在AI圈，我們見多了能說會道的聊天機器人——能陪你嘮嗑、幫你查資料、給你寫文案，但這些AI大多停留在“嘴炮”階段，真要讓它們動手做點實際事，比如點個外賣、訂張機票，往往就卡殼了。而最近智譜正式開源的核心AI Agent模型autoGLM，徹底打破了這個僵局——它被業界認定為全球首個具備手機操作能力的智慧體，真正實現了AI從“對話響應”到“執行落地”的關鍵突破。
簡單說，autoGLM不是一，而是一個能住在你手機裡、替你跑腿幹活的“隱形助手”。它不用你手把手指揮，只要你說一句需求，就能像真人一樣滑動螢幕、點選圖示、輸入文字，把任務從頭到尾幹完。現在它已經適配了淘寶、抖音、美團、微信、釘釘等超50個高頻中文應用，不管是生活服務還是辦公場景，都能輕鬆hold住。更貼心的是，它支援本地和雲端雙部署模式，資料安全自己說了算，還能給智慧眼鏡、家電等裝置賦能，讓AI真正走進物理世界。下面就用大白話，帶你全方位看懂這個“AI打工人”有多靠譜。
一、autoGLM是甚麼？——AI從“只會說”到“親手做”的飛躍
在聊autoGLM的神奇功能之前，我們先搞明白它到底是甚麼。簡單來說，autoGLM是一個“能自主操作手機的AI智慧體”，這裡的“智慧體”可以理解為“有獨立思考和行動能力的數字助手”。以前的AI，更像是一個“問答機器”——你問它“怎麼點外賣”，它會告訴你“開啟美團、搜尋餐廳、選菜品、下單”，但不會真的幫你動手；而autoGLM是一個“行動機器”——你說“幫我點一份番茄炒蛋蓋飯，不要香菜”，它就會自己，一步步完成所有操作，最後告訴你“訂單已提交，預計30分鐘送達”。
這個突破有多重要？就像以前的AI是“紙上談兵的軍師”，只能出主意；現在的autoGLM是“能征善戰的將軍”，既能出主意又能親自上陣。它解決了AI行業一個長期的痛點：很多AI模型看起來很聰明，但始終被困在“數字世界”裡，無法落地到真實的手機操作場景。而autoGLM第一次把AI的“思考能力”和“操作能力”結合起來，讓AI真正成為能幫你解決實際問題的幫手。
舉個很直觀的例子：以前你開會開到一半，突然想起要給客戶訂明天去上海的機票，還得順便點個外賣當午餐。放在以前，你要麼暫停會議自己操作，要麼記下來會後再弄，很容易耽誤事。但有了autoGLM，你只需要對著手機說一句“幫我訂明天上午10點從北京到上海的機票，選經濟艙，再點一份番茄炒蛋蓋飯，送到公司前臺”，然後繼續開會就行。它會在後臺自己，篩選符合時間的航班，幫你填好身份資訊（當然，支付需要你最後確認，避免誤操作）；同時，搜尋附近評分高的餐廳，選好菜品下單，全程不用你操心。
這種“一句話搞定複雜任務”的體驗，以前只在科幻電影裡見過，現在autoGLM把它變成了現實。而且它不是隻能做一兩件事，而是能完成數十步的複雜流程——比如跨平臺發帖，你說“把這張旅行照片發到抖音、小紅書和微博，抖音配活潑的文案，小紅書加旅行攻略標籤，微博@旅遊官微”，它會分別，根據不同平臺的風格編輯內容，一一發布，最後還會給你反饋“所有平臺都已發帖，連結已儲存到你的雲文件”。
二、背後的“黑科技”：“大腦”+“眼睛”，讓AI像人一樣操作手機
