今日主题：智谱AutoGLM沉思实测
前段时间，号称首个AI通用Agent的Manus，因一码难求爆上热搜。
而官网展示的诸多案例，让人觉得AI取代人，只在朝夕之间。（参考这篇：比DeepSeek更颠覆？全球首个通用智能体Manus：高级AI牛马来了！）
这两天，智谱也推出了Agent产品 —— AutoGLM沉思。
核心亮点是：模拟人脑思考过程，完成从问题拆解、信息检索、信息分析、到报告生成。
听起来和普通AI大模型差不多，但有个巨大的差异：能操控我们的电脑，自动打开网页，边检索边分析边总结。
这是官网放出的案例，用户要求：
写一份A股市场关于具身智能的研究报告。
左侧是智谱的分析过程（相当于人脑思考的部分），右侧是操控电脑做信息检索（相当于双手执行的部分）。
最后，会在左侧的对话框里，展示写完的研究报告，并附上信息来源。
根据智谱官方的总结，AutoGLM沉思目前有两个功能版本。
网页端和手机APP端，只能实现调研网页、撰写报告两项功能。
而电脑客户端版，除上述俩个功能外，还能打开并检索小红书、知乎、知网等未开放API的优质网站，同时可以操作购物网站、邮箱、视频网站等。
官方介绍看完了，我还有几点疑问：
1、与Manus相比，谁更强？
2、实测功能如何呢？
3、真的能取代人，直接操控电脑干活吗？
我们来一个一个地说。
1、与Manus相比，谁强？
先说结论：以两者官网案例呈现来对比，Manus更强。
我们都以写“投资报告”为例，Manus的案例是——特斯拉股票分析，智谱的案例是——具身智能行业研究。
我不懂技术，我评价一个AI，就看三点：
思考逻辑是否正确？
内容源是否可靠？
输出的呈现效果如何？
先说思考过程，Manus第一步是创建一个‘待办清单’，会列出这个任务的一整套工作流，然后再一步步执行。
智谱是将任务拆解为几个大模块，先思考第一个模块要做的几个事，这几项做完了再思考第二步要做的事，再执行。
这两种任务拆解模式，说不上哪种更好。
以人脑思考过程参考，两种情况都有。
熟悉的领域当然是一次性做好完整规划，再逐步执行。
如果是新领域，完整规划不现实，就得先干完第一步，再根据第一步拿到的结果，判断下一步做什么。
这一点上，说不上谁更强。
在看第二条：内容源质量。
这绝对是关乎输出结果质量的核心要素。
Manus的来源是外网，这个我无从判断质量高低。
我们看看智谱的。
信息主要来自于，arxiv、知乎、腾讯研究院、中国信通院、知网、新浪财经、东方财富网。
不能说这些网站内容差，但从投资角度来看，信息源如果是投行或券商的分析报告，也许会更专业。
最后再看输出结果，这一块Manus秒杀了。
Manus能直接生成完整报告文档供下载，而且是图文并茂、排版清晰的。
而且，还能自动生成交互式网页。
智谱的结果和普通AI一样，就是在对话窗口生成文案。
总之，从呈现结果来看，Manus图文并茂的结果明显更专业，信息量也更大。
再给大家分享两个我的实测案例：
2、实测案例
我没有专业研究的需求，就实测了两个案例：路由器选购推荐及自媒体选题搜集。
第一个案例，是我这两天的真实需求。
之前在移动业务员推销下，升级到了千兆宽带，但因为路由器还是好几年前的，网速并没快多少，最近打算换了。
作为一个IT小白，我也是看了几个小时攻略，了解了各种参数对应的功能后，才选购了一款。
正好拿这个问题，来问问智谱AutoGLM沉思，看看跟我最后的判断差多少？
我的提问：
我要买一台路由器，信号要覆盖80平的房子，千兆宽带，满足日常办公、生活的需求，联网设备为电脑、电视、pad等电子产品，无智能家居联网需求，预算260以内。
智谱会先做需求拆分，再进行任务拆解。
比较有亮点的是，它考虑到了要看“用户实际使用评价和体验”。
再执行每一步的时候，智谱会检索十个左右网站，然后挑一个质量最高的内容来深入阅读。
再进行多轮检索分析，挑选几个推荐型号后，再到京东查看当前价格以及用户评价后，最终给出一个报告。
报告前面是选购要点以及参数对功能的影响介绍，然后给了推荐列表，以及推荐理由。
最终的结果里，还真有我选购的一款。
不过我是在小红书上看的攻略，来回刷了2个多小时。
这个案例上，确实省大力气了。
同样的问题，我也问了deepseek，结果确实不如AutoGLM沉思。
核心的问题，它不能打开京东这类购物网站，所以无法获取实时的价格，推荐结果的参考性就太弱了。
