從這一塊的體驗也可以看出，CoCo在企業辦公上有了初步的布局，但在功能細分設計上，卻少了一些團隊協作的模塊，這或許同當下CoCo僅處于內測邀請階段有關。只不過單從體驗和功能實現上看，CoCo其實很難同當下豆包、DeepSeek拉開距離，畢竟當用戶提示詞相對明確時，DeepSeek其實也是可以為我們生成各種計劃、方案的，且豆包同樣擁有自己的“智能體”廣場，單純的AIGC內容生成與處理，恐怕很難讓CoCo從眾多競爭對手中脫穎而出。

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點評

AI Agent的“有用”時代已至

隨著CoCo等產品持續進化，“一人獨角獸公司”正成為可能——人類負責戰略與創造，Agent接管執行與交付。只不過從CoCo實際體驗來看，其離“走進物理世界的智能體”還有些距離，其功能更多還是基于AI大模型功能的整合與優化，生產力價值還有待進一步釋放。

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編輯｜張毅

主編｜黎坤

總編輯｜吳新

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