autoGLM能這麼厲害，核心是靠兩個“神器”——GLM 4.5語言模型和GLM 4.5視覺推理模型（你說的“福特”應該是筆誤，正確是“視覺推理模型”）。這兩個模型一個管“思考”，一個管“看見”，配合起來就像人的“大腦”和“眼睛”，讓AI能精準理解需求，還能看懂手機螢幕，模擬真人操作。
1. GLM 4.5語言模型：AI的“超級大腦”，能聽懂、會規劃
GLM 4.5語言模型就是autoGLM的“大腦”，它的核心能力是“理解需求”和“規劃步驟”。你可別小看這個“大腦”，它可是目前業界頂尖的語言模型，不僅能聽懂你說的話，還能拆解複雜需求，制定詳細的執行計劃。
比如你說“幫我整理一下今天的工作，把微信裡客戶的需求、釘釘上的會議紀要、WPS裡的文件內容整合起來，生成一份工作週報，下午5點前發給領導”，這個需求，還要做整合和撰寫，步驟很繁瑣。但GLM 4.5語言模型能快速拆解成清晰的步驟：第一步，開啟微信，提取所有客戶聊天記錄裡的需求關鍵詞；第二步，開啟釘釘，匯出今天的會議紀要，提取核心任務；第三步，開啟WPS，檢視相關文件的關鍵資料；第四步，把這些資訊整合起來，按照週報的格式撰寫；第五步，檢查無誤後，透過企業微信發給領導。
而且這個“大腦”還很靈活，能根據實際情況調整計劃。比如提取微信客戶需求時，發現有個客戶的需求不明確，它不會硬著頭皮繼續，而是會給你發提示“客戶A提到的‘專案進度加快’，沒有明確具體時間節點，是否需要我詢問客戶確認？”，等你回覆後再繼續操作。這種“遇到問題會溝通”的能力，讓它不像一個冰冷的機器，更像一個靠譜的同事。
另外，GLM 4.5語言模型還有個厲害之處——能處理長鏈路任務。比如你讓它做一份“全球元宇宙遊戲市場”的行業分析報告，它會先開啟瀏覽器搜尋最新資料，再開啟Excel整理表格，然後開啟WPS撰寫報告，最後傳送到你的郵箱，整個過程涉及十幾個步驟，耗時可能幾十分鐘，但它能一步步有條不紊地完成，不會中途忘記或出錯。這得益於它強大的邏輯推理能力和記憶能力，能把複雜任務的每個環節都記在“腦子裡”，確保執行連貫。
2. GLM 4.5視覺推理模型：AI的“火眼金睛”，能看懂、會定位
如果說語言模型是“大腦”，那GLM 4.5視覺推理模型就是autoGLM的“眼睛”，它的核心能力是“看懂手機螢幕”。很多人可能會疑惑：AI沒有眼睛，怎麼知道哪裡是按鈕、哪裡是輸入框？這就全靠視覺推理模型了。
這個“眼睛”能精準識別手機螢幕上的所有元素—圖示、按鈕、輸入框，還是文字、圖片、圖表，它都能一一辨認。比如，它能一眼認出“搜尋框”在頂部，“購物車”圖示在右上角，“我的訂單”在底部導航欄裡，它能區分“外賣”“團購”“買菜”三個入口，還能看懂菜品的名稱、價格、評分，甚至能識別“已售罄”“免配送費”這樣的標籤。
更厲害的是，它還能理解螢幕上的邏輯關係。比如你讓它“在淘寶上找一雙男士運動鞋，價格在500元以內，評分4.8分以上，銷量前10名”，它會先點選淘寶的搜尋框，輸入“男士運動鞋”，然後在篩選欄裡找到“價格”選項，輸入“0-500”，再找到“評分”選項，勾選“4.8分以上”，最後按“銷量”排序，篩選出符合條件的商品。整個過程中，它需要看懂篩選欄裡的各個選項，知道“價格”“評分”“銷量”的位置和操作方式，這就像人看書一樣，不僅能看到文字，還能理解文字的意思和邏輯。