再看来第二个案例：搜索小红书AI领域近期10条爆款，并总结成表格。
选题，是自媒体人日常中，非常花时间的一件事。
需要到各大平台，各种刷，去找爆款选题。
如果AI能把这块给接管了，那真的节省我大笔时间。
这个需求，我进行了多轮提问，最终结果仍不理想。
第一次提问：
帮我搜索近1个月内，小红书里10个AI领域低粉爆款的笔记（低粉爆款是指5000粉丝以内，点赞量10倍于笔记日常水平。），需要你把这些笔记的标题、博主名称、粉丝数、点赞数、笔记链接整理给我，用Excel表格形式输出
第一次翻车的点在于，任务拆解不合理。
比如，我已经明确了要求直接搜索‘AI类笔记’，且说了低粉爆款的定义，只要它执行即可。
但是，智谱依旧先执行“理清概念”这一步。
于是，它搜了一堆用AI做小红书爆款的方法论。
总算把第一步执行完后，开始打开小红书了，但网页要浏览小红书，需要登陆。
因为我超时登陆了，它又退回第一步，执行 “找小红书打造爆款的方法论” 。
这个过程经历了好久，迟迟到不了第二步，我无奈打断，然后再次强调了我给的信息，并引导它重新做任务拆解。
这一次拆解对了，开始到小红书搜索AI类关键词。
然而，问题再次出现。
在小红书网页端搜索爆款时，默认的“综合”选项下，就是相对时间最新，且火爆的内容。
如果选择“最新”，内容是新了，但半天刷不到一个爆款。
如果选择“最热”，内容是很爆，但选题可能早就过时了。
在这一步，智谱默认选择了“最新”，出来一堆0点赞内容，然后还去逐条查看。
我想了想，它不了解也对，这种运营小技巧，AI不一定想得到。
于是，我给它规定了详细的执行步骤。
结果又出新问题：对近1个月内的理解出错。
好家伙，自己都算出来是2.5个月前的内容，还说符合1个月内。
我锲而不舍，给了一个细致的任务要求和执行步骤。
这次倒是顺利执行完了，且在思考链路里，确实看到找到了不错的内容。
但最后梳理清单时，却给了我10条点赞个位数的内容，甚至有的还是编造假内容和链接。
AI的幻觉问题，依然存在，‘替人打工’ 这件事还谈不上。
3、我的思考
满打满算，我认真学习AI也就一年出头，从一开始的恐慌焦虑，到现在为每一个新功能而兴奋。
很关键的一点在于，AI用得越久，我的学习能力和思考能力，提升得就越快。
AI不但能帮我干活，还顺带开发了我的大脑。
有几点思考，分享给你，欢迎讨论~
1）人的大脑，是遇强则强的设定，但要做到 ‘遇强不躲’
人的成长，靠不断提升认知。
而认知的提升，靠得是与外界碰撞后，大脑的反馈。
与AI的每一次交流，都是我们用已知的信息，去碰撞未知世界。
而AI的结果不管优劣，都会激发大脑的进一步思考。
结果太差，会促使你不断优化沟通方式。
结果优秀，会让你迅速学到新知识，激活新的想法。
DeepSeek很强，GPT很强，Claude也很强。
但一个很显著的事实是，那些深度使用这些工具的人，也变得比以前更强。
2）灵机一动，是人脑独有的优势，但灵感需要激活
啥叫灵机一动？举个小例子，
我现在的公众号文章标题，几乎都是Deepseek帮我取的。
昨天写Get笔记那篇，我也是写完文章发给Deepseek，它给了我8个标题。
我借鉴了Deepseek的一句话，最终的标题是：腾讯ima被偷家，Get笔记重磅上新：2步批量订阅100个优质公众号！
阅读量是日常的30倍。
大概率，就是因为前面这句 ‘腾讯ima被偷家’ 引发了读者的好奇，评论区也都是对比两款工具的。
这句话，就来自我的灵机一动。
这种‘灵机一动’，不代表就比DeepSeek写得好，但却是我的真实想法，代表了独特性。
在AI批量生产同质化内容时代，正确而完美不一定受欢迎，有‘独特想法、真实体验’的内容，会更稀缺。
而这种灵感的激活，需要不断涉猎新知识、且不断将知识用在自己的工作生活中。
“文章本天成，妙手偶得之”。
AI如果是那个天，我们，只需练就一双妙手即可。
3）细分领域的知识，永远是稀缺的，越早积累越有优势
上面那个‘找小红书低粉爆款’的例子，就是实证。
AutoGLM沉思之所以一直出错，可能的原因是，它不了解 ‘自媒体运营’ 的细节技巧，对小红书平台的细节操作也不懂。
而网上搜到的运营知识，都是宽泛的概念和方法论，不会说到这么细。
更别说一些有专业壁垒的行业，高质量的内容，都不在互联网上。
对于我们普通人来说，‘积累细分领域的知识’ 对当下来说，是最有价值的一件事。
总之一句话：
AI取代不了人，但会接管不需要灵感、有标准sop的工作。
