引言

在AI技术快速发展的今天，智谱AI与清华大学团队联合研发的AutoGLM智能体，标志着人工智能从"对话交互"向"自主操作"的重大跨越。这一技术突破不仅实现了AI对手机、电脑等设备的图形用户界面(GUI)的自主控制，更通过解耦任务规划与执行、自进化强化学习框架等核心技术，为通用人工智能(AGI)的落地提供了新范式。 AutoGLM能够根据人的自然语言指令，自主规划操作路径和识别手机页面，自动模拟人类操作手机和网页，执行各种任务，代表着AI智能体应用的新纪元。

什么是AutoGLM？

AutoGLM是智谱AI推出的一款AI智能体应用，它能够根据人的自然语言指令，自主规划操作路径和识别手机页面，自动模拟人类操作手机和网页，执行各种任务。用户只需输入简单的文字/语音指令，AutoGLM就能理解用户意图、任务步骤，并自动执行操作完成任务！
与传统的大模型不同，AutoGLM不仅仅局限于对话交互，而是能够真正理解并操作图形用户界面(GUI)，实现对手机、电脑等设备的自主控制。这种能力使得AI不再局限于回答问题，而是能够直接帮助用户完成各种实际任务，如社交媒体互动、在线购物、内容创作等。

AutoGLM的定位

AutoGLM定位为"AI的'phone use'时刻"，旨在让AI真正像人类一样使用电子设备，执行各种操作。这使得用户可以解放双手，通过简单的语音或文字指令，让AI帮助完成繁琐的任务，提高工作效率和生活质量。

AutoGLM的应用场景

AutoGLM目前支持多种应用场景：

  1. 社交互动：在微信上点赞、评论、发送消息
  2. 电商购物：在淘宝、京东等平台上购买商品
  3. 出行服务：在12306上购买火车票，在高德上预约车辆
  4. 内容创作：根据用户指令创建朋友圈文案、撰写评价、创作文章
  5. 学术研究：通过浏览器插件AutoGLM-Web，实现学术检索、代码仓库搭建、视频平台自动打卡等功能

AutoGLM的技术原理

AutoGLM的技术实现基于多项创新设计，使其能够有效理解和操作图形用户界面(GUI)，并根据用户指令完成复杂任务。以下是AutoGLM的核心技术原理：

基础智能体解耦合中间界面

AutoGLM通过自然语言指令将任务规划与动作执行分离为独立模块。规划模块负责解析用户意图并生成操作序列，执行模块则专注于精准控制设备。这种解耦设计避免了传统RPA(机器人流程自动化)依赖OCR的局限性，使智能体能够灵活适应复杂界面变化。
具体而言，基础智能体解耦合中间界面通过自然语言指令将任务规划与动作执行解耦，提升智能体的操作能力和灵活性。这一设计使得AutoGLM能够更好地理解用户意图，并针对不同的应用场景制定合适的操作策略。
实验数据显示，该设计在VAB-WebArena-Lite基准测试中，将操作成功率提升至55.2%(首次尝试)，二次尝试后达59.1%。这种解耦设计不仅提高了操作的准确性，还增强了系统的灵活性和适应性。

自进化在线课程强化学习框架(WebRL)

针对传统强化学习(RL)采样效率低、训练数据稀缺的问题，AutoGLM引入动态课程学习机制。通过KL散度控制策略更新和置信度经验回放，模型能够动态调整任务难度，逐步从单步操作过渡到50步以上的复杂任务。
WebRL是一个自进化的在线课程强化学习框架，适用于基于LLM的网页智能体，在迭代的自进化过程中不断改进。该框架设计用于解决网页智能体训练任务稀缺的问题，通过利用探索过程中固有的试错过程，设计了一种自进化的在线课程。
在每个训练阶段，新任务都会从前期未成功的尝试中自主生成，从而促进渐进式学习轨迹。通过在学习算法中加入参考策略和行动者策略之间的KL散度项，限制策略更新并提高稳定性。此外，还采用了一个经验重放缓冲区，并辅以新颖的行动者信心过滤策略，以确保重放经验的保真度，并防止过度拟合以前获得的知识。
通过应用WebRL，成功地将Llama-3.1-8B模型转化为熟练的LLM网页智能体，将其在WebArena-Lite上的成功率(SR)从最初的4.8%提高到42.4%。当应用于Llama-3.1-70B时，取得了47.3%的SR，比SOTA专有LLM API(GPT-4-Turbo，17.6% SR)的性能高出160%以上，并超越了之前在开源LLM上训练的SOTA网页智能体(AutoWebGLM，18.2% SR)。

