厉害了，智谱造了全球首个手机通用Agent！人人免费，APP甚至直接操控云电脑

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就在刚刚，全球首个手机通用Agent，来了！

现在，假如你正在开会，但只需要给手机打一句话，就能让它“自己动起来”，给你点外卖：

帮我在美团外卖上，找最近的瑞幸咖啡，点一杯大杯的冰美式。

可以看到，AI在接收到任务的一瞬间，就开始“嗖嗖”地执行起了任务。

它会直接接管你的手机，不需要在各种APP之间跳来跳去，就可以把点外卖的活儿给干完。

嗯，非常直观的感受就是：够方便，够智能。

那么这个Agent到底是什么来头？

它就是智谱刚刚发布的全球第一个手机通用Agent，就好比把Manus的能力搬到了手机一样。

划个重点：免费，人人可用！

或许这时候有小伙伴要说了，让手机自己动的Agent不是已经有了嘛？

非也非也，这次真的有点不太一样。

因为智谱的这个Agent，所有任务都是在云端执行，也就是相当于给你的设备安了个云手机或云电脑，不仅任务执行得流畅，更不影响你使用其它APP！

更重要的是，这也是全球第一个大众消费级的Agent，不只手机（安卓、iOS均可），甚至可以操控云电脑帮你干活哦~

或许，这是你真正免费接触、感受Agent的最佳时刻。

还能做什么？

我们先简单介绍一下AutoGLM的操作方式。

在进入APP之后，可以看到有两个大类别的任务可选，一个是“生活助手”，另一个是“办公助手”。

以生活助手为例，点进来后是一个正常跟AI对话的窗口，但我们需要先点击右上角的“手机”：

然后我们再点击底部的“接管手机”，就来到了之前我们提到的“云端智能手机”界面了：

在这里，我们可以像操作正常手机一样，进入到任务可能需要的APP里，登录并设置咱们自己的账号等。

设置完毕后，我们就让它auto起来了，这一次，我们来个复杂一点的任务：

我要买一个200块钱左右的保温杯，帮我在淘宝、京东和拼多多上比一下货。

可以看到，对于“货比三家”这样繁琐的任务，AutoGLM都可以“嗖嗖”地自主跨APP且精准地执行。

而我们所要做的，就是“发起任务→静候结果”即可。

除了这些日常生活中能用到的功能之外，AutoGLM还特别擅长把工作、学习场景中的任务给auto起来。

而且不同于现在PC网页端的Agent，AutoGLM是直接在手机里调用一台云电脑给你干活！

我们先切换到“办公助手”这个模式，界面是这样的：

可以看到，在输入栏的上方，便很方便地展示了“AI视频”、“AI PPT”、“AI 网页”等功能的入口。

这一次，我们先小试牛刀，让AutoGLM生成一份关于Agent的调研报告：

帮我生成一份关于Agent的调研报告。

同样的，我们无需做任何操作，就能看到AutoGLM自己用“云电脑”搜集、整理资料，在静候几分钟之后，一份基于近100份参考源、数千字的报告就水灵灵地出来了：

进一步的，我们可以要求AutoGLM把文字的结果做成一份PPT：

把这个报告做成一个精美的PPT。

不得不说，原先需要我们耗时起码一天的工作，到了AutoGLM这里，真的仅仅需要几分钟的时间。

怎么做到的？

以上种种实测不难看出，相比传统聊天机器人只会“告诉你怎么做”，AutoGLM已经进化到“直接帮你做”。

而且最重要的一点是，它几乎不占用本地资源。

这也是本次AutoGLM的关键升级之处——为每位用户准备了一台云手机和一台云电脑，类似于云端备用机（里面提前装好了一堆APP）。

有了这个东西，用户无需安装任何应用、无需额外连接，就能直接调动AutoGLM执行各种任务；而且，AutoGLM干活时不会影响用户正常使用自己的设备，二者互不干扰。

