Agent 也有 Scaling Law！智谱发布首个“边想边干”的 Agent

摘要：北京时间 3 月 31 日，近期几度融资的智谱在中关村论坛上正式发布「AutoGLM 沉思」—— 一个能探究开放式问题，并根据结果执行操作的自主智能体（AI Agent）。它能够模拟人类的思维过程，完成从数据检索、分析到生成报告。

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2025 年是 Agent 爆发之年已成共识，由 Agent 和推理模型带来的强调应用智能程度的 Agentic AI（自主式 AI）大行其道。

北京时间 3 月 31 日，近期几度融资的智谱在中关村论坛上正式发布「AutoGLM 沉思」—— 一个能探究开放式问题，并根据结果执行操作的自主智能体（AI Agent）。它能够模拟人类的思维过程，完成从数据检索、分析到生成报告。

值得关注的是，AutoGLM 沉思不仅具备深度研究能力（Deep Research），还能实现实际操作（Operator），真正推动 AI Agent 进入“边想边干”的阶段。并且免费、不限量，在智谱清言 PC 客户端已经上线，可以直接体验其研究能力和操作能力。

智谱 CEO 张鹏表示，此次发布的为 preview 版本，核心支持 research 场景；在未来两周，将进一步扩展更多智能体执行能力。包括推出“虚拟机”版本，进一步增强 AI Agent 的实际落地能力。

除此之外，他还预告：2025 是智谱开源年，在 4 月 14 日，智谱的基座模型 GLM-4-Air、推理模型 GLM-Z1-Air、沉思模型 GLM-Z1-Rumination 均将开源。

当 AI 学会自己搞钱

在发布现场，张鹏首先以 Demo 展示了 AutoGLM 沉思的效果，颇引人关注。

14 天前智谱秘密开展了一项测试：注册一个小红书账号，专注于生活科普。用新的 Agent 生成了笔记，比如怎么选咖啡壶、怎么做化妆品成分对比等。有些任务可真不简单，像化妆品成分对比，要调查 2025 年最火的三大抗老成分，比对它们的作用、用法、优劣势，最后还要做严谨的比对分析。

最终，这个小红书账号收获了相当令人艳羡的成绩：“两周时间我们收获了 5000 粉丝，接到多条商单邀请，昨天，我们发出了第一个商单，赚了 500 块钱。”

其背后依赖于 AutoGLM 沉思的三个关键技术：

深度思考：能够模拟人在面对复杂问题时的自主决策过程。

感知世界：能够像人一样获取并理解环境信息。

工具使用：能够像人一样调用和操作工具，完成复杂任务。

AutoGLM 沉思背后的模型，是智谱全新推出的 Agent 大脑——沉思模型，即通过强化学习，让模型学会自我批评、反思、甚至沉思，并通过更长的深度思考时间换取更优的效果。

沉思突破了实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证，实现真正的长程推理和任务执行。

AutoGLM 沉思的技术演进

张鹏对AutoGLM 沉思的技术演进路径进行了披露，包括：在 GLM-4-Air 基座模型的基础上，训练出推理模型 GLM-Z1-Air，基于 Z1 模型，结合工具使用和完成长程推理能力，训练出沉思模型，来作为 AutoGLM 沉思的大脑。最后集成了智谱自研的智能体技术 AutoGLM，成为 AutoGLM 沉思的手脚。

其中推理模型 GLM-Z1-Air 拥有比肩 DeepSeek R1 的推理性能，极速版的速度有 8 倍提升，而价格仅需 R1 的 1/30。

而基座模型 GLM-4-Air 在预训练阶段，加入了更多的代码类、推理类数据；并在对齐阶段，针对 Agent 能力进行了对齐，使其更擅长工具调用、联网搜索等 Agent 任务。这款模型只有 32B 的参数量，能力却比肩更大参数量的国内外主流模型。

大模型的预训练和后训练存在 Scaling Law。然而，不只是大模型推理满足这一规律，智谱发现，Agent 也存在类似的 Scaling Law。

对于 Agent，通过扩展训练时的 inference compute，智谱模型团队观察到 Agent 展现出了更强的性能。

这一 Agent Scaling Law 的背后，是智谱的自进化在线课程强化学习算法框架——WebRL。通过设计由易到难的任务序列，逐步引导模型从简单场景向复杂场景过渡学习，从而提升训练效率和最终性能。这种方法模拟人类学习过程，通过动态调整任务难度，帮助模型积累基础能力后再挑战高难度任务，有效避免直接处理复杂问题时的训练不稳定。

在 Agent Scaling Law 的基础上，智谱进一步发现了 Agent 存在的能力涌现。比如在训练过程中，从未教给 AutoGLM 沉思访问过巨潮资讯网。然而，当发送指令“帮我收集昨天关于具身智能的相关研报”时，却惊喜地发现， AutoGLM 沉思能够规划出通过访问巨潮资讯解决问题的方案，并顺利操作了网站。

最后，智谱在 2025 年将怎么走是大家很关注的话题，张鹏这样说道：“智谱始终专注于 AGI 基座模型的研发，目前已经探索到 L3-Agentic LLM 阶段，我们将 GLM 一系列 Agent 能力，统称为 Agentic GLM。未来很长一段时间内，智谱将聚焦 Agentic GLM 的研发。”一起期待。

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