而且這個“眼睛”還能適應不同的手機介面——不管你用的是安卓還是蘋果手是豎屏還是橫屏，不管字型大小有沒有調整，它都能準確識別。這得益於它在訓練時接觸了大量的手機螢幕截圖和介面資料，已經能應對各種複雜的介面情況。就像我們人類不管看甚麼手機，都能很快找到自己需要的功能一樣，autoGLM的“眼睛”也具備這種通用的識別能力。
正是“大腦”和“眼睛”的完美配合，讓autoGLM能像真人一樣操作手機。語言模型負責想“要做甚麼、怎麼做”，視覺推理模型負責看“在哪裡做、怎麼點”，兩者協同工作，就能完成各種任務。
三、50+高頻應用全覆蓋：生活、辦公，AI全幫你搞定
autoGLM的厲害之處，不僅在於能操作手機，還在於它覆蓋了我們日常最常用的應用場景。目前它已經適配了超過50個高頻中文應用，涵蓋生活服務和辦公場景兩大領域，不管是吃穿住行，還是上班幹活，它都能成為你的“得力助手”。
1. 生活服務場景：解放雙手，讓生活更省心
生活裡的很多瑣事，現在都能交給autoGLM來做，不用之間來回切換，省出更多時間做自己想做的事。
外賣點單&生鮮採購：這是最常用的功能之一。你可以說“幫我點一份麥當勞的麥辣雞腿堡套餐，不要可樂，換成雪碧”，它會開啟美團，找到對應的餐廳和套餐，修改飲品後下單；也可以說“幫我在盒馬鮮生上買一斤草莓、兩斤西紅柿、一瓶牛奶，明天早上送到家”，它會，選好商品，設定配送時間，完成下單。如果你有忌口或偏好，比如“不吃香菜”“喜歡微辣”，只要提前告訴它，它會每次都自動避開，比自己下單還貼心。
交通出行&票務預訂：不管是訂機票、火車票，還是打車、查路線，它都能搞定。你說“幫我訂後天下午3點從上海到廣州的高鐵票，選二等座，靠窗的位置”，，搜尋車次，篩選靠窗座位，幫你填好乘車人資訊，最後提醒你支付；你要出門時，說“幫我叫一輛滴滴快車，從公司到家裡，現在出發”，它會，自動定位你的位置，設定目的地，叫車成功後告訴你司機資訊和預計到達時間；甚至你去陌生地方，說“幫我查一下從這裡到故宮的地鐵線路，避開早高峰”，它會開啟高德或百度地圖，搜尋最優路線，還會提醒你哪個時間段人少。
娛樂休閒&本地生活：週末想出去玩？autoGLM能幫你做攻略、訂門票。你說“幫我找北京朝陽區人均150元以內、適合拍照的網紅餐廳，選3家評分最高的，在高德地圖上標註出來”，它會開啟大眾點評搜尋，篩選符合條件的餐廳，再同步到高德地圖，方便你導航；你說“幫我訂本週末北京歡樂谷的門票，兩張成人票，選週六上午的場次”，它會開啟攜程或，找到對應的場次，完成預訂。甚至你想追綜藝、看電影，說“幫我在騰訊影片上搜尋《乘風2025》最新一期，快取下來，我路上看”，它也能精準操作。
2. 辦公場景：告別繁瑣，讓工作更高效
對於上班族來說，autoGLM更是“摸魚神器”，能幫你搞定很多重複、繁瑣的工作，讓你專注於核心任務。
跨平臺內容創作&釋出：做新媒體、市場或運營的朋友，經常需要在多個平臺發內容，現在不用一個個手動操作了。你說“把這篇產品推廣文案，配上這張圖片，發到抖音、小紅書、微博和微信公眾號，抖音加#科技好物 #AI助手 標籤，小紅書寫一篇種草筆記，微博@官方賬號，公眾號設定為原創”，autoGLM會分別打，根據每個平臺的風格調整文案和排版，一一發布，最後還會給你彙總釋出結果，方便你後續檢視資料。