多模态大模型(LMM)的深度应用

AutoGLM基于GLM系列模型，结合视觉感知与语言理解能力，实现对GUI元素的模糊匹配与长程推理。例如，在微信朋友圈点赞任务中，模型能够识别动态加载的图文内容，并生成符合语境的评论。相比传统OCR技术，其泛化能力显著提升，支持7类主流APP(微信、淘宝等)的高频操作，成功率达89.7%。
多模态大模型的深度应用使得AutoGLM能够理解和处理多种类型的信息，包括文本、图像和语音等，从而更好地理解和操作复杂的用户界面。这种多模态能力是AutoGLM区别于传统RPA和简单的大模型应用的关键优势之一。

奖励建模与失败恢复机制

为解决开放世界任务的监督难题，团队提出结果监督(ORM)与过程监督(PRM)相结合的奖励模型。ORM关注任务最终结果，PRM则细化到每一步操作的合规性。通过这种双重监督，模型在AndroidLab基准测试中成功率达36.2%，远超同类产品。
奖励建模与失败恢复机制使AutoGLM能够在执行任务过程中不断学习和改进。当任务执行失败时，系统能够分析失败原因，并调整策略以避免类似错误再次发生。这种机制不仅提高了系统的鲁棒性，还使其能够适应不断变化的环境和用户需求。

AutoGLM的优越性

技术创新与突破

AutoGLM在多个方面实现了技术创新与突破：

  1. 图形用户界面自主控制：AutoGLM能够理解并操作图形用户界面，无需API接口，直接模拟人类操作
  2. 任务规划与动作执行解耦：通过自然语言中间界面，将任务规划与动作执行分离，提升灵活性和精确度
  3. 自进化在线课程强化学习：动态调整任务难度，持续改进性能，适应复杂任务
  4. 多模态大模型应用：结合视觉感知与语言理解，实现对GUI的深度理解
  5. 结果与过程双重监督：确保操作的准确性和合规性
    这些技术创新使得AutoGLM能够实现对手机、电脑等设备的自主控制，执行各种复杂任务，大大提高了AI的实用性和价值。

应用场景覆盖

AutoGLM目前已覆盖多个高频应用场景：

  1. 生活服务智能化：覆盖社交(微信、微博)、电商(淘宝、京东)、出行(12306、高德)等8大高频场景
  2. 自动完成复杂流程：如火锅食材采购(54步)、跨平台比价下单瑞幸咖啡等
  3. 生产力工具扩展：通过浏览器插件AutoGLM-Web，支持学术检索(自动筛选北大核心期刊)、代码仓库搭建(GitHub)、视频平台自动打卡等功能
    这种广泛的应用场景覆盖使得AutoGLM能够满足用户在多个方面的实际需求，大大提高了其实用价值和用户黏性。

性能与效率

AutoGLM在多个基准测试中表现出色：

  1. 在AndroidLab评测中，AutoGLM显著超越了GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet的表现
  2. 在WebArena-Lite评测中，AutoGLM较GPT-4o取得了约200%的性能提升
  3. 在VAB-WebArena-Lite基准测试中，首次尝试操作成功率达55.2%，二次尝试后达59.1%
  4. 在AndroidLab基准测试中成功率36.2%，超越同类产品
    这些优异的性能表现使得AutoGLM能够高效、准确地执行各种任务，为用户提供优质的使用体验。

用户体验与交互

AutoGLM提供了良好的用户体验和交互方式：

  1. 简单易用的指令输入：用户只需输入简单的文字/语音指令，无需复杂的操作步骤
  2. 直观的交互界面：提供清晰的任务进度反馈和结果展示
  3. 安全权限管理：严格尊重用户隐私，所有页面信息的获取均围绕用户向AutoGLM主动发起的任务进行
  4. 授权范围外任务的主动提示：涉及交易、支付等重要操作的步骤会向用户进一步询问是否执行
    这种良好的用户体验和交互设计使得AutoGLM易于使用，能够满足不同用户的需求和偏好。

