快，这个时刻来得太快了，
刚刚人在中关村参加发布会！
Deeper Research 不再是 OpenAI 专属了
智谱全量上了有 AutoGLM 能力的 Deep Research，
AutoGLM 沉思
结合了推理模型的深度研究能力和 Agent 的浏览器使用能力，AutoGLM 沉思既能轻松访问现有 AI 搜索引擎里需要登陆的网页（知网、某书、公众号、某东等），
又可以输出结构化的研究报告，单次任务的持续操作时间轻松超15分钟，能解决 Manus 里跟信息搜索相关的复杂任务。关键是免费体验不限量。
不限量，不限量，不限量，重要的事说三遍！
OpenAI的 Deep Research一个月10次，Gemini2.0 Deep Search 一个月10次，Manus 复杂任务一个月6-7次。
其实更早之前我们已经做过手机端 Auto-GLM、电脑端 GLM-PC 以及浏览器端的清言，智谱能第一个做出来这个一点都不奇怪。
内测智谱新Agent的72小时里，它接管了我的手机、电脑和浏览器
使用方法和原理我们放在后面，
现在不妨跟我一起深度体验一下AutoGLM 沉思的奇妙之处。我给它安排了地狱级难度，量大管饱。Here we go！
PS：下面跑的案例提示语和分享链接都打包好了，公众号发我“沉思”就行
Q1: 我需要一个从4月15日至23日，从北京出发的7天日本行程，预算为2500-5000美元，这是我和我未婚妻的旅行。我们喜欢历史遗迹、隐藏的宝藏和日本文化（剑道、茶道、禅修）。我们想看奈良的鹿，并步行探索城市。我计划在这趟旅行中求婚，需要推荐一个特别的地点。请提供一个详细的行程和一个简单的HTML旅行手册，包含地图、景点描述、必备的日语短语和旅行提示，以便我们在旅途中参考。
这个问题暗藏玄机，限制了时间、预算、偏好，以及不确定的点，模型要从整个行程里选择适合求婚的地点，同时还有追加需求，地图、景点、语言短语也要满足。
全程18分钟，AutoGLM 沉思完美执行了我的需求，视频是2倍速，强烈建议大家看看交互的细节：
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支持不同的信息源（某乎、某书）的相互验证，很贴合我日常做行程攻略的方式 -
预览信息的时候能主动选择 一个月内、最热、只看文章等条件 -
单个页面的操作速度很快，遇到搜索条件不满足的页面几乎是秒跳过，不纠结也没卡住 -
中间的额外点击、滑动等操作，并不会影响后续的自动操作，如果你不在电脑前也不需要担心卡在登录界面，它会预留出合适的时间，不行就换个信息源
我整体的感觉是舒适，操作网页的时候右下角会主动反馈模型正在做什么，不会有白等的感觉。中间我只切换了几次页面回到对话界面。
中间预览记录会全程留在电脑上，我还可以收藏网站或者做额外的浏览。
广度测试了，第二个例子难度升级，不仅要搜得广，还要够深入，能读懂我框出来的范围，
Q2: 编译一份详细的全球关键 AI 影响者名单，涵盖来自领先 AI 公司高管、投资者和研究人员关于 Deepseek R1 的观点。
这个问题同样有陷阱，第一个我要的是全球范围，英文网站也要能操作。第二我要是某个具体的事物R1的观点汇总，所以要求自然也会更高。
花了18分钟，AutoGLM 沉思给了我一个正儿八经的五千字报告。跟第一个案例不同的是，它可以二次推理，具体来说将第一轮不经过网页操作的信息作为源头，像树根生长一样，跳到同一网站的多个网页。当然它还机智跳到 DeeepSeek 的网站内看发出来的日志。。。
再来看看质量，研究报告的结构从评论分析起步，分析了院士、MIT Technology Review、AI 专家 Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Meta、Microsoft、NVIDIA等，涵盖了学术界、投资界、甚至是某书上的高赞帖子里的评价。这种搜索方法也就是 Deep Research 才能做的到了，一句话就可以得到某个物体的全面评价。在这之前我都是要去找论文综述或者花个三四天看看wiki啥的。
Q3: 时尚行业中存在哪些垂直搜索人工智能解决方案？它们在哪些具体场景中得到应用？它们的定价模式是什么？它们服务于价值链的哪些部分？这些产品之间如何相互区分？
在冷门类型的问题里，AutoGLM 沉思是不是还是能保持自己的高水准呢？行业解决方案类的问题通常只会出现在某某白皮书里。这里我截取了部分的输出结果，一字没改：
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时尚行业中的AI应用包括：时尚设计、推荐系统、对话机器人、流行趋势分析、智能制造等 -
有提到几个具体的公司和产品，如 Heuritech、波司登AI系统、Fashion Diffusion 大模型、Style3D AI 产业模型等 -
Heuritech 是一个使用AI技术分析社交图片预测零售趋势的公司，每天分析超过300万张社交图片 -
AI在时尚行业的应用包括虚拟试穿、时尚合成、时尚检索等功能