文件處理&資料整理：寫報告、做表格是很多人的痛點，autoGLM能幫你減負。你說“幫我把這份PDF裡的資料提取出來，整理成Excel表格，按銷售額排序，突出顯示top5的產品”，它會開啟WPS或Off，提取PDF裡的資料，製作表格，完成排序和標註；你說“幫我根據這份會議紀要，寫一份工作總結，重點突出完成的任務、未完成的事項和下週計劃，用簡潔的語言”，它會提煉會議紀要的核心資訊，按照你的要求撰寫總結，不用你再逐字逐句梳理。
工作溝通&任務跟進：在微信、釘釘上溝通工作時，autoGLM能幫你整理資訊、跟進任務。你說“幫我整理今天微信裡客戶的所有需求，按緊急程度分類，生成一個待辦清單，同步到釘釘的任務管理裡”，它會提取微信聊天記錄裡的需求，分類整理後同步到釘釘，還會設定提醒時間；你說“幫我給客戶發一封郵件，主題是‘產品合作方案跟進’，內容用之前的模板，附件加上最新的方案文件”，它會，填寫主題、正文，新增附件，提醒你確認後傳送。
四、本地+雲端雙部署：資料安全自己說了算，隱私有保障
很多人用AI工具，最擔心的就是資料隱私問題——比如聊天記錄、工作檔案、個人資訊會不會洩露？autoGLM早就考慮到了這一點，支援本地部署和雲端部署兩種模式，讓你根據自己的需求選擇，確保資料和隱私的控制權始終在自己手裡。
1. 本地部署：資料不上雲，安全級別拉滿
本地部署，簡單說就是把autoGLM的模型安裝在你自己的手機、電腦或伺服器上，所有操作和資料都在本地執行，不會上傳到任何雲端伺服器。這種模式適合對資料安全要求高的使用者，比如企業使用者、處理敏感資訊的上班族，或者注重隱私的普通人。
比如你是金融行業的從業者，需要用autoGLM處理客戶的財務資料、合同資訊，這些都是高度敏感的內容，不能洩露。選擇本地部署後，所有資料都儲存在公司的內部伺服器上，autoGLM的所有操作都在內部網路完成，不會和外部網路互動，從根源上避免了資料洩露的風險。而且本地部署還能自定義功能，比如企業可以根據自己的業務需求，修改autoGLM的操作流程，適配內部系統，讓它更符合工作場景。
可能有人會擔心，本地部署是不是需要很高的硬體配置？其實不用——autoGLM的蒸餾版模型，只要你的電腦有RTX 4060顯示卡、手機是近兩年的中高階機型，就能流暢執行。當然，如果你需要處理更復雜的任務，比如大規模資料整理、長影片處理，可以選擇更高配置的裝置，或者部署在公司的伺服器上，效能會更穩定。
2. 雲端部署：即開即用，方便快捷無門檻
如果你只是日常使用，比如點外賣、訂機票、發朋友圈，對資料安全的要求沒那麼高，那麼雲端部署會更方便。雲端部署就是把autoGLM的模型放在智譜的雲端伺服器上，你不用下載安裝，只要或網頁就能使用，零技術門檻，即開即用。
雲端部署的優勢在於不用佔用你本地的儲存空間和算力，不管你用的是舊手機還是普通電腦，都能流暢使用所有功能。而且雲端部署能實時更新模型，只要智譜最佳化了autoGLM的功能，比如新增、提升了操作準確率，你不用手動升級，就能直接體驗到。另外，雲端部署還支援跨裝置同步，比如你在手機上讓autoGLM開始整理文件，後來換成電腦，登入同一個賬號就能繼續操作，不用重複勞動。
