AutoGLM – 智谱AI推出的模拟人类操作手机的AI智能体

一、AutoGLM的基本概念与概述

AutoGLM是由智谱AI推出的一种创新型产品，是一个基于图形用户界面（GUI）的自主任务完成智能体，隶属于ChatGLM系列，堪称AI交互技术的新突破，它的诞生标志着AI能力从能说迈向了能干的新阶段。

其设计初衷源于对现有AI技术局限性的洞察，因为在人工智能技术快速发展，大模型广泛应用的背景下，传统大模型智能体面临着动作执行精确度不足和任务规划灵活性差等问题。为解决这些问题，并基于对未来人机交互方式的前瞻性思考，AutoGLM应运而生。它旨在为用户提供更加直观、高效的任务执行体验，其核心设计理念结合了先进的机器学习技术和图形用户界面（GUI）交互模式，在各种复杂的应用环境中展现出色表现，降低了对特定API接口的依赖，代表着人机交互方式的一种革新趋势。例如，在处理综合性网络任务时，系统能够将整个过程的状态（如当前页面URL和用户窗口位置）和动作（如鼠标点击、页面滚动等）整合到模型中，通过推理得出下一步该执行的具体操作，且可根据不同类型的网页和应用环境，自动调整操作策略。

（一）相关技术基础

• GUI交互机制：这是AutoGLM的核心交互机制，融合了先进的大语言模型（LLM）和图形用户界面（GUI）处理技术，能够将复杂的网页内容转化为智能体可理解和操作的格式，这个过程包括对文字内容及其操作组件位置的精确抽取，为后续的动作执行奠定坚实基础。就好比一个人类浏览网页一样，交互相当自然直观。比如用户想要在网页上进行搜索某个特定内容的操作，AutoGLM能精确识别搜索框位置、解析搜索指令并执行搜索动作。
• 决策机制：其核心基于马尔科夫决策过程（MDP）。在此框架下，AutoGLM将任务执行过程视为一个动态系统，包含了状态（S）、动作（A）、转移概率（P）和奖励（R）等关键要素。AutoGLM会根据当前状态S，选择一个最优的动作A，然后根据转移概率P进入下一个状态S’，并获得相应的奖励R，这个过程不断循环，直到任务完成。并且，为了优化决策过程，还引入策略（π） 、价值函数（V(s)）和动作价值函数（Q(s,a)）的概念。例如，动作价值函数Q(s,a)表示在状态s下执行动作a可以获得的预期累积奖励，AutoGLM通过比较不同动作的动作价值，能够更精确地选择最佳动作。此外，还涉及到折扣因子γ的作用，当γ接近1时，AutoGLM会更重视长期利益；反之，当γ接近0时，它会更倾向于追求眼前的即时奖励。
• 自进化学习框架：采用了自进化在线课程强化学习框架，支持智能体在实际应用过程中自我进化。也就是它能够根据每次任务执行的反馈以及新遇到的情况，动态调整自身的能力，实现鲁棒的错误恢复，并且逐步提升性能，就像它拥有不断学习、不断成长的本领一样。

二、AutoGLM的特点

（一）强大的自主性

AutoGLM拥有强大的自主完成任务能力，一旦接收到用户的指令，无需人工在旁过多干预，就能自行按照设定去执行操作。它仿佛拥有自己的思考逻辑，像一个真正的智能小管家一样，独立地帮用户处理各类事务。例如，用户下达在手机上购买特定商品的指令后，AutoGLM可以自行打开购物APP，搜索商品，添加到购物车，选择支付方式并完成购买，整个过程无需用户一步步操作指示。

（二）优秀的GUI交互能力

可以通过图形用户界面（GUI）与手机和网页进行流畅且自然的交互。无论是在手机上打开各类APP进行操作，还是在网页中执行浏览、查询、填写信息等动作，它都能精准识别界面元素，实现无缝对接。这使用户可以轻松用自然语言指挥它在这些图形界面环境里完成各种想要的任务。例如，在网页上填写复杂的表单，AutoGLM能够准确找到每个输入框对应的项目内容并填写，这一过程就像人类直接操作一样自然流畅，但更加高效准确。

