Анализ формы продукта ИИ, выполняющего задачи по манипулированию рабочим столом, с использованием AutoGLM в качестве руководства

Сегодня Wisdom Spectrum выпустила "AutoGLM Contemplation", который, по мнению многих, является версией Манус Я думаю, это правда, что Manus можно классифицировать как продукт для глубоких исследований, или продукт для глубоких исследований. Но такая простая классификация создаст множество когнитивных ошибок как для разработчиков, так и для пользователей, и я думаю, что у многих людей есть такая же проблема, по крайней мере, у меня.

Think Smart Spectrum выпускает класс приложений для автоматизации рабочего стола ( AutoGLM-Web Plugin ), до "Медитаций AutoGLM", вы можете увидеть практически полный модельный ряд всей линейки Smart Spectrum.

Поэтому тема сегодняшнего разговора - "Медитации AutoGLM", в которой деконструируются отраслевые возможности продуктов ИИ, выполняющих операционные задачи на настольных компьютерах.

Официальная презентация Wisdom Spectrum прагматична

AutoGLM Contemplation - это автономный интеллектуальный организм (AI Agent), который может изучать открытые вопросы и выполнять действия на основе полученных результатов. Он способен имитировать мыслительные процессы человека, начиная с поиска и анализа данных и заканчивая созданием отчетов.

Для пользователя "созерцание AutoGLM" - это слово разработчика, и разработчик может помочь пользователю сфокусировать внимание на каком-то моменте и провести его через него, но в конечном итоге не существует способа самостоятельно определить его от имени пользователя.

Для разработчиков обсуждение "AutoGLM Contemplations" представлено Manus, Deep Research,Корова Спектра Мудрости, ИИ-поиск,Использование браузерано ни один из них не является корректным, необходимо разбить его функции и обсудить границы его возможностей, чтобы дискуссия имела смысл. Если просто свести созерцание AutoGLM к Манус Есть и очевидные ошибки, например, Манус может выполнять вычислительные задачи, а "AutoGLM Meditation" - нет.

Начните с понимания основных функций AutoGLM Meditation.

использованный Плагин для браузера Clear Words Для тех, кто нашел их похожими, теперь они объединены в линейку продуктов "AutoGLM", и рекомендуется начать с плагина, прежде чем использовать клиент "AutoGLM Contemplation". Функциональность этих двух продуктов не одинакова, и плагин (на данный момент) более мощный, чем клиент.

Однако клиент в настоящее время может получить доступ к сайтам, которые находятся "вне белого списка", в то время как плагин в настоящее время ограничивает объем информации:

Таким образом, потенциал функции AutoGLM Contemplation может быть лучше использован с помощью клиента для ее понимания.

1. Загрузите клиент, также необходимо установить плагин

Скачать: https://autoglm-research.zhipuai.cn/#get_started

2. приступить к выполнению первого задания (действовать вместе и наблюдать за процессом)

Найдите все бесплатные инструменты "AI Translator" на https://aisharenet.com/, и собирайте только инструменты AI Translator с клиентами.

Совет: Это не совсем удачное описание задачи, так как на сайте нет функции поиска по сайту и четкой точки входа в инструменты перевода ИИ. Более удачным описанием задачи было бы следующее: начните листать страницу с https://aisharenet.com/tag/aifanyi/ и найдите все бесплатные и клиентские инструменты перевода ИИ из списка информации.
3. наблюдайте за процессом выполнения задания (это скриншот части страницы, автоматически посещаемой при выполнении инструмента)
размышления

Сначала найдите строку поиска, введите "AI Translation" и выполните поиск.

Перейдите в поисковый интерфейс Bing (поисковая строка сайта - это переход к поиску Bing) и начните переходить по ссылке...
При переходе по второй ссылке был найден категоризированный каталог инструментов перевода ИИ
Просматривайте ссылки за ссылками в категоризированном списке инструментов перевода AI и выполняйте автоматическое перелистывание страниц
Перейдите на вторую страницу и приступите к выполнению итогового задания
Полный отчет о результатах исследования

4. не охватывается важной тестовой ссылкой "вход", заинтересованные лица могут запустить собственное задание для наблюдения за процессом взаимодействия, задание способно вызвать действие взаимодействия входа. (Сначала выйдите из системы Xiaohongshu)

Собираем знания из Красной книги о создании видеороликов DEEPSEEK

найти

Инструмент для исследования глубины знаний, из полученных результатов можно сделать обратный анализ, который покажет, что подсказки инструмента разработаны для написания исследовательской работы и не подходят для других типов заданий.

Основные компетенции

• Формирование планов выполнения задач
• Пробуждение браузера
• Просмотр в браузере (только текст), щелчки, ввод текста
• Узлы суждения о задаче (частично): просмотр веб-страниц завершен, наблюдаем за страницей и судим о следующей задаче, судим о необходимости входа в систему, завершение сбора информации

Автоматизация вокруг визуального взаимодействия с браузером, но только для сбора информации и написания исследовательских отчетов, не похоже, что она выпускает все возможности на данный момент, особенно с клиентским дополнением, и должна быть в состоянии интегрировать больше возможностей в будущем.