可能有人會問，雲端部署的資料安全嗎？放心，autoGLM的雲端部署採用了高強度的資料加密技術，你的所有運算元據都會被加密儲存，只有你自己能檢視和使用。而且智譜不會主動收集你的敏感資訊，比如支付密碼、身份證號等，這些資訊只會在你操作時臨時使用，操作完成後就會加密刪除，不會留存。
簡單總結一下兩種部署模式的區別：本地部署適合注重隱私、處理敏感資料的使用者，安全但需要一定的硬體支援；雲端部署適合日常使用、追求便捷的使用者，方便但安全級別相對較低。你可以根據自己的需求選擇，也可以在不同場景下切換使用，比如處理工作檔案用本地部署，點外賣用雲端部署，靈活又安全。
五、賦能終端裝置：讓AI走進物理世界，不止於手機
autoGLM的價值，不止於操作手機——它還能為智慧眼鏡、智慧家電等終端裝置賦能，讓AI從手機螢幕裡走出來，走進真實的物理世界，加速AI與物理世界的深度互動。
1. 智慧眼鏡：解放雙手，實現“無感操作”
智慧眼鏡是autoGLM的重要應用場景之一。當autoGLM賦能智慧眼鏡後，你不用再掏手機，透過語音指令就能讓眼鏡幫你完成操作。比如你戴著智慧眼鏡出門，說“幫我查一下附近的咖啡店，選評分最高的那家，導航過去”，眼鏡會透過內建的攝像頭“看到”周圍的環境，結合autoGLM的操作能力，搜尋咖啡店，然後在眼鏡的顯示屏上顯示導航路線，實時提醒你“前方50米左轉”“到達目的地”。
再比如你在開會時，戴著智慧眼鏡說“幫我記錄會議紀要，提取核心任務，同步到釘釘”，眼鏡會錄製會議內容，autoGLM會提取關鍵資訊，生成會議紀要，自動同步到你的工作軟體，不用你再手動記錄。甚至你在超市購物時，說“幫我查一下這款牛奶的營養成分，對比一下旁邊那款的價格”，眼鏡會掃描牛奶的包裝，autoGLM會查詢相關資訊，在顯示屏上顯示對比結果，幫你做出更明智的選擇。
這種“無感操作”的模式，讓AI真正融入你的生活，不用再依賴手機，操作更自然、更便捷。就像哈佛大學研發的人機共融智慧系統一樣，autoGLM賦能的智慧眼鏡，能讓AI成為你的“隨身助手”，與你實時協作。
2. 智慧家電：互聯互通，打造“智慧生活”
現在很多家庭都有智慧家電，比如智慧冰箱、智慧洗衣機、智慧空調，但這些家電大多是“各自為戰”，沒有真正互聯互通。autoGLM能成為它們的“連線中樞”，讓不同品牌、不同型別的智慧家電協同工作，打造真正的智慧生活。
比如你下班回家前，說“幫我開啟家裡的空調，溫度調到25度，讓洗衣機開始清洗上午的衣服，同時在冰箱裡找一下有沒有晚上能吃的食材，沒有的話在美團買菜上訂一些”，autoGLM會同時操作多個智慧裝置：給空調傳送開機指令，設定溫度；讓洗衣機開始工作；開啟智慧冰箱的攝像頭，檢視食材情況；如果食材不夠，就開啟下單。等你回到家，空調已經調好溫度，衣服在洗衣機裡清洗，食材也已經送到，直接就能做飯，幸福感滿滿。
再比如你出門時，說“幫我檢查家裡的家電有沒有關好，門窗有沒有鎖上”，autoGLM會聯動智慧門鎖、智慧攝像頭和各種家電，確認門窗已鎖、空調、燈光、電視都已關閉，如果發現有未關閉的裝置，會提醒你“客廳的燈沒有關，是否需要遠端關閉”，讓你出門更安心。
未來，autoGLM還能賦能更多終端裝置，比如智慧機器人、智慧汽車、工業裝置等，讓AI在更多場景下發揮作用。比如智慧機器人可以藉助autoGLM的操作能力，自主完成家庭清潔、物品搬運等任務；智慧汽車可以透過autoGLM，幫你預訂充電樁、查詢路況、控制車內裝置，讓駕駛更便捷。