（三）中间接口的创新设计

它设计了独特且合适的基础智能体解耦合中间界面，成功地将规划和落地行为分离开来。这种分离使得任务规划和动作执行能够独立优化，有助于提高动作执行的精确度。例如在执行复杂办公任务时（如撰写一份包含多图表的报告），任务规划部分可以规划出各个步骤以及数据需求等，而动作执行部分则专注于精确地操作 office软件生成图表、编辑文字等内容，避免混淆与干扰，提升整体任务的质量与效率。

（四）渐进式的自进化能力

采用新颖的自进化在线课程强化学习框架，支持智能体在实际应用过程中自我进化。随着不断使用，它能根据任务的执行结果和新情况，动态调整自己。比如最初执行某一类型任务时效果不佳，但经过多次实践后能够逐步提升性能，不断优化对同类任务的处理方式，准确把握用户需求，越用越聪明，越用越能更好地满足用户多样化的需求。

（五）灵活支持多种交互方式

• 语音交互便捷性：利用自然语言处理技术，能够通过语音命令实现精确的任务指派，这一功能在例如虚拟助手、客服机器人等场景中有很大的应用价值。例如在智能家居控制中，用户只需语音命令AutoGLM打开或关闭某个房间的灯光、调节空调温度等，就像与真人交流一样方便自然，大大降低了用户的操作门槛，提升了操作效率，这与传统AI智能体多依赖文本输入的方式相比具有很大优势。
• 支持上下文理解：可以持续跟踪并回应用户的具体需求，这一过程使得人机交互更加自然和流畅。举例来说，在对话场景中，如果用户之前提到过一些特定信息（如喜爱的电影类型），后续在做相关任务（如查询电影推荐）时，AutoGLM能够依据之前的上下文信息给出更符合用户期望的结果，而不是只针对单次指令进行孤立的响应，提升了整体交互的连贯性与智能性。

三、AutoGLM的应用场景

（一）手机端操作

• 日常社交应用：能模拟人类操作手机完成各种社交任务，例如给微信好友发信息、打语音电话，还能总结公众号文章等内容。用户无需手动操作打开微信、输入文字、查找联系人等繁琐步骤，只需简单地对AutoGLM下达指令，它就能迅速准确地完成任务。
• 生活服务类操作：无论是在12306上购买火车票、在携程上预订酒店、在美团上点外卖，还是进行淘宝购物等，AutoGLM都能轻松应对。可以想象用户在忙碌或者不方便操作手机时，只需告诉AutoGLM需求（如“帮我定一份明天的午餐外卖”），它就会在相应APP上筛选商品或服务，完成下单操作等流程。
• 复杂任务和多步骤任务处理：能够自主执行超过50步无打断操作，还可实现操作流程复现。例如在采购火锅食材的例子中，AutoGLM自主执行了54步无打断操作，而且在这种多步、循环任务中，其速度表现甚至超过人手动操作。并且支持跨App操作，具有强大的泛化能力和思维链，能够在多个APP之间协同工作，如从地图APP获取店铺位置信息，再到购物APP下单购买商品等，大大提高了任务处理的整体效率，用户无需不断在不同APP之间切换操作，节省了大量时间和精力。

（二）网页浏览领域

• 一般网页操作：借助GUI交互机制，AutoGLM可以进行网页浏览、查询、查找元素等基本操作。在处理综合性网络任务时表现出色，例如用户想要搜索某一旅游景点的攻略、酒店评价等信息时，它能够自动调整操作策略，从不同的网页中筛选整合信息，最终将符合需求的结果呈现给用户，整个过程无需人工过多干预，就像有一个虚拟助手在代劳网页搜索工作一样便捷高效。
• 支持特定网站的自动化操作：在一些特定网站（如搜索、微博、知乎、Github等）上实现无人驾驶般的操作。比如在智谱清言插件的支持下，能够自动完成搜索芒果tv，打开相关视频页面，播放最新一集，发弹幕结局打卡等一系列操作，全程无人干预，极大地提升用户体验，使用户能更加轻松地获取信息或者享受网页内容服务。

