智能体进阶：AutoGLM 2.0如何定义云端AI新范式
当前，人工智能正从单一工具走向复合智能体时代。过往的AI应用，特别是移动端的自动化解决方案，常面临「抢占屏幕」的固有瓶颈，导致用户体验受限，生产力提升未能达到预期。这种模式下，AI操作时用户必须等待，人机互斥，且易受锁屏、网络波动等因素干扰，执行效率大打折扣。
近期，智谱AI推出的AutoGLM 2.0，为这一挑战提供了创新性解答。它不再是简单的本地屏幕镜像，而是构建了一个云端原生的AI操作环境。用户每下达一道指令，AI智能体便可在专属的云手机与云电脑上独立运行，实现跨应用、多任务的并行协作。这意味着，AI可以7x24小时在云端“工作”，不再占用用户的本地设备资源，彻底解耦了人机操作，开启了异步并行的人机协作新篇章。
从“屏幕独占”到“云端分身”：范式变革的核心
此前，多数AI自动化方案如同“数字傀儡”，其操作直接映射在用户物理设备的屏幕上。这种“抢屏”模式带来了多重制约：
- 效率瓶颈：AI任务执行期间，用户设备被占用，无法进行其他操作，人机处于同步互斥状态。这使得AI带来的效率提升仅是线性叠加，远未实现倍增效应。
- 任务脆弱性：本地环境中的锁屏、应用切换、网络中断等用户无意行为，均可能导致Agent长任务流中断。AI难以在用户非关注时段持续工作，其应用价值被局限。
- 适配复杂性：安卓生态的碎片化特性，使得本地Agent的适配成本高企。不同手机型号、系统版本之间的差异，极大增加了Agent稳定运行的难度。
AutoGLM 2.0的革新之处在于采用“云端原生”架构，为每位用户在云端部署一套完整的安卓与Linux运行环境（未来支持Windows）。当用户发出指令，例如“在多个电商平台比价并购买指定商品”，智能体将在云端环境中自主执行所有操作，包括打开应用、浏览、筛选、比价、加入购物车等。而用户的本地手机则完全不受影响，可以继续进行日常通讯、娱乐或其他工作。用户仅需在支付、确认等关键节点进行授权。
这种物理层面的解耦，将AI从“需人盯防”的同步模式推向“独立并行”的异步模式。它赋予了AI智能体一个真正的“数字工位”，使其能够作为用户的“数字员工”，承担耗时、重复乃至超出个人能力范围的任务。例如，即使在用户睡眠时，云端智能体也能持续进行市场调研、数据分析或内容生成等复杂任务，极大拓展了AI的应用边界和用户的生产力时域。
在实际测试中，尽管云端操作的便捷性得到体现，但在处理某些复杂或多步骤任务时，仍存在需要手动确认的环节，且执行速度有时不如人工操作迅速。例如，在电商平台购物时，从发起任务到登录账号、选择商品，乃至最终支付，部分步骤仍需用户介入。在内容生成与发布方面，如自动生成知乎回答并发布，智能体可以高效完成文本撰写，但在最终提交环节，可能因系统安全或连接限制，需要用户手动点击确认发布。这些细节提示，虽然云端架构提供了坚实基础，但在端到端流畅性和用户无感体验方面，仍有持续优化空间。
驱动智能体的“3A原则”与在线强化学习
AutoGLM 2.0之所以能实现云端的高效运转，其背后得益于一套独特的产品哲学和领先的训练方法论，即“3A原则”：
- Around-the-clock（全时）：强调AI智能体必须具备24小时待命并持续执行任务的能力，无论用户状态如何，AI都能在云端持续创造价值。
- Autonomy without interference（自运转、零干扰）：核心在于智能体在云端设备的独立运行，不占用用户本地屏幕和算力，实现操作的异步化。
- Affinity（全域连接）：智能体的能力不应局限于单一界面，而应能连接手机、电脑、智能穿戴等多种设备与服务，打通数字世界与物理世界之间的鸿沟。
这三大原则共同构成了AutoGLM对成熟智能体形态的定义，并指导了其产品架构的构建。为了让智能体在复杂多变的真实环境中（例如数千个并发的云手机、云电脑环境）真正具备完成任务的能力，AutoGLM团队摒弃了传统依赖监督微调（SFT）的训练方式，转而选择端到端在线强化学习的技术路线。SFT方法的弊端在于泛化能力差，智能体只能模仿已见过的操作，对未见过或界面改动的场景往往束手无策。
