去年10月份，智譜發(fā)布了全球首 個phone use產品 AutoGLM，開啟了Agent應用的新時代。今天，智譜再次升級，發(fā)布 AutoGLM 2.0。

AutoGLM 2.0 再次將 Agent 提升到新的高度——

? 這是全球首 個手機 Agent

? 國民級 Agent，真正面向普羅大眾、人人可用

? 開創(chuàng) Agent + 云手機的新技術范式，不用搶占用戶手機和電腦

? 突破硬件限制，能在任何設備、任何場景下運行，幫助用戶Agent代理操作

? 由純國產模型驅動（GLM-4.5、GLM-4.5V），具備推理、代碼與多模態(tài)的全能能力

一、執(zhí)行型助手

過去的 AI 多停留在“對話”層面，只能回答問題；一般的 Agent 助手也多局限于信息查詢和總結。AutoGLM 2.0 則實現了質的飛躍——它不再只是“說”，而是真正能夠“做”。

事實上，在 AutoGLM 1.0 中，智譜已探索過讓 AI 代替用戶完成部分手機操作，但只在有限場景下生效。如今，隨著 AutoGLM 2.0 的發(fā)布，它已經成長為一名 執(zhí)行型助手，能夠在「云端」自主完成多樣化的任務。

在生活場景中，用戶只需一句話，就能讓 AutoGLM 操作抖音、小紅書、美團、京東等 40+ 高頻應用：點外賣、訂機票、查房源、預約健康服務，例如幫你買「秋天的第 一杯奶茶」。

在辦公場景中，它同樣能跨應用執(zhí)行全流程工作：從信息檢索到內容撰寫，再到生成1分鐘短視頻、PPT 或播客，并直接完成小紅書發(fā)布。

這意味著，AI 不再是一個“聊天工具”，而是一個能真正替你干活的全能代理人。它不僅能給出答案，還能把任務完整執(zhí)行，幫助用戶節(jié)省時間與精力，徹底改變人與 AI 的協作方式。

二、為 AI 配一臺手機

AutoGLM 的主要亮點，是一個 APP 讓一部手機成為真正的“新物種”。

在 AutoGLM 2.0 中，智譜為 AI 配備了專屬云手機和云電腦。Agent 可以在云端自主干活、完成任務，而無需占用用戶的本地設備，期間用戶可以使用其它APP（如刷抖音、打游戲）。

這意味著它不僅能“自動駕駛手機”，還可異步“代理辦公”。讓手機真正變成具備自主執(zhí)行、跨端協作能力的「智能體手機」。

AutoGLM 會以這樣的產品形態(tài)出現，源于智譜對 AGI 早期形態(tài)的理解。智譜認為從 Agent 到 AGI，還需要滿足 3A 原則：

? Around-the-clock（全時）：24 小時運行，即使用戶離線，Agent 依然在執(zhí)行任務

? Autonomy without interference（自主零干擾）：獨立運行，不占用用戶屏幕與算力，平行世界的搭子

? Affinity（全域連接）：跳出瀏覽器對話框，跨越手機、電腦、手表、眼鏡、家電等設備，操作物理世界

三、新交互，新生態(tài)

借助 AutoGLM 強大的 云端執(zhí)行能力，人與設備的交互方式正在被重新定義。

智譜已將 AutoGLM 的操作執(zhí)行能力封裝為 API，開發(fā)者只需簡單接入，即可將這一能力無縫融入各類硬件設備。

從 AI 眼鏡等可穿戴設備到傳統家電，AutoGLM 讓它們首次具備完整的 手機級操作能力，無需在端側堆疊復雜系統或大容量電池。例如，可以直接通過智能眼鏡點一杯咖啡。

今日起，AutoGLM 移動端 API 申請通道及 開發(fā)者生態(tài)共建計劃正式上線。除手機與電腦外，手表、眼鏡、家電等設備都能成為 Agent 驅動的智能助手。

智譜期待與更多用戶和開發(fā)者攜手，共同探索 AI 融入物理世界的無限可能。

四、技術SOTA

AutoGLM 得以在國內全量上線，因為它是純國產 Agent，并且成本相較于接入國外模型的 Agent 有了數量級的下降。AutoGLM 由智譜最新開源 SOTA 語言模型 GLM-4.5 與視覺推理模型 GLM-4.5V 驅動。AutoGLM 將基座模型原生能力發(fā)揮到*，并結合在「端到端異步強化學習」方面的多項突破成果，得以完成 推理、編碼、研究、Agentic 與 GUI 操作等多類任務，并可根據需求靈活調用最合適的「大腦」完成執(zhí)行。

? ComputerRL：提出 API-GUI 協同范式，提升數據多樣性與計算效率；改進 GRPO 并提出 Entropulse 機制，增強探索與策略多樣性。

? MobileRL：創(chuàng)新難度自適應強化學習方法（推理自舉預熱 + 難度自適應 GRPO），顯著提升移動端任務的穩(wěn)定性與收斂效率。

? AgenRL：通過交叉采樣與任務優(yōu)勢歸一化機制，解決多任務訓練中的不穩(wěn)定與梯度分布不均，增強整體魯棒性與效率。

在 Device Use 基準測試（涵蓋手機、電腦和網頁操作）中，AutoGLM 整體表現優(yōu)于 ChatGPT Agent、UI-TARS-1.5 和 Claude 4 Sonnet，展現出更強的魯棒性與通用性，已處于主流 Agent 的*水平。