打工人狂喜，能替你點外賣和上班的手機Agent來了 精華
你有沒有過這樣的時刻：
手機內(nèi)存總是告急，想下個新App卻沒空間；
后臺跑著一堆任務(wù)，手機變得卡頓發(fā)燙；
想同時做幾件事，卻要在不同App之間來回切換，手指都快抽筋了……
我們手中的智能手機，雖然功能強大，但在處理復雜任務(wù)和跨App協(xié)作時，依然顯得有些力不從心。
直到我最近內(nèi)測到智譜的新玩意——AutoGLM，我的大腦里仿佛被打開了一扇新大門。
這玩意兒不是一個簡單的App，而是智譜推出的一款“云端數(shù)字分身”，號稱是全球首個面向大眾消費者的手機通用Agent。
在看到AutoGLM之前，我以為我對“Agent”的理解已經(jīng)足夠深入，
但 AutoGLM 不像市面上那些單一的Agent一樣，而是一個真正意義上的“通用 Agent”，一個能住在你手機和電腦里，替你跑腿干活的數(shù)字分身。
它帶來的全新體驗，可能真的會徹底改變我們和手機的互動方式。
有點傻妞照進現(xiàn)實的那種真實感，你的手機不再是一個冷冰冰的機器，而是擁有智能的“傻妞”。
傻妞，傻妞，快開機，她會提示你輸入開機密碼。
而當你打開AutoGLM，你只要告訴他，今天，我想要做什么，它就會幫你完成任務(wù)。
不只是幫你點外賣，而是能“替你上班”
上半年我們聊 Agent，總喜歡舉點外賣、訂機票的例子，但也就止步于此了，其實到最終的支付環(huán)節(jié)還沒有走通。
但 AutoGLM 嘗試把這個環(huán)節(jié)打通，不止于此，多個APP也能互相通信。
它不僅能在手機或電腦上工作，而是它能像一個活生生的人一樣，在云端幫你完成一系列復雜的、跨應(yīng)用、跨設(shè)備的任務(wù)。
想象一下，你正在開會，突然想起一個客戶的重要郵件還沒發(fā)，內(nèi)容需要在小紅書、微博、B站等多個平臺收集。
放在以前，你得暫停會議，在不同App間來回切換，復制粘貼。而 AutoGLM 呢？你只需要下達一個指令：“幫我收集關(guān)于某某話題的最新評論和動態(tài)，并整理成一份報告草稿，同時同步到我的云文檔里。”
然后，你就可以繼續(xù)開會了。
AutoGLM 會在云端為你創(chuàng)建一個“智能體手機”或“智能體電腦”，在后臺默默幫你完成所有操作：打開小紅書、微博、B站，搜索、點贊、評論、收藏，甚至還能幫你把內(nèi)容整理成一個文檔。
這個過程，完全不占用你的本地資源，不打斷你的工作，它就像是你雇傭的一個專職助理。
還有我在做市場研究的時候，會花費好長時間，我直接交給AutoGLM,讓他幫我干。
對‘全球元宇宙游戲市場’進行深度研究，生成一份詳細的行業(yè)分析報告，最終發(fā)到我郵箱ycw2309280700@126.com上。要求：
市場概述：提供最新的市場規(guī)模數(shù)據(jù)、增長率預測以及主要地區(qū)（北美、歐洲、亞洲）的市場差異。
競爭格局：分析該市場的主要參與者（如Roblox、Epic Games），并簡要對比他們的商業(yè)模式和產(chǎn)品特點。
技術(shù)趨勢：探討元宇宙游戲在圖形渲染、虛擬現(xiàn)實（VR）/增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)和用戶體驗設(shè)計方面的最新趨勢。
面臨的挑戰(zhàn)與機遇：分析該市場當前面臨的挑戰(zhàn)（如高開發(fā)成本、用戶接受度）和未來機遇。主要分為兩步，首先是對全球元宇宙游戲市場進行深度研究，生成研究報告，然后它幫我發(fā)送到我自己的郵箱里面。
還有在職的朋友，經(jīng)常遇到做PPT的需求，讓 AutoGLM 幫忙生成一份 PPT 大綱和部分內(nèi)容。
幫我做一個關(guān)于‘AI 在教育領(lǐng)域的應(yīng)用’的 PPT，大綱需要包括：背景介紹、當前應(yīng)用、未來趨勢和面臨的挑戰(zhàn)。
還能讓 AutoGLM 幫你完成一個復雜的購物任務(wù)。
最近家里來客人了，需要添置一些碗筷，可以讓AutoGLM幫我去比價購買。
最近想買個洗碗機，幫我在京東、天貓、蘇寧上都搜一下，對比一下銷量前三的型號，整理成一個表格，包括價格、品牌、功能和用戶評價，最后告訴我哪一款性價比最高。
AutoGLM在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域表現(xiàn)也非常出色。
創(chuàng)作一套關(guān)于‘小恐龍找媽媽’的繪本插畫。第一張畫小恐龍在森林里迷路了，它看起來很傷心；第二張畫它遇到一只友善的長頸鹿，長頸鹿指引它方向；第三張畫它最終和媽媽相遇，畫面要溫馨感人。插畫風格要卡通、色彩鮮艷，適合3-6歲兒童閱讀。
最終為我生成了這樣的兒童繪本。
對于做訪談播客的博主來說，可以直接使用AutoGLM來做博客。
