AutoGLM沉思：像人一样的深度思考+动手执行，让复杂问题迎刃而解，而且全免费

如果你是一个自媒体博主，你是否遇到这样的情况，因为白天上班工作忙，晚上下班还要勤勤恳恳的去运营自己的账号，一天的劳累已经让你冒火星子？

你是否经常面临这样的困境，因为白天要奔波于各种项目之间，忙着赶进度、交付成果，到了晚上还得打起精神来处理客户反馈、规划下一步工作，一天下来感觉身体被掏空？

那些从事设计/文案工作的小伙伴，每天都在绞尽脑汁地想创意，从构思初稿到反复修改，还要找配图、查资料，好不容易忙完这些，再看看自己的作品库……天呐，好像还是没达到预期的效果。

有没有这样一个工具，既可以帮我去搜索各种信息资料，也可以自动的帮我去执行任务（帮我干活就行），哎，还真别说，有！

今天，智谱在 2025 中关村论坛上发布最新的自主Agent 产品 AutoGLM 沉思，可以帮助你自动化执行任务，非常厉害，接下来我将带你一起感受一下它的厉害之处！

• 深度思考+动手执行

AutoGLM沉思是智谱发布的最新Agent产品，它基于自研推理模型GLM-Z1-Air，结合了AutoGLM的动手操作能力，能够模拟人类进行深度思考和执行任务，如搜索网页和生成深度报告，是全球首个将深度研究和操作能力结合的Agent。

• 智谱全栈模型

智谱全栈自研模型包括推理模型GLM-Z1-Air和基座模型GLM-4-Air-0414，这些模型通过扩展强化学习技术训练，具备强大的推理和规划能力。

什么是沉思？

沉思功能可高效应对开放性复杂问题，它会一边进行深度推理，一边广泛搜索，快速浏览众多网页，少则数十个多则上百个。

核心技术包括：

1、模拟人在面对复杂问题时的思考；

2、能够像人一样感知这个世界；

3、能够像人一样使用工具。

在此基础上，精心梳理出条理清晰、内容详实的长文报告，并且会完整呈现所有引用来源，确保输出的内容真实可靠、有迹可循。

沉思的功能特性

• 轻松搞定难题：

沉思功能就像一个“难题终结者”，专门帮小白解决那些让人头疼的开放式复杂问题。你不用担心自己不会设计复杂的提示词，AI会自动把复杂问题拆解开，一步步去执行，最后给你一个完整的报告，让你轻松变大神。

• 输出超规范：

它输出的内容不仅有清晰的引用，还会总结思考过程，让你查阅和验证信息时一目了然。

• 省时又高效：

特别擅长找那些冷门、不直观的信息，一次查询就能帮你搞定复杂、耗时的网络调研任务，大大节省时间。

体验方式

体验方式一：沉思

在智谱清言网页版（），进入主对话。打开“沉思”就可以体验

体验方式二：AutoGLM沉思

在浏览器搜“AutoGLM”到官网，下载智谱清言PC客户端。

进入【AutoGLM沉思】，输入问题即可，就可以进行多轮搜索+调研谷歌浏览器手动执行了，只不过我这个是内测版，现在已经完全上线。

当然，很多朋友会问了，这两种方式有什么不同呀？

接下来进行一个小小的区分

这两个产品版本分别是「沉思」和「AutoGLM沉思」，它们都是基于智谱的推理模型GLM-Z1-Air优化而来，具有回答开放式问题、规划任务、浏览大量网页和输出长文报告的能力。

主对话里面的「沉思」和「AutoGLM沉思」，都具有调研海量网页、撰写深度报告、操作浏览网页（如知乎/小红书等）的能力，两者都是基于智谱的推理模型GLM-Z1-Air优化而来。

不同的是，「沉思」不能操作邮箱/购物网站/视频网站等，「AutoGLM沉思」在「沉思」的基础上，增加了AutoGLM的在电脑浏览器上的操作功能，能够自动浏览和操作网页，获得更丰富的信源。

对比维度	AutoGLM沉思	DeepSearch	AI搜索产品	Agent产品
动手能力	✔ 完全支持	✖ 不支持	✖ 不支持	部分支持
深度思考	✔ 优秀	✔ 优秀	一般	一般
免费使用	✔ 免费	✖ 付费	✖ 付费	部分免费
技术栈	自研技术	GPT系列	各不相同	各不相同
多模态	✔ 支持	有限支持	有限支持	部分支持

那么，AutoGLM沉思可以用在哪些应用场景呢？

首先是学术科研使用场景，可以帮助我们进行学术论文检索

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深入探究生成式 AI 技术对知识生产模式的变革，从传统学术研究与 AI 辅助研究的范式差异角度展开，选取医学、法学、文学、经济学、艺术学等不少于五个典型领域，进行深度案例剖析，字数需达一万字以上。