六、開源的意義：降低門檻，讓更多人受益於AI
智譜選擇開源autoGLM的核心模型，這在行業內是一件大事。開源，簡單說就是把autoGLM的核心程式碼和技術公開，讓全球的開發者、企業和個人都能免費使用、修改和二次開發。這不僅能降低AI技術的使用門檻，還能推動整個行業的創新和發展。
對於普通開發者來說，以前想要開發一個能操作手機的AI智慧體，需要投入大量的時間和資金訓練模型，還需要積累大量的運算元據，門檻很高。現在有了autoGLM的開源模型，開發者可以直接在這個基礎上進行修改和最佳化，不用從零開始，大大降低了開發成本。比如你想開發一個針對老年人的AI助手，專門幫老年人操作手機、訂藥、叫救護車，就可以基於autoGLM的模型，最佳化語音識別（支援方言）、簡化操作流程，快速開發出適合老年人使用的產品。
對於企業來說，開源的autoGLM能幫助它們快速落地AI應用，提升效率。比如手機廠商可以把autoGLM整合到自己的手機系統裡，打造“AI手機”，讓使用者不用下，就能直接使用AI操作功能，提升手機的競爭力；家電廠商可以基於autoGLM，開發更智慧的家電控制系統，讓家電之間的協作更流暢；政務、金融、教育等行業的企業，也可以根據自己的業務需求，定製化開發AI助手，提升服務質量和工作效率。
對於整個AI行業來說，開源能促進技術交流和創新。不同的開發者和企業可以分享自己的最佳化方案和應用案例，讓autoGLM的模型越來越完善，適配更多的場景和裝置。就像飛致雲的開源AI助手MaxKB一樣，透過開源吸引了大量使用者和開發者，不斷迭代最佳化，最終成為企業級AI應用的標杆產品。autoGLM的開源，也能形成這樣的良性迴圈，推動AI技術從“少數企業壟斷”走向“全民共創”，讓AI真正普惠大眾。
總結：AI的未來，是“能動手”的未來
智譜開源的autoGLM，不僅是一個“會操作手機的AI智慧體”，更是AI技術從“對話響應”到“執行落地”的重要里程碑。它用“大腦+眼睛”的組合，讓AI像人一樣理解需求、操作裝置；用50+高頻應用的適配，覆蓋生活和辦公的方方面面；用本地+雲端雙部署，解決了使用者的隱私顧慮；用對終端裝置的賦能，讓AI走進物理世界。
以前我們總說“AI改變生活”，但大多是停留在概念層面；現在有了autoGLM，我們真正看到了AI改變生活的具體場景——不用再為繁瑣的手機操作煩惱，不用再為重複的工作任務焦慮，不用再擔心資料隱私洩露，AI真正成為了我們生活和工作中的“得力助手”。
未來，隨著autoGLM的不斷最佳化和開源生態的發展，它會適配更多的應用和裝置，操作會更精準、更智慧，能完成的任務也會更多樣。或許用不了多久，我們就能習慣“一句話搞定所有事”的生活：早上說一句“幫我準備早餐、規劃上班路線、檢視今天的工作安排”，AI就會聯動家電、導航、工作軟體，幫你把一切都安排妥當；晚上說一句“幫我整理今天的工作、訂好明天的機票、選一部好看的電影”，AI就會高效完成所有操作，讓你能安心休息。
AI的未來，不再是“只會說”的未來，而是“能動手”的未來。而autoGLM的開源，正是這個未來的起點——它讓更多人能參與到AI的發展中來，讓AI技術真正落地到每個普通人的生活裡，讓智慧變得更實用、更安全、更普惠。