（三）智能家居集成方面

可以集成到智能家居系统中，通过语音或文字指令控制家中的智能设备，如控制智能灯光的开关、调节智能空调的温度等场景。就如同家中有一个智能管家，只要用户发出指令，就能控制连接到系统中的各种智能设备，实现家居设备自动化控制，提升家居生活的便利性和舒适度。而且由于AutoGLM对上下文的理解能力，可以实现连续的智能家居控制操作，比如先打开客厅灯光，再调节其他房间的温度等操作指令，AutoGLM可以按照顺序依次执行，无需分别多次下达命令。

四、AutoGLM与其他模型的比较

（一）与传统AIAgent的对比

• 交互速度与人性化操作：传统AIAgent多依赖于文本输入，而AutoGLM通过自然的语音输入，大大提升了交互速度并且使得用户的使用门槛显著降低，同时其引入了更多的人性化操作，而传统AIAgent在这方面表现相对较弱。例如在查询信息时，用户通过语音向AutoGLM提问比输入文字到传统AIAgent更加快速便捷，就像与人对话一样自然。
• 任务执行能力差异：传统AIAgent在执行复杂任务时可能缺乏灵活性和精确性。例如在需要多步骤操作或者跨应用操作的场景下，传统AIAgent可能不能很好地应对。而AutoGLM能够很好地规划任务，执行长达50步以上的复杂无打断操作，并且可以在不同APP间进行数据交互协同完成任务。如完成一次包含酒店预订、交通票务预订和当地旅游攻略查询的综合性旅行规划任务，AutoGLM凭借其跨App操作能力和高精度任务规划能力，可以高效地完成任务链，而传统AIAgent可能在这些长产业链任务中出现信息丢失或者操作中断等情况。
• 自适应学习能力区别：AutoGLM具备自适应学习能力，能够在使用过程中不断优化自身，改善用户的操作体验。例如在多次执行相似任务后，AutoGLM可以依据之前的执行结果和反馈来优化下次任务的执行策略。然而传统AIAgent通常缺乏这样的自适应学习和进化能力，在遇到新的任务场景或者执行过程中的问题时，难以做出有效的改进。

（二）与其他特定智能体（如实在Agent）的比较

• 功能侧重：实在Agent依托其在智能化办公及RPA领域的深厚积累，主打的是精准理解用户意图，将口语化描述拆解为具体流程和步骤，致力于真正实现让用户一句话完成工作；而AutoGLM聚焦于网页浏览器和Android系统这类具有代表性的GUI场景，重点是通过图形用户界面（GUI）像手机和网页这些平台，实现自主任务完成代理，为用户配备一个能自主控制数字设备的得力助手。例如，在办公文档处理方面，实在Agent有其独特的技术优势；而在类似手机APP的操作，如美团点外卖、携程订酒店等操作场景下，AutoGLM则更为擅长 。
• 交互逻辑：实在Agent融合了像智能融合拾取技术、ISSUT（智能屏幕语义理解技术）等多种技术，使得它在交互逻辑上侧重于通过技术手段精确拾取和理解屏幕内容进行操作。而AutoGLM主要是基于GUI交互原理、马尔科夫决策过程（MDP）为核心的决策机制以及自进化学习框架来实现与用户的交互、任务决策和自身进化。例如，在面对办公软件界面时，实在Agent利用ISSUT技术能迅速解读各个界面元素的含义并精准操作；AutoGLM在手机APP或者网页界面操作中，是通过对界面元素的学习和动态决策来进行操作任务的。
• 技术路径差异：实在Agent融合了第三代RPA技术、大语言模型和计算机视觉技术等多种前沿技术，将自动化与智能化深度结合来构建智能体。AutoGLM则是基于GLM技术团队的研究成果，通过独特的基础智能体解耦合中间界面、自进化在线课程强化学习框架以及GUI交互技术等构建的智能体。这两条不同的技术路径导致各自的功能特点、交互效果等方面存在不同。