首先，撰寫一期時長約2分鐘的播客腳本，主題為‘零基礎(chǔ)，如何邁出AI編程第一步’。腳本需要包含：
開場白：歡迎聽眾，用一個輕松的比喻（比如“AI編程就像學一門新語言”）來引入主題，強調(diào)學習門檻并不高。
核心內(nèi)容：講解學習AI編程的三個關(guān)鍵步驟：
準備階段：學習Python基礎(chǔ)。強調(diào)Python語法簡潔，適合初學者，并推薦一些在線學習資源。
工具階段：掌握基礎(chǔ)庫。介紹兩個最常用的AI庫：TensorFlow和PyTorch，解釋它們各自的特點（一個更適合工業(yè)應(yīng)用，一個更適合學術(shù)研究）以及如何安裝。
實踐階段：動手做項目。舉一個簡單的例子，比如如何用幾行代碼構(gòu)建一個能識別手寫數(shù)字的AI模型，以此來鼓勵聽眾通過實踐鞏固知識。
結(jié)尾：總結(jié)本期內(nèi)容，強調(diào)持續(xù)學習和動手實踐的重要性。
然后，請將這個播客節(jié)目創(chuàng)建一個簡單的HTML頁面。頁面需要包含以下元素：
標題：使用<title>標簽設(shè)置為‘零基礎(chǔ)，如何邁出AI編程第一步 - 《未來簡史：AI與你》’。
H1標題：顯示播客節(jié)目名稱和本期標題‘《未來簡史：AI與你》 - 零基礎(chǔ)，如何邁出AI編程第一步’。
段落簡介：用<p>標簽簡要介紹本期播客的內(nèi)容。
音頻播放器占位符：添加一個帶有文字‘音頻播放器將在未來添加’的<p>標簽。
腳本內(nèi)容：將播客腳本的主要內(nèi)容以<p>標簽分段顯示在頁面上。
我是一個忠實的電影迷，經(jīng)常看一些別人做的電影剪輯影評，但是看的不過癮，有一些亮點博主沒有指出來，于是我可以用AutoGLM幫我指出來。
撰寫一個時長約5分鐘的電影解說視頻腳本，解說電影《盜夢空間》。腳本需要包含：
開場白：用一個懸念性的問題引入電影主題。
劇情梳理：簡要梳理電影的核心劇情，解釋‘夢中夢’的概念。
核心分析：深入分析電影的幾個關(guān)鍵元素，比如陀螺的象征意義，以及開放式結(jié)局的幾種解讀。
配樂提示：在腳本中注明需要搭配的電影原聲。
結(jié)尾：用一個引人深思的結(jié)語結(jié)束解說。最終我就可以看到這樣完整的一個影評腳本，幫我節(jié)省了好長時間。
我朋友是一個美食博主，周末想去探店，但又懶得做一大堆功課。
可以直接在手機上安裝 AutoGLM應(yīng)用，然后對它說：
我朋友這個周末想在北京的王府井附近找一家人均200元左右、評價4.5分以上、適合拍照的川菜館。你幫我在大眾點評搜一下，把找到的店在高德地圖上標注出來，然后幫我選一家評價最好的，直接訂位。
接下來，AutoGLM 的“長鏈路執(zhí)行”能力就開始大顯身手了：
信息收集：它會先打開大眾點評，根據(jù)你給的關(guān)鍵詞（王府井、人均200、川菜、適合拍照）進行搜索，并篩選出符合條件的餐廳列表。
跨應(yīng)用對比：它會同時抓取大眾點評的評分、評論和照片，進行綜合對比。
智能決策：根據(jù)你要求的“評價最好的”標準，它會從篩選出的列表中自動選出最符合你需求的餐廳。
長鏈路操作：它會接著打開高德地圖，將這家餐廳的地址標注出來，然后回到大眾點評，直接完成訂位操作，最后甚至可以打開微信，把餐廳地址和訂位信息發(fā)給你的朋友。
整個過程，你不需要自己打開任何一個App，它就像一個專業(yè)的“美食助理”，為你高效地完成了從搜索、對比、決策到最終執(zhí)行的所有任務(wù)。
這就是 AutoGLM 提出的“云端執(zhí)行”和“多輪對話與長鏈路執(zhí)行”概念。它代表著智譜對 AGI（通用人工智能）的早期理解——讓 Agent 不再是簡單的工具，而是能真正替代你完成復雜任務(wù)的“虛擬人”。
寫在最后
AutoGLM 不只是一款產(chǎn)品，它代表著下一代 AI 應(yīng)用的形態(tài)。它打破了本地設(shè)備的限制，將 AI 的能力延伸到云端，真正實現(xiàn)了“一句話，云端自動執(zhí)行”。
對于我們普通用戶來說，它將成為我們最好的生活和辦公助手。無論是給長輩設(shè)置一個“一鍵下單”的外賣任務(wù)，還是給上班族創(chuàng)建一個“一鍵整理報告”的流程，AutoGLM 都能輕松勝任。
對于開發(fā)者和科技愛好者來說，它提供了一個全新的平臺，讓我們有機會參與到 AGI 的探索中來。
現(xiàn)在，我只想說一句話：這款產(chǎn)品給足了我的期待。
如果你也對此感興趣，不妨保持關(guān)注，也許很快我們就能在云端，擁有一個屬于自己的“數(shù)字分身”了。
你覺得 AutoGLM 這樣的產(chǎn)品，會是未來的主流嗎？
本文轉(zhuǎn)載自??????AIGC新知??????，作者：絳燁
