摘要：AutoGLM沉思版对标OpenAI DeepResearch，具备浏览器操作能力和复杂任务拆解能力，可出色完成信息收集和汇总工作，为产业提供极具性价比的Agent工具；同时从模型到应用的全面开源为各领域AI应用落地提供方案，加速行业降本利好应用落地，流程替代
文｜杨泽原 丁奇 潘儒琛 马庆刘
AutoGLM沉思版对标OpenAI DeepResearch，具备浏览器操作能力和复杂任务拆解能力，可出色完成信息收集和汇总工作，为产业提供极具性价比的Agent工具；同时从模型到应用的全面开源为各领域AI应用落地提供方案，加速行业降本利好应用落地，流程替代场景丰富、多维数据处理需求明确、场景入口价值明确的行业更具优势，兼具数据、经验、产品优势的各行业头部公司将充分受益，建议关注企业管理软件等领域的头部公司。
▍发布概况：
3月31日上午，智谱发布Agent产品AutoGLM沉思版，能力上对标OpenAI DeepResearch。从官网演示来看，产品具备对复杂任务的拆解能力，并展现操作浏览器收集信息的能力，可以自动实现信息的收集、对比、验证和汇总。当前产品已经免费开放给所有用户，同时公司宣布将在4月14日开源基座模型GLM-4-Air0414、推理模型GLM-Z1-Air、沉思模型Z1-Rumination以及智能体框架。
▍产品分析：浏览器操作实现信息遍历，逻辑模型升级支撑复杂任务拆解。
和传统AI搜索产品相比，AutoGLM沉思版更擅长处理相对复杂的信息收集和汇总工作，主要得益于两大能力升级：
1）核心能力1：准确、广泛、稳定的浏览器操作能力。AutoGLM采用纯前端视觉感知的调用方案，模型通过浏览器内的插件实现操作。和传统AI搜索使用API的方案相比，AutoGLM可以获取知乎、小红书、知网、微信公众号等不提供公开API的优质私域知识。因此AutoGLM的信息汇总全面度显著提升，多信息源的对比验证有助于提升输出准确率。但从实测效果来看，AutoGLM对于复杂视觉信息的理解仍有不足，如无法处理弹窗、找不到隐藏的搜索栏、使用高级搜索功能出错等。我们预计，伴随底层模型多模态能力升级以及用户数据反馈积累，相关问题将持续得到改善。
2）核心能力2：底层逻辑模型升级支持复杂任务拆解。AutoGLM可以将复杂任务拆解为一系列可执行的步骤，并确认需要浏览的信息来源。同时，在执行过程中AutoGLM根据任务反馈持续反思任务流程并调整行动方案。相关能力背后是底层模型升级，智谱最新推理模型GLM-Z1-Air，能力上对标DeepSeek-R1，但模型参数规模仅为320亿，相比DeepSeek-R1 6700亿的参数规模大幅降低，因此较DeepSeek-R1速度提升8倍，且价格仅为其1/30。同时，针对AutoGLM沉思版的任务，智谱基于GLM-Z1训练了沉思模型 GLM-Z1-Rumination，实现实时联网搜索、动态调用工具，深度分析和自我验证等能力。
▍产业影响：模型到产品的全面开源加速各领域Agent应用落地。
AutoGLM为产业提供极具性价比的高质量基础Agent工具，从模型到产品框架全面开源有望为垂域Agent发展提供明确思路。从DeepSeek模型开源到AutoGLM模型和产品开源，模型层和基础工具层开源趋势逐步明确，加速模型成本进一步降低，全面利好应用落地。参考智谱的模型和产品方案，各行业头部公司有望依托数据、经验、产品优势，形成各个领域内具备操作替代能力的Agent工具，带动各领域AI应用加速落地，流程替代场景丰富、多维数据处理需求明确、场景入口价值明确的行业更具优势，建议关注企业管理软件等领域的投资机会。
▍风险因素：
AI核心技术发展、应用场景拓展不及预期，算力降本不及预期，AI被不当使用造成严重社会影响，数据安全风险，信息安全风险，行业竞争加剧。
▍投资策略。
AutoGLM沉思版为产业提供极具性价比的Agent工具，同时从模型到应用的全面开源为各领域AI应用落地提供方案，同时加速行业降本利好应用落地。流程替代场景丰富、多维数据处理需求明确、场景入口价值明确的行业更具优势，兼具数据、经验、产品优势的各行业头部公司将充分受益，建议关注企业管理软件等领域的头部公司。
本文节选自中信证券研究部已于2025年4月1日发布的《计算机行业智能体系列报告9—AutoGLM沉思版：高质量开源加速应用落地》报告，具体分析内容（包括相关风险提示等）请详见报告。若因对报告的摘编而产生歧义，应以报告发布当日的完整内容为准。
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来源：新浪财经