推理模型的好处就是AutoGLM 沉思在一个完整对话里的每一小节都会回顾自己目前做到了什么，根据现在的状态还需要做什么，以及不同信息源的差别。最6的是连人家定价方案都扒出来了。
AutoGLM 沉思的出现还解决了我一个大难题，
应该没有人没听过这个问题吧，“最好用的XXX是什么？”，这个XXX就很灵性了，可以是大模型、AI生图、AI视频、AI PPT等等一系列，但千人千面，每个人背景不同，很难通过搜索得到满意的答案。
Q4: 作为一名拥有3年以上经验的专注于视频制作（拍摄/剪辑）和叙事设计的自媒体创作者，我需要你获取一些工具来简化剧本创作和情节发展。
主要需求：- 对话/故事板剧本创作工具
得益于推理模型，AutoGLM 沉思可以每一轮都保留我的背景信息，它上来就先给自己定了一个计划：
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深入了解专业剧本创作工具（包括传统软件和AI工具） -
研究故事板制作工具和软件 -
探索专为视频创作者设计的叙事结构工具 -
寻找能够简化剧本到视频制作流程的综合解决方案 -
了解专业创作者（特别是视频和叙事设计领域）的实际使用体验和推荐
跟自己搜索最大的不同的是，AutoGLM 沉思给出结果兼顾了AI工具和传统工具，DeepSeek、Midjourney 跟 Celtx、Final Draft、StoryBoard Quick 有一天会放在一起我是没想到的。
最终的结果考虑到了适用人群、价格范围、场景推荐以及工具里是否内置AI辅助。
最后一个案例是个万金油，
学习一个东西关键是要成体系，尤其是学习语言。所以将AutoGLM 沉思性能拉满的问题就是：
Q5: 你能为我创建学习 language telugu 的资源吗？
这个泰卢固语是基本只在印度东南部使用，该语言的第一批书面材料可追溯到公元 575 年。
AutoGLM 沉思在首轮就找到了50languages、清华大学语言教学中心、上海外国语大学等资源，比我自己动不动就某盘聪明不少。
同时给出了相当不错的语言学习体系，从在线课程、词汇表、测试系统、发音指导，甚至我自己学语言的私藏小技巧：找平价的口语老师都列出来了。我还刻意去发给了我几个做线上教育的朋友，他们给的回复都挺统一的：
这是一个相当不错的开头!
在我看来，AutoGLM 沉思意味着不需要再设计复杂提示语，
它能够直接展示出它浏览总结的网页，并且保留在我的电脑上方便我扩展阅读或者收藏，
也能够直接操作我的个人账号进行搜索，学习平台推荐的复合我个人偏好的内容，
也不再需要担心模型错过冷门、非直观的信息，
总的来说，它更全面，也更懂我。
发布会上，智谱团队还宣布了用AutoGLM 沉思做了一个某书的知识分享账号，已经超3k粉了。。。（危机感满满）
如何使用？
满血版的使用方法相当友好，
第一步就是先安装好智谱清言的PC端，安装清言浏览器插件
🔗 autoglm-research.zhipuai.Cn/
第二步就是在点开的界面里选择AutoGLM后直接开问！
想验证是否安装成功的方法非常简单，因为智谱已经提供了很多cases，任意选择一个发送到对话，在对话的过程中AutoGLM 沉思就自动弹出网页操作。
不同于一些类 Manus 的项目完全依赖 Claude 和 GPT 的能力，
AutoGLM 沉思背后支持的大模型用的都是自研的
延续了智谱的一贯风格，推理模型用的是GLM-Z1-Air，为Agent提供推理、规划与反思能力。效果媲美 DeepSeek R1，速度提升8倍，价格是R1的1/30，可以在消费级显卡上运行；
基座模型用的是GLM-Z1-Air-0414，针对推理和智能体任务做了专门的训练，更擅长代码编写、工具调用等智能体任务
在 GLM-Z1-Air 的基础上，通过强化学习训练出了沉思模型GLM-Z1-Rumination，提升了模型结合工具使用完成长程推理的能力。
所以智谱这一条模型进化线路是明确的，很有针对性的。
写在最后
我们的源神智谱从来没让大家失望，
之前就宣布的开源年还在发力中，
才过了27天，这次AutoGLM 沉思的基座模型GLM-4-Air0414、推理模型 GLM-Z1-Air、沉思模型 Z1-rumination、智能体等核心框架，都将在4月14日正式开源，
后续还会有基座模型的免费版本也会升级到GLM-4-Flash-0414，我的常用模型列表又可以升级一波了。
Deep Research 已经推出了56天，它很厉害，后面追随它推出的 Deep Search、Deeper Search们也很厉害，
但用过的人又有多少呢？
就是因为他们的门槛太高，能体验的次数太少，
但智谱一直以来就是在不断缩小门槛，
这不就是科技平权？
这不就是让所有人都有机会用 Agent？
我始终认为，
这是在未来发展，
尤其是AI时代的发展，
最必不可少的且贡献最大的一步。
@ 作者 / 卡尔 & 阿汤 @ 动手学AI知识库 / learnprompt.pro
（文：卡尔的AI沃茨）