前几天参加了一下智谱 AutoGLM 2.0的闭门会，同时试用了一下，发现这次的手机 Agent 可用性已经相当好了
- 应该是世界上首个手机通用 Agent
- 操作全在云手机&云电脑上运行
- 全平台覆盖的客户端
- 可以实现跨应用自动操作
这里是详细的测试和分析：https://mp.weixin.qq.com/s/BjjUGBi1kuHDwz5U_h7y9Q
日常一个事情我觉得用手机的时候是非常低效的。
在约朋友的时候经常不知道去哪吃，而且在北京通勤时间巨长，40 分钟路程都算短的，找餐厅要在大众点评，看通勤时间要在高德还得转发给朋友一起挑餐厅，非常浪费时间，现在 AutoGLM 可以一次搞定了。
这个任务非常复杂，Agent 需要跨两个 APP 进行多次点击和搜索操作，没想到 AutoGLM 执行的很好。
首先他需要打开大众点评，然后切换城市到北京-搜索798 艺术区-筛选人均消费价格，挨个点击搜索结果记录信息。
只是在这一个APP 上就需要起码点 20 次。
然后他需要打开高德地图，找到灰的几乎看不到的开屏广告跳过按钮，开始分别查询望京到 798 和回龙观到 798 的路线和时间，最后还得查询 798 到三里屯的时间。
在高德的操作看起来会比在大众点评的更加复杂，首先是点击次数更多，然后就是高德的界面内容真的又多又杂非常考验模型的多模态内容识别能力
再经过几十次的点击和七八次的文本输入后 AutoGLM 非常快速而且准确的完成了任务，给出了餐厅的选择以及不同时间段和地点的通勤时间。
这里有个给智谱的小建议，GLM 的回复有点杂了，感觉他需要更加细致的整理信息，比如先把最为确定的餐厅信息和通勤时间告诉我，然后再说他推测的出行安排，事实和推理分开这样比较好。
男生日常购买一些必需品和商品的时候跟女生差别比较大，又需要比价，不然亏，但是又懒得去购物软件上不断的挑选和对比。这个时候就可以让 AutoGLM 出马了。
我直接让他执行了一个我日常购买电子设备的常见流程，搜索京东和拼多多关于大疆无人机的价格信息然后汇总。
智谱 Auto GLM 智能体手机的使用过程科幻感非常强，你只需要语音输入或者打字之后，他就会直接启动云端的手机开始执行任务。
首次启动会让你登录账号，后面就不需要了，然后你就看着他非常快的输入内容-查看搜索结果-分析详情页内容并且汇总，而且可以跨多个应用执行任务。
- 应该是世界上首个手机通用 Agent
- 操作全在云手机&云电脑上运行
- 全平台覆盖的客户端
- 可以实现跨应用自动操作
这里是详细的测试和分析：https://mp.weixin.qq.com/s/BjjUGBi1kuHDwz5U_h7y9Q
日常一个事情我觉得用手机的时候是非常低效的。
在约朋友的时候经常不知道去哪吃，而且在北京通勤时间巨长，40 分钟路程都算短的，找餐厅要在大众点评，看通勤时间要在高德还得转发给朋友一起挑餐厅，非常浪费时间，现在 AutoGLM 可以一次搞定了。
这个任务非常复杂，Agent 需要跨两个 APP 进行多次点击和搜索操作，没想到 AutoGLM 执行的很好。
首先他需要打开大众点评，然后切换城市到北京-搜索798 艺术区-筛选人均消费价格，挨个点击搜索结果记录信息。
只是在这一个APP 上就需要起码点 20 次。
然后他需要打开高德地图，找到灰的几乎看不到的开屏广告跳过按钮，开始分别查询望京到 798 和回龙观到 798 的路线和时间，最后还得查询 798 到三里屯的时间。
在高德的操作看起来会比在大众点评的更加复杂，首先是点击次数更多，然后就是高德的界面内容真的又多又杂非常考验模型的多模态内容识别能力
再经过几十次的点击和七八次的文本输入后 AutoGLM 非常快速而且准确的完成了任务，给出了餐厅的选择以及不同时间段和地点的通勤时间。
这里有个给智谱的小建议，GLM 的回复有点杂了，感觉他需要更加细致的整理信息，比如先把最为确定的餐厅信息和通勤时间告诉我，然后再说他推测的出行安排，事实和推理分开这样比较好。
男生日常购买一些必需品和商品的时候跟女生差别比较大，又需要比价，不然亏，但是又懒得去购物软件上不断的挑选和对比。这个时候就可以让 AutoGLM 出马了。
我直接让他执行了一个我日常购买电子设备的常见流程，搜索京东和拼多多关于大疆无人机的价格信息然后汇总。
智谱 Auto GLM 智能体手机的使用过程科幻感非常强，你只需要语音输入或者打字之后，他就会直接启动云端的手机开始执行任务。
首次启动会让你登录账号，后面就不需要了，然后你就看着他非常快的输入内容-查看搜索结果-分析详情页内容并且汇总，而且可以跨多个应用执行任务。