在线强化学习的核心思想是，在经过少量专家数据进行“冷启动”后，让模型在数千个并行的真实云环境中自主“试错”。系统不再预设模型下一步的具体操作，而是在任务最终成功时，给予一个明确的“成功”奖励信号。模型必须通过不断探索，自主发现最优的决策路径。这对于工程实现构成了巨大挑战，需要一套能够同时调度和监控数千台云电脑、云手机的庞大系统。
智谱AI在此技术路线上取得了多项突破，例如在电脑端提出了API-GUI协同范式（ComputerRL）以提升数据多样性；在移动端创新了难度自适应强化学习方法（MobileRL）以提升复杂任务的稳定性；同时通过交叉采样等机制，解决了多任务训练中的不稳定问题（AgenRL）。这些具体的技术创新，共同为AutoGLM在复杂环境下实现高成功率提供了底层保障。据智谱披露，通过在线强化学习，AutoGLM的任务成功率相较于冷启动阶段提升了165%，其中超过66%的增益来源于此。
这种“模型即Agent”的理念也体现在其底座模型上。GLM-4.5和GLM-4.5V从预训练阶段即针对智能体任务进行了深度优化，被誉为“Agentic Language Model”。原生设计使得AutoGLM在多项公开基准测试中表现优异，例如在考察电脑操作能力的OSWorld Benchmark中，其得分超越了同类领先模型。
技术路线的先进性也带来了商业可行性上的巨大突破——成本显著下降。传统基于第三方大模型API构建的复杂Agent任务成本高昂，而AutoGLM借助自研模型和一体化架构，将单次任务成本大幅压缩。这种数量级的成本降低，为智能体服务的普惠化和规模化应用奠定了基础。
从“工具”到“生态”：塑造数字世界新格局
通过提供独立的云端运行环境和基于GLM-4.5/4.5V的强大模型能力，AutoGLM的定位已超越单一效率工具，开始构建一个连接多设备和服务的生态系统。其未来的发展方向包括：
- 产品能力的纵深拓展：除了现有的跨应用操作，AutoGLM的云电脑计划支持更专业的生产力工具，如Office套件和图形设计软件。同时，即将上线的“定时任务”功能，将使AI从被动响应迈向半主动规划，例如“每日早上9点，自动总结未读邮件并发送摘要至指定联系人”，这将大幅提升工作效率。
- 对硬件生态的赋能：当前，智能眼镜、智能胸针等AI硬件面临算力、续航和交互的“不可能三角”。AutoGLM提出的解决方案是让这些端侧硬件“轻量化”，仅负责感知和指令发起，而将复杂的应用操作和任务执行全部交由云端Agent完成。例如，体重秤检测到用户体重超标时，自动触发云端Agent下单代餐；气体传感器检测到异常，自动下单除味产品。这打通了“物理传感器→云端Agent→现实世界服务”的完整链路，赋予Agent对物理世界的连接和操作能力。
- 构建开发者生态：通过开放API和开发者计划，AutoGLM正试图实现“万物皆可Agent”。开发者可以将AutoGLM的云端执行能力封装进自己的硬件或软件产品中，催生更多创新应用。
传统互联网的流量模式受限于用户的“注意力上限”，即一天只有24小时。Agent则创造了一种全新的流量形态：并行且由需求驱动。当用户只有一个单线程注意力时，可以派遣无数个并行的Agent，同时进行旅行攻略研究、全网物价对比、工作资料筛选等。这种由AI代理人类去使用服务的模式，有望极大扩充整个互联网的有效流量池，且因其带有明确的“成交意图”，商业价值相对更高。
智能体单任务平均超过256k tokens的消耗，也对上游的推理基础设施提出了远超传统对话场景的需求和价值密度。这种深层次的变革，不仅推动了AI技术的进步，也预示着新的商业模式和产业机遇。
展望：AGI的“下限”与人机协作的未来
智谱AI对AGI（通用人工智能）提出了一个阶段性定义——“AGI的下限”：当一个智能体能自主稳定运行一整天（24小时），作为用户的同事或秘书，协同完成工作与生活任务，使综合效率提升超过2倍时，AGI的曙光便已初现。
AutoGLM 2.0的此次进化，尽管仍处于早期阶段，对指令的理解和执行仍有提升空间，但通过构建“云端分身”这一核心架构，无疑为智能体的“独立行走”铺平了道路。从同步操作转变为异步委托，是人机协作范式转变的关键一步。未来，个人的竞争力或许将真正取决于“自身能力 + N个AI智能体”的全新模式。一个用户只需发出指令，便有无数个数字分身在云端并行打理数字世界的未来，正逐渐展开。
