## 文章内容提炼和总结 **文章核心内容：** 本文主要介绍了智谱AI在智能体（Agent）领域的最新进展，尤其是其自主智能体AutoGLM和GLM-PC。AutoGLM可以自主完成复杂多步骤任务，跨应用处理需求，甚至无人干预自动操作多平台；GLM-PC则探索了“无人驾驶”电脑的可能性，模拟人类操作方式，执行复杂PC任务。文章强调了Agent技术将大模型从单纯的“理解”提升到“行动”的能力，是AI从“Chat”走向“Act”的关键一步，并认为Agent是LLM-OS（大模型通用操作系统）的雏形，未来有望改变人机交互方式，带来更智能化、个性化和高效的生活与工作方式。 **总结方式：** 为了方便用户快速获取信息，建议采用以下方式进行总结： 1. **开门见山，点明主题：** “智谱AI发布自主智能体AutoGLM和GLM-PC，推动大模型从‘Chat’走向‘Act’，探索LLM-OS的可能性。” 2. **简要介绍AutoGLM和GLM-PC的功能和特点：** 分别用一两句话概括AutoGLM的跨应用任务执行能力和GLM-PC的“无人驾驶”PC能力。 3. **阐述Agent技术带来的变革：** 强调Agent如何将大模型的能力从“理解”提升到“行动”，以及其对人机交互方式的潜在影响。 4. **展望Agent的未来发展：** 简述Agent未来可能带来的改变，例如更智能化、个性化和高效的生活与工作方式，以及LLM-OS的雏形等。 **关键词：** #智能体 #Agent #AutoGLM #GLM-PC #LLM-OS #大模型操作系统 #智谱AI #无人驾驶 #跨应用 #人机交互 #AI原生设备 #CogAgent #ScalingLaw #Chat #Act #AgenticAI #GenerativeAI **英文关键词：** #Agent #AutoGLM #GLM-PC #LLM-OS #LargeLanguageModelOS #ZhishuAI #AutonomousAgent #CrossApplication #HumanComputerInteraction #AI-NativeDevice #CogAgent #ScalingLaw #Chat #Act #AgenticAI #GenerativeAI 希望以上总结和关键词能够帮助用户更好地理解文章内容。