更妙的是，一些不常用但不得不装的应用，也可以直接放到云端备用机中，从而释放更多本地存储，让设备运行更流畅。

总而言之，AutoGLM之所以能在手机、PC等设备上流畅运行，背后实打实离不开云端执行这一底层设计。

从更广的视角来看，“云端执行”不仅精准击中了行业痛点，还顺应了当下正在兴起的一股趋势。

今年以来，Agent的火爆有目共睹，但一到落地环节大家就开始集体头疼：

第一，本地设备算力有限，普通手机电脑根本无法支撑高并发、高算力需求的Agent任务。换句话说，偶尔跑跑简单任务还行，一遇到复杂任务就容易“宕机”。

第二，即便是执行一些简单任务，Agent在运行时也会持续占用本地CPU、内存甚至操作权限，严重影响用户正常使用自己的设备，体验感差。

而“云端执行”恰好对症下药——既不占用本地资源，也不干扰用户对真实设备的操作。

正因如此，目前已经能看到有越来越多的行业玩家开始布局云端Agent。

例如互联网大厂这边，阿里云就在世界人工智能大会论坛上推出了专为智能体打造的“超级大脑”——无影AgentBay，以云端电脑形态执行各项任务。

另外，PPIO等云厂商也推出了“Agent沙箱”等产品，为Agent提供专门的云端运行环境。

这些动作都说明，行业内部已经认识到云端执行对于Agent发展的重要性，并开始积极投入资源进行布局。

而智谱此次推出的AutoGLM，正是依托这一设计，从只能跑跑简单任务的初级Agent中脱颖而出，切实融入了普通人的工作与生活中。

万物皆可AutoGLM

与此同时，AutoGLM并不局限于手机和电脑，还能被集成到更多载体中——

如智能音箱、车载系统甚至毛绒玩具里，主打一个“万物皆可AutoGLM”。

为实现其广泛应用，智谱即日起还上线了移动端API申请通道及「AutoGLM开发者生态共建计划」，通过开放API将AutoGLM的能力赋能给更多开发者的智能产品。

显而易见，智谱在AutoGLM上的布局，有着自己的节奏和长远考量。

从成立的第一天起，这家公司就将通用人工智能（AGI）作为追求目标，并在后续提出了“让机器像人一样思考”的愿景。

围绕这一目标，智谱规划了L1-L5的AGI路线图：从预训练大模型，到对齐推理、自我学习、自我认知，直至最终的意识智能，一步步循序推进。

而AutoGLM，正是智谱通往L3“自主学习智能体”的关键一步——通过将Agent能力带给更广泛的普通用户，不仅验证了当前技术的可行性，还能在真实应用中不断积累经验与反馈，推动模型自主学习。

这种自我学习能力，使机器能够突破单纯依赖历史数据获取知识的局限，在与用户和环境的持续交互中发现新知识、总结新方法，并反过来提升自身能力，形成技术与应用的正向飞轮。

一旦这个飞轮持续运转，自然也能进一步夯实智谱在Agent领域的领先位置。

而且这一次有个比较新的变化是，和GPT-5类似，AutoGLM也实现了能力“大一统”——

背靠智谱最新开源SOTA语言模型GLM-4.5与视觉推理模型GLM-4.5V（纯国产Agent），首次将推理、非推理、编码、研究、Agentic、GUI Agent等能力整合进一个模型。

这也代表着智谱对AGI的早期理解：

具备通用完整的多模态和思维能力的模型是通向AGI的一个重要里程碑，AutoGLM是其对AGI的又一阶段性探索成果。

另外从行业角度来看，AutoGLM更重要的意义或许在于，它用真实产品验证了“云端执行”这一路线的可行性与可靠性。

不过有一说一，AutoGLM在给行业提供新解法的同时，也为本就竞争激烈的Agent赛道再添一把火。

因为Agent发展到现在这个阶段，拼的已经不只是能否完成任务，而是能否从简单的执行者，升级为能够处理更复杂场景、更稳妥应对不确定性的“全能型选手”。

当然，抛开厂商们之间的“腥风血雨”，对普通用户而言，AutoGLM这一新工具无疑正在真实改变我们和机器之间进行交互的方式——

手中的大模型不再只是“会聊天”，而是能直接操作系统，真正帮忙完成任务。

更进一步，智谱还提出了从Agent迈向AGI应始终追求的3A原则：

Around-the-clock（全时）：24小时待命与持续执行，在用户睡觉/离开/设备黑屏时仍可运行与产出。

Autonomy without interference（自运转、零干扰）：Agent在云端设备运行，不占用用户屏幕/算力。

Affinity（全域连接）：跳出浏览器对话框，连接手机、电脑、手表、眼镜、PIN、家电等多种设备与服务，覆盖数字与物理世界。

可以预见，随着技术的持续迭代与生态的不断丰富，“问一句，剩下全交给Agent”的时代离我们真的不远了。


来源：36kr