В двух словах АвтоГЛМ Созерцание против Мудрости Спектр Быка Разница

Первый управляет браузером визуально, автоматизируя процесс сбора информации и генерируя "входные" действия только для поиска и посещения страниц.

Последний оперирует рабочим столом визуально и не ограничивается автоматизацией процесса сбора информации, а может свободно оперировать рабочим столом для выполнения поставленной задачи.

Резюме в одном предложении Различия между AutoGLM Contemplation и ClearSpeak Browser Plugin

Первый управляет браузером визуально и, как клиент ПК, может в дальнейшем взаимодействовать с другими интерфейсами.

Последний вариант все так же визуально манипулирует возможностями браузера и может использоваться как плагин для браузера, чтобы нативно взаимодействовать с информацией на посещаемой странице.

Возвращаясь к теме ИИ, выполняющего задачи по манипулированию рабочим столом

Давайте начнем с вопроса:

Основные компетенции созерцания AutoGLM Использование браузера И то, и другое, написание глубоких исследовательских отчетов ШТОРМ Более мощный, зачем использовать AutoGLM Contemplation?

Ниже приводится краткий ответ:

AutoGLM Contemplation - это инструмент, ориентированный на потребителя, с полным процессом сбора информации и составления исследовательских отчетов.

Нет необходимости настраивать сложные локальные среды установки и использовать мощности облачных вычислений для совместной работы на локальном уровне.

STORM - это фиксированный источник сбора информации без доступа к не открытой информации, в то время как AutoGLM предполагает автоматизацию с использованием браузера для достиженияНеоткрытый сбор информации.

К этому времени вы уже будете смутно различать некоторые различия между инструментами? На самом деле, проблема очень проста, ниже приводится краткое описание инструментов автоматизации настольных персонажей, чтобы начать причесывание.

Два типа решений для автоматизации задач на рабочем столе

1. Традиционный набор фиксированных опорных точек и выполнение по процессу. Пример: Microsoft PA, Shadowblade.

2. чисто визуальное взаимодействие, использование Browser-Use для помощи в оценке больших моделей и генерации взаимодействий. Пример: созерцание AutoGLM.

3. гибрид: Shadowblade также может быть основан на фиксированном рабочем процессе, при этом некоторые узлы (особенно сеансы извлечения контента) используют чисто визуальное взаимодействие. Более типичным является автоматизированный инструмент планирования обслуживания клиентов Microsoft, после внедрения искусственного интеллекта, чтобы обслуживание клиентов в условиях фиксированного SOP работало более гуманно.

Переходя к рассмотрению чисто визуальных решений для взаимодействия, давайте придумаем название... Интеллект для автоматизации задач на рабочем столе

На что способен интеллект для автоматизации задач на рабочем столе?

Общая компетенция:

Визуальное распознавание рабочего стола, управление функциями рабочего стола

Масштабируемость:

Одиночный интеллект, мультиинтеллектуальное выполнение заданий.Множественные интеллекты обычно используются для планирования задач, разветвления задач, координации задач и агрегирования информации соответственно.

Выполняйте операции на рабочем столе, обращаясь к фиксированному "инструменту" или фиксированному "рабочему процессу" для выполнения конкретной задачи.Например: вычисления, программирование, поиск качественных источников информации. Что делает Manus таким мощным для всех, так это то, что в него интегрированы инструменты программирования для выполнения некоторых разветвленных задач.

Расширение (доступ) локальных и удаленных источников данных.

Ограничения:

Интеллектуальные средства автоматизации задач рабочего стола не обязательно должны работать с рабочим столом чисто визуально. Если в мою отраслевую задачу входит поиск "Знаний", возможно, лучше напрямую взаимодействовать с результатами поиска "Знаний", а работа с рабочим столом будет неэффективной. Поэтому разумная возможность расширения может помочь реализовать ценность интеллектов рабочего стола.

Для чего подходит Desktop Task Automation Intelligence

Созерцание AutoGLM ограничено поиском неоткрытых знаний, что отлично подходит для сценариев поиска знаний, но большее значение оно может иметь при автоматизации операций, когда интерфейс содержит динамическую информацию и повторяется. Это Конвергенция Хорошая работа по автоматизации выполнения задач искусственным интеллектом, а также сохранение процесса выполнения задач для последующего циклического выполнения.

Обобщать: проверять информацию, выполнять повторяющиеся задания.

Операционные задачи для настольных компьютеров Портфель возможностей продукта

Приведенная выше разборка содержит достаточно информации, чтобы обобщить текущий вид аналогичных продуктов.

В конечном итоге это не что иное, как комбинация следующих возможностей, локальных или облачных, проектирование диапазона выполнения обработанных и необработанных задач и, в конечном счете, представление пользователю типа выполняемой задачи.

Все аналогичные инструменты, которые можно придумать, можно свести к следующей схеме.