与其他产品的比较

与市场上的其他AI智能体产品相比，AutoGLM具有多项优势：

  1. 无需API接口：传统RPA和AI智能体通常需要API接口或特定的集成，而AutoGLM通过模拟人类操作，无需与应用厂家直接对接
  2. 更广泛的应用场景覆盖：支持多种主流应用和复杂任务，覆盖用户日常生活和工作中的多种需求
  3. 更高的操作精度：通过多模态大模型和自进化学习框架，实现更高的操作精度和成功率
  4. 更灵活的任务规划能力：能够根据用户意图动态调整操作策略，适应不同的场景和需求
    这些优势使得AutoGLM在市场竞争中具有明显的优势，能够为用户提供更全面、更高效、更安全的AI智能体服务。

AutoGLM的用户体验

实际使用案例

以下是几个AutoGLM的实际使用案例，展示了其在不同场景下的应用价值：

  1. 点外卖：用户只需告诉AutoGLM想要点哪家的什么菜品，AutoGLM会自动打开美团或饿了么等外卖应用，完成下单操作。在点奶茶外，去淘宝买些什么东西也不在话下。即使想买的19L矿泉水已经售罄，AutoGLM也会通过语音提示告诉用户已售罄的情况。
  2. 跨应用操作：用户可以给出"去小红书上搜索红烧肉的做法，转发给我的微信文件传输助手"的指令，AutoGLM会很好地完成这个跨应用的任务。这种能力大大提高了工作效率，节省了用户的时间和精力。
  3. 社交媒体互动：用户可以通过AutoGLM在微信上给朋友点赞并写评论，在微博上关注某个用户或点赞某篇文章，大大简化了社交媒体互动的操作流程。
  4. 学术研究辅助：通过AutoGLM Web版，用户可以在知网、维普等学术数据库中进行高效检索，获取所需的研究资料。这种能力对于研究人员和学生来说非常有价值，能够显著提高学术研究的效率。

用户评价与反馈

根据用户反馈，AutoGLM在实际使用中表现出以下特点：

  1. 操作效率：AutoGLM能够自动化完成各种任务，解放用户的双手，提高工作效率。然而，一些用户指出，目前AutoGLM的操作速度相对较慢，每一步操作之间的间隔都在两秒以上，对于需要快速完成的任务来说可能不够理想。
  2. 任务成功率：AutoGLM在简单任务上表现令人满意，但在复杂任务上成功率仍有提升空间。一些用户反映，当遇到弹窗或者莫名其妙的错误时，AutoGLM的操作会被打断，需要用户手动干预。
  3. 语音识别能力：AutoGLM的语音识别能力有待提高，特别是在用户普通话不标准或者环境噪音较大的情况下，识别准确率会明显下降。
  4. 跨应用操作的准确性：在跨应用的指令中，AutoGLM可能会默认采用排序最靠前而非最适合的商品、回答，这可能会导致结果与用户期望不符。此外，一些用户指出，当需要添加对话时，系统响应速度较慢，用户体验不够流畅。
  5. 安全性和隐私：由于AutoGLM需要获取设备的无障碍服务权限，一些用户担心这可能会带来安全隐患。不过，根据官方说明，AutoGLM严格尊重用户隐私，所有页面信息的获取均围绕用户向AutoGLM主动发起的任务进行，涉及交易、支付等重要操作的步骤会向用户进一步询问是否执行。

