据说，AutoGLM 能先想再做，边做边想，听起来挺高深莫测的。
那具体效果咋样？世超当然也迫不及待地上手试了两天。
先下结论：AutoGLM 沉思功能上做的还不错，它能帮大家把一个复杂问题拆解，分步搜索，而且回答非常的全面。就是使用体验方面还有些提升空间。
有了它，感觉以后再也不怕老板让写年末总结报告了。
参考官网几个用例，咱来看看具体测试效果是啥样的。
事先说好啊，世超把问题扔给它就去开会了，全程没碰过一下鼠标键盘。以下所有操作解释权归 AutoGLM 沉思所有。
先来问问它：人形机器人技术对未来生产模式会有什么颠覆性影响？
这问题，换世超来也得想半天。但很快啊，AutoGLM 啪的一下就把思考步骤列出了一二三。
不仅能想，还敢干。AutoGLM 先打开了知乎，去知乎搜了搜人形机器人在工厂环境下的最新案例。
它甚至知道筛选信息。
字太多不想看？它来帮你看。
二十分钟后，AutoGLM 给出了一份总结报告。虽然也挺长的，但已经是几十篇网页的浓缩精华版了。
报告不仅概括了人形机器人可能在制造业，农业带来的生产模式变革，还提供了对企业和研究机构的建议。
要是自己看完这几十篇文章总结内容，二十个小时也未必够。
不知道你行不行，世超觉得自己不太行。
再测个栗子：前几天 ChatGPT-4o 的文生图模型一出，有的差友在视频下留言，原本是做设计师的，现在想转水电工了。
那怎么规划才能在六个月之内迅速成为一名优秀的电工呢？（ 手动狗头 ）
AutoGLM 先在知乎搜了搜，设计师转行做电工的相关信息。
别说，你真别说，这事看起来挺可行的，先例还不少……
知乎看差不多，再去搜搜小红书。
最后生成一份学习报告，详细列举了这六个月每一阶段的计划，该学习什么课程，具备哪些条件，报名哪些考试。
所以各位先别慌，按这个计划来，现在转行还来得及。
不过没有比较就没有伤害。世超又横向测试了一下，有些方面 AutoGLM 沉思还是不如一月份 OpenAI 搞出来的前辈 Operator 。
同样是搜索食谱，下面来看看这两个 agent 的表现有什么区别吧。
官方演示视频里可以看到，Operator 很丝滑地完成了奶油蛤蜊意面食谱的搜索。
再来看看 AutoGLM 沉思，提示让它给出一份糖醋排骨的食谱：
抛出问题，它很快开始思考，列出一个 5 步详细计划。
需要登录信息或者有弹窗的时候，也要人帮帮忙。
在搜索栏输入关键词不在话下。
一开始 AutoGLM 沉思的表现还挺靠谱的，顺利打开网页、搜食谱，感觉一切尽在掌握。直到它打开了 4 个小红书，3 个b站，2 个知乎页面，事情好像哪里不对劲了起来……
收手吧阿祖，是在家做糖醋排骨，不是国宴。
感觉 AutoGLM 总想做得更好，更全面，它会一直不停地搜索，更换信源，或者说希望找一个 “ 最优解 ”，一个 “ 标准答案 ”。
但是在面对 “ 糖醋排骨怎么做 ” 这种根本没有标准答案的问题时，它会花费大量时间去检索，总结。
其实答案早就找到了，但它可能是 INTJ 吧，总是不太满意。
十多分钟过去了，糖醋排骨好像怎么做都行，又怎么做都不行。比起 Operator，它太纠结了。
除了搜食谱，找路好像也不太适合它……世超从中关村出来，刚在颐和园爽玩一圈，还想去北大看看。惦记着刚刚掏着的好东西，就想问问它从颐和园到北京大学的公共交通路线。
18 分钟后，搜索终于结束了。
最后展示出的结果中，地铁，公交，自行车，步行等等情况都被考虑到了，总结的非常全面到位。
唯一的问题是世超已经在北京的春风里瑟瑟发抖了很久很久。
当然，这一点可能源自它 “ 沉思 ” 的特性，更适合解决复杂的，需要思考的问题。毕竟工具也要分使用场合，不能拿大炮轰蚊子。
不过在测试过程中，世超也确实遇到了一些其他的细节问题，会影响到使用体验。
比如在网页搜索结果给出之后，有时候会等待很久，再进行点击。
对话框显示它没有在思考，但网页上也没有在操作。作为旁观者的人类，看着它卡在那里，答案也在那里，却不能上手替它点击。
简直是新时代酷刑，焦虑值瞬间拉满。
但这毕竟只是个 Beta 测试版，正式版会不会修复这些问题还不好说。
综合来看，AutoGLM 沉思作为一款免费的国产 agent 表现还是不错的，相比起 200 刀一月的 OpenAI Operator 和一码难求的 Manus，性价比真心拉满了，至少能让大家先无痛体验一下 AI 帮自己干活是个啥感觉。
听说 4 月还会开源，到时候可以再来围观一下还有什么好玩的。