3月31日，AI智能体概念局部异动，午后赛意信息逆势涨停，鼎捷数智、新致软件、邦彦技术、致远互联等跟涨。

　　消息面上，智谱当日宣布发布全球首个集深度研究与实际操作能力于一体的智能体AutoGLM沉思。AutoGLM沉思的不同之处在于，其能够实现“边想边干”——具备深度研究能力（Deep Research），同时能实现实际操作（Operator）。

　　同时，智谱宣布推出多款全新模型，包括全新的深度思考模型GLM-Z1-Air。智谱CEO张鹏称，在性能表现上，GLM-Z1-Air可以与DeepSeek-R1（671B，激活37B）媲美。在推理速度上，GLM-Z1-Air相比R1提升了8倍，成本可以降低至1/30。

智能体能“边想边干”

　　14天前，智谱秘密开展了一项测试：注册了一个专注于生活科普的小红书号，用AutoGLM沉思生成了笔记，比如怎么选咖啡壶、怎么做化妆品成分对比等，做严谨的比对分析。

　　“两周时间，这个账号收获了5000粉丝，接到多条商单邀请。昨天，智谱发出了第一个商单，赚了500块钱。”张鹏透露。

　　在现场演示中，张鹏给出一个指令：“用你最擅长的方式，帮我赚100块钱。”

　　AutoGLM沉思随后开始了一轮又一轮的“灵魂拷问”：“我到底擅长啥？”随后智能体发现，自己可能可以通过写作，或者调查问卷之类的方式赚到钱。随后它又开始思考，该去哪里搜集各种征稿信息？

　　在此过程中，AutoGLM沉思在不断打开知乎/小红书搜索，自己输入要搜索的信息、选择好筛选条件，实施进行推理规划、反思、查询、调用工具。

　　十余分钟后，AutoGLM沉思找到了一份写稿赚钱的任务，撰写完稿件后自动登录邮箱，准备把稿件发给杂志投稿邮箱。

　　“相信这是大家很多人都是第一次见到，智能体在我的电脑上，自己动手在上网，认认真真地干一件事儿。”张鹏说。

　　张鹏称，AutoGLM沉思体现了智谱对AI Agent的核心理解：让机器不仅能够思考，还能主动行动，实现“边想边干”的目标。

　　这一能力的实现依赖于三个关键特性：深度思考，能够模拟人类在面对复杂问题时的推理与决策过程；感知世界，能够像人一样获取并理解环境信息；工具使用，能够像人一样调用和操作工具，完成复杂任务。

　　基于上述能力，AutoGLM沉思能深入研究，还能真正执行任务，推动AI Agent从单纯的思考者，进化为能交付结果的智能执行者。

与R1相比

GLM-Z1-Air模型推理成本降低至1/30

　　AutoGLM沉思的技术演进路径包括：GLM-4基座模型→GLM-Z1推理模型→GLM-Z1-Rumination沉思模型→AutoGLM模型，其中核心链路的模型和技术，智谱将于4月14日正式开源。

　　据记者了解，其中多款为智谱自研的全新模型。基于最新的技术积累，智谱重新训练了一个320亿参数的基座模型GLM-4-Air-0414，在预训练阶段加入了更多的代码类、推理类数据，并在对齐阶段针对智能体能力进行了优化，模型在工具调用、联网搜索、代码等智能体任务上的能力得到大大加强。

　　基于GLM-4-Air-0414，智谱引入了更多推理类数据，并在对齐阶段深度优化了通用能力，推出了全新的深度思考模型GLM-Z1-Air。在性能表现上，GLM-Z1-Air可以与DeepSeek-R1（671B，激活37B）媲美。

　　张鹏称，在推理速度上，GLM-Z1-Air相比R1提升了8倍，成本可以降低至1/30，实现高性能与高性价比的双重突破。此外，GLM-Z1-Air可在消费级显卡上运行。

　　基于GLM-Z1，智谱通过扩展强化学习训练，提升了模型结合工具使用完成长程推理能力，训练出沉思模型GLM-Z1-Rumination。GLM-Z1-Rumination能够主动理解用户需求，在复杂任务中不断优化推理、反复验证与修正假设，使研究成果更具可靠性与实用性。

　　“2025年将会是Agent应用的元年。”张鹏称，智谱始终专注于AGI基座模型的研发，目前已经探索到L3-Agentic LLM阶段，智谱将GLM一系列Agent能力，统称为Agentic GLM。“未来很长一段时间内，智谱将聚焦Agentic GLM的研发。”