适用场景与局限性

AutoGLM目前最适合以下场景：

  1. 重复性操作：如定期购买特定商品、发送相同的消息等
  2. 多步骤操作：如需要按照特定流程完成的任务，如预订火车票、购买电影票等
  3. 跨应用操作：如需要在多个应用之间切换完成的任务
  4. 信息收集与整理：如从多个网站收集信息、整理资料等
    然而，AutoGLM目前仍存在一些局限性：
  5. 应用支持范围有限：目前仅支持微信、小红书、抖音、微博、高德、淘宝、12306、携程等主流应用，不支持的应用无法使用
  6. 复杂任务处理能力有限：对于非常复杂或非常规的任务，AutoGLM可能无法正确理解和执行
  7. 依赖设备权限：需要获取设备的无障碍服务权限，可能会带来一定的安全风险
  8. 仅限安卓设备：目前仅支持安卓系统，iOS用户无法使用
    这些局限性意味着，AutoGLM目前更适合那些在支持的应用范围内有重复性操作需求的用户，而对于需要处理复杂、非常规任务的用户来说，AutoGLM可能还不够成熟。

AutoGLM的未来发展

技术演进路线

随着AI技术的不断发展，AutoGLM也有望在多个方面取得技术突破：

  1. 多模态感知与决策能力提升：通过结合更多模态的信息，如语音、图像、视频等，提高AutoGLM对复杂环境的理解和决策能力
  2. 跨设备协同操作：实现不同设备之间的协同操作，如手机、电脑、智能家居设备等
  3. 强化学习与自主进化：通过强化学习和自主进化机制，使AutoGLM能够不断学习和改进，适应新的应用场景和用户需求
  4. 更精准的任务规划与执行：通过更先进的算法和模型，提高任务规划的准确性和执行的效率
    这些技术突破将使AutoGLM能够处理更复杂、更多样化的工作任务，为用户提供更全面、更智能的服务。

市场应用前景

AutoGLM在多个领域都有广阔的应用前景：

  1. 个人生活助手：帮助用户处理日常生活中的各种任务，如购物、社交媒体互动、信息检索等
  2. 企业生产力工具：提高企业员工的工作效率，减少重复性劳动，解放生产力
  3. 教育辅助工具：帮助学生和教师完成学习和教学任务，提高教育质量
  4. 医疗健康助手：辅助医疗健康领域的各种工作，如预约挂号、健康信息管理等
  5. 金融助手：帮助用户管理财务、投资理财等
    这些应用领域将为AutoGLM带来巨大的市场潜力，推动其在多个行业的广泛应用。

挑战与机遇

尽管AutoGLM具有广阔的应用前景，但在实际应用中仍面临一些挑战：

  1. 技术挑战：如操作精度、任务规划灵活性、多模态理解能力等方面的提升
  2. 安全与隐私挑战：如何确保用户数据的安全和隐私，避免被滥用或泄露
  3. 用户体验挑战：如何提供更加流畅、自然的交互体验，提高用户满意度
  4. 商业化挑战：如何找到可持续的商业模式，实现商业化价值
    这些挑战也带来了机遇：
  5. 技术创新机遇：通过技术创新解决当前的技术挑战，提升AutoGLM的能力和性能
  6. 生态合作机遇：与应用开发商、设备制造商等建立合作关系，扩大应用支持范围
  7. 用户体验优化机遇：通过不断优化用户体验，提高用户满意度和忠诚度
  8. 商业模式创新机遇：探索新的商业模式，实现可持续的商业化价值
    这些机遇将推动AutoGLM在技术、应用和商业模式等方面不断创新，实现更广泛的应用和更大的市场价值。

结语

智谱AutoGLM的诞生不仅是技术创新的里程碑，更标志着AI从"辅助工具"向"智能伙伴"的角色转变。通过图形用户界面自主控制、任务规划与动作执行解耦、自进化在线课程强化学习等核心技术，AutoGLM实现了对手机、电脑等设备的智能操作，能够根据用户的自然语言指令完成各种任务。
AutoGLM的应用场景广泛，覆盖社交互动、电商购物、出行服务、内容创作等多个领域，为用户提供了高效、便捷的智能服务。尽管目前仍存在一些局限性，如应用支持范围有限、复杂任务处理能力有限等，但随着技术的不断进步和优化，这些问题有望逐步解决。
随着AutoGLM的不断发展和完善，我们可以预见，未来的AI智能体将更加智能化、自主化，能够更深入地理解人类需求，更有效地协助人类完成各种任务，实现人机协作的新模式。在通往通用人工智能(AGI)的道路上，AutoGLM无疑是一个重要的里程碑，为AI智能体的发展提供了新的思路和方向。