每日生活圈2025年08月21日 11:42消息，智谱发布首个手机智能体，支持语音点外卖、订机票，手表、眼镜、家电均可接入。
从发红包到点外卖，看似相距甚远的AIAgent（智能体）正逐步融入人们的日常生活。只需通过语音发出指令“找附近奶茶店下单20杯并用优惠券”，系统就能自动完成跳过广告、选择品类、确认数量、使用红包等一系列操作，消费者只需在支付环节点击确认，即可轻松实现“用AI点外卖”。 这种技术的应用让生活变得更加便捷，也反映出人工智能在日常服务场景中的深度渗透。随着技术的不断成熟，未来AIAgent或将承担更多复杂任务，进一步改变人们的生活方式。然而，如何在提升效率的同时保障用户隐私与数据安全，仍是需要持续关注的问题。
8月20日，AI独角兽企业智谱近日推出全球首款手机智能体AutoGLM2.0，智谱AICEO张鹏向澎湃新闻记者演示了通过智能体点外卖的场景。
据智谱介绍，这是全球首个可在任何设备、任何场景下运行的手机Agent，突破了传统硬件的限制，能够为用户代理执行操作。该系统由纯国产模型驱动，包括GLM-4.5和GLM-4.5V，具备强大的推理能力、代码处理以及多模态交互功能，展现了全面的技术实力。 这一突破标志着国产AI技术在移动端应用上的重要进展，不仅提升了用户体验，也增强了国内技术自主可控的能力。随着AI技术的不断演进，这类智能助手有望在更多领域发挥关键作用，推动行业智能化转型。
尽管大型模型已经广为人知，但由其衍生出的“智能体”概念对普通大众来说仍显得有些遥远。
AI行业普遍认为，2025年将是智能体发展的元年。如果说大模型类似于“搜索引擎”，那么智能体更像“智能助手”。它不仅能够理解指令的表面含义，还能识别用户潜在的需求，根据用户的简单指令完成较为复杂的任务——粗略来说，智能体就像一位私人秘书，只需一个命令，就能直接满足用户的真实需求。
国内首款引发广泛关注的智能体产品是Manus，但在发布后也遭遇了不少争议。此后，包括智谱、腾讯、百度等科技企业纷纷进入智能体领域。智谱在今年持续推出智能体产品AutoGLM，更新速度快，展现出其对智能体赛道的高度关注。
张鹏在接受澎湃新闻采访时表示，未来个人的竞争力将不仅仅依赖于自身能力，而是与多个AI智能体协同工作的综合体现。他强调，“会沟通、会安排任务、会指挥”将成为关键技能，每个人都有可能成为“领导”，而不再是传统意义上的“打工者”。在具体应用方面，他提到AutoGLM2.0能够通过一句简单的指令，操作抖音、小红书、美团、京东等多个高频应用，实现点外卖、订机票、查房源、预约健康服务等日常刚需操作。 从当前技术发展趋势来看，AI正在逐步渗透到人们生活的各个角落，其便捷性和高效性为用户提供了全新的交互方式。这种转变不仅提升了效率，也对个人的能力结构提出了新的要求。未来，如何有效利用AI工具，将成为衡量个人竞争力的重要标准。同时，这也预示着人机协作将成为常态，传统的角色分工或将被重新定义。
值得注意的是，智能体所推动的应用生态——据智谱方面透露，已将其AutoGLM的操作执行能力封装为API接口，开发者只需简单接入，便可将该能力集成到各种硬件设备中。
这意味着，除手机与电脑外，手表、眼镜、家电等设备也正逐步成为智能体驱动的智能助手。例如，用户可通过智能眼镜直接点一杯咖啡，这种应用场景无疑为未来生活打开了更大的想象空间。随着技术的不断进步，智能设备的交互方式将更加自然和便捷，进一步融入人们的日常习惯中。这种趋势不仅提升了生活的便利性，也推动了人机协作的深度发展。
在成本方面，传统基于API的DeepResearchAgent单次成本约为3至5美元（约20至40元），而AutoGLM（包含模型虚拟机）单次成本约为0.2美元（约1.5元），据此估算，相比传统方式成本降低了93%，未来仍有进一步下降的潜力。
尽管资本市场对相关智能体的发布表示看好，但与此同时，AI行业的竞争愈发激烈，开源大模型的洗牌也不断加速。
就在智谱发布最新智能体的同时，DeepSeek低调上线新一代大模型DeepSeekV3.1，此次升级推出的新功能引发广泛关注，澎湃新闻记者注意到，目前该模型已在HuggingFace趋势榜排名第三。
DeepSeekV3.1最引人注目的升级之一，是将上下文窗口从原来的64k扩展到了128k，这意味着它能够处理更长的文档和代码内容，在回答时也能提供更加丰富和详细的信息，语气也显得更加生动活泼。在技术架构上，V3.1延续了DeepSeekV3系列的核心技术，如MLA和MoE等，参数量也与V3版本保持一致。 这一升级无疑增强了模型在处理复杂任务时的能力，尤其是在面对大规模文本或代码时，能够更好地保持上下文连贯性，提升用户体验。对于需要处理大量信息的用户来说，这是一项非常有价值的改进。同时，保持与V3相同的参数量，也表明DeepSeek在优化模型效率方面做出了努力，使得性能提升不以增加计算成本为代价。
V3.1在编程任务中表现出色。根据社区使用Aider测试的数据，1在AiderPolyglot多语言编程测试中取得了71.6%的高分，超过了Claude4Opus和DeepSeekR1等模型。在SVGBench基准测试中，其表现仅略逊于GPT-4.1-mini，明显优于DeepSeekR1。
就在半个月前，此前在网络上引发热议的DeepSeekR1已不再位列Hugging-Face趋势热榜前十，随着新产品的持续推出，相关排名更新换代速度不断加快。