在AutoGLM沉思中输入指令prompt，就可以进行自动搜索+手动执行任务。

首先，他会分析你的意图，明白你的任务执行步骤有哪些，接下来应该怎么去执行。

然后会逐步去执行任务，比如，AutoGLM沉思 为我执行第一步：理解生成式AI技术的基本概念和特点，它会去搜索特定的关键词，检索到一些比较权威的消息源进行初步的学习，

欸，它会回顾自己的任务是什么，目前已经对这个概念有了初步的了解，然后评估当前的搜索任务还打不到要求，接下来会继续进行多轮的搜索，主要还是为了保证写出来的内容可靠再可靠！

这里的用户请求，是在执行搜索过程中会自动调用Chrome浏览器去执行。

然后第二步，同理，它会基于关键词去进行搜索，每一次任务执行会去回想前面已经做过的工作，好好好，不怕遗忘之前的知识。

做完前两步骤，为了“巩固”已经得到的成果，它会把上面的执行结果全部来一遍总结，仿佛在说：你看，我已经完成这么些任务了，没有偷懒，说正经的，每一步的任务都有理有据，基本可查。

最后为完整输出一个比较详细的结果。

还有在做生活攻略方面，比如五一假期的旅行规划

五一假期快到了（还没到），很多朋友都想去外地游玩，然后遇到最头疼的事情就是做旅行规划，太麻烦了。

现在用autoGLM沉思就可以帮你自动规划旅行计划了

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我要去杭州玩3天，请帮我设计一整套的旅游攻略，包括订出行高铁/机票，以及酒店住宿，还有3天的旅程规划，注意每个景点都要从小红书上查看网友的真实评论。

AutoGLM沉思会对用户的请求进行深度的意图分析，会要求提供缺少的信息，

AutoGLM沉思在去第三方网站进行搜索时，会进行登陆验证，这一步完全由用户可控的，需要用户进行扫码/验证登陆，设立100多秒的等待时间。

在登陆知乎时候，设置等待时间，要求用户去登陆验证

AutoGLM沉思会在小红书上搜索到一些热门的笔记，对，它看到了一篇点赞1.2w的小红书笔记，然后对他进行智能阅读，提炼其中的核心内容，如下图：

然后呢，它开始去找一些旅游景点的攻略笔记，他发现之前的小红书笔记内容还不够详细，于是再去找热点笔记。

接下来，它回顾了上面已经完成的任务，包括交通预定，景点旅游，发现接下来需要去杭州的住宿安排，ok，

首先规划详细的执行任务，去找当前最热门的小红书笔记，然后自动的去阅读。

根据如上的信息多轮搜索+手动执行，最终形成一个完整的杭州3天旅行规划

还有一个非常真实的案例，

大家都没有注意到，原来在小红书上有一个账号，是AutoGLM沉思在偷偷运营的，两周粉丝量达到惊人的3000+粉丝

你肯定会好奇，它是如何做到的？

这款Agent能够自主在小红书等热门平台上进行搜索和总结，你可以让它针对某个问题展开深度查询。

你只需向AI提供你想讨论的话题，比如“如何挑选咖啡壶”“如何进行化妆品成分对比”等，它就能帮你搜索数百个信源，并总结出一份完整的报告。

发布会现场演示小红书接单案例

智谱构建了一套极具竞争力的技术栈，涵盖模型、搜索技术以及智能体框架等多个关键领域。

其核心模型体系由推理模型、基础模型与Agent模型协同构建，三者相互配合，为复杂任务的高效处理及智能决策提供了坚实基础。

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推理模型专注于逻辑推理与规划能力，能够在面对复杂问题时，通过多步思考与灵活调整，逐步拆解难题，为问题的解决提供清晰路径；

深度思考模型 GLM-Z1-Air在性能上可以与DeepSeek-R1（671B，激活37B）媲美。

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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。

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基座模型则如同强大的知识库，为模型的泛化能力与深度学习提供了丰富土壤，使其能够在海量数据中汲取知识，广泛适应各类场景；

智谱的沉思模型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，结合实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证，形成完整的自主研究流程。

Agent模型更是赋予模型自主性和能动性，使其能够像人类一样主动探索、学习和适应环境，从而更好地与现实世界进行交互。

此外，智谱的类DeepSearch搜索技术，进一步提升了模型在信息检索方面的精准度和效率，能够快速精准地从海量数据中提取关键信息，为模型决策提供有力支持。

而AutoGLM作为技术亮点，其将深度思考与工具使用能力深度融合，为模型在复杂任务处理上的高效表现提供了强大助力。

今年，智谱在开源领域展现了积极的态度与坚定的决心。

继智谱推出「智谱2025开源年」的首个模型：CogView4以后，接下来的开源模型越来越值得期待了，智谱将陆续开源基座模型GLM-4-Air0414、推理模型GLM-Z1-Air、沉思模型Z1-Rumination以及智能体框架等。

这一系列开源动作将进一步推动技术的共享与创新，激发整个行业的活力与创造力。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-03-31，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除模型搜索开源笔记产品