核心观点
　　智谱AutoGLM重磅升级，推动人与机器交互方式的范式转变：2024年11月29日，智谱在OpenDay推出升级版AutoGLM，挑战完成复杂任务。未来随着GLM团队继续加速agent模型产品研发，将很大程度上改变人机交互形式，用户一句话操作电脑和手机的范式转变指日可待。
　　手机端AutoGLM可理解超长指令，执行超长任务：根据官方内测用户使用手册，本次手机端AutoGLM升级的重点在于，操作执行不再局限于简单任务场景，也不需要用户手动搭建复杂繁琐的workflow，仅通过自然语言指令即可实现复杂任务的快速执行。从本次系列手机端AutoGLM测评来看，我们认为AutoGLM整体上仍有较大的提升空间。AutoGLM在任务理解方面有待提升。在执行复杂操作时，AutoGLM偶尔会出现较长的停顿时间，无法及时反馈问题，通常需要人工干预，从而影响实际体验和最终效果。不过，在面对打车、导航等简单任务时，AutoGLM能够迅速完成任务，表现出色。
　　 AutoGLM-Web插件可与用户持续交互反馈，全自动上网新体验：根据官方浏览器插件新手指南，智谱清言插件依托Agent智能体强大的任务规划和屏幕界面信息理解能力，使得操作执行不再局限于简单的任务场景和API调用。用户无需手动搭建复杂繁琐的workflow，仅通过自然语言指令即可快速完成复杂任务。我们认为AutoGLM-Web整体上还有较大的提升空间。除了任务理解能力外，AutoGLM-Web与某些网站的适配还不够完善，且在agent模式下的生成能力还有所欠缺。不过，在执行一些简单任务，如浏览器搜索等时，AutoGLM-Web表现出色，基本能够顺利完成任务。
　　测评总结与Agent展望：持续强化基座模型，多路径探索和实践：智谱基座模型具有强大的竞争力，其基准测试表现与第一梯队模型相当，但在模糊语义理解方面，AutoGLM仍有提升空间。我们认为，AIAgent未来的发展路径包括：开发模块化适配框架以快速适配通用功能模块；利用自动化工具提高适配效率；建立开放平台与开发者合作，以提升适配质量和数据反馈；提供用户自定义适配功能以增强用户体验。这些策略将推动AIAgent在适配领域的创新，更好地满足用户需求，促进人机交互的发展。
　　风险提示：应用测试结果与本报告不一致的风险；技术迭代不及预期的风险；商业化落地不及预期的风险；政策支持不及预期风险；全球宏观经济风险。