智谱清言（Zhipu Qingyan）是由智谱 AI 开发的企业级对话式 AI 平台，基于专有的通用语言模型（GLM）架构构建。该平台既作为交互式桌面与移动 Web 助手运行，又作为无代码智能体创建环境，支持专业人士、创作者和团队应对复杂的日常工作流。在其核心，智谱清言融合了双语自然语言理解、实时网络浏览、隔离沙箱中的代码执行、多模态图像生成以及持久化智能体框架。通过了解基础 GLM 助手如何与专用的自定义智能体协同工作，用户可以将从文档综合与定量分析到自动化内容起草等日常任务转化为结构化、可复用的数字化工作流。
理解 GLM 助手架构
智谱清言中的默认对话体验由 GLM 基座模型家族（包括 GLM-4 以及 GLM-4V、CogView 等多模态变体）驱动。与简单的文本补全机器人不同，该平台充当配备动态工具路由的集成工作台。当用户提交查询时，底层模型会判断是直接从参数记忆中回答、调用实时搜索、执行 Python 代码，还是处理上传的媒体。
内置工具生态
标准助手包含多个集成模块，可自动激活或根据用户请求激活：
- 实时网络搜索： 查询外部网络来源以检索突发新闻、最新文档、财务基准或最新动态，并随生成的回复提供可验证的引用。
- 高级数据分析（代码沙箱）： 运行隔离的 Python 执行环境，能够加载表格数据集（CSV、XLSX）、执行数学运算、进行统计计算并渲染可下载的可视化图表。
- 多模态感知与合成： 利用视觉模型检查图表、手写笔记和照片输入，同时利用 CogView 引擎直接根据描述性提示词生成高分辨率插图和图形。
- 长文档处理： 摄取大型文件——如详尽的 PDF 报告、研究论文、Word 文稿和幻灯片——允许用户跨数百页提取摘要、对比对立观点或定位深层数据点。
通用助手与自定义智能体：何时使用哪一个
虽然默认的 GLM 助手适用于临时、开放式的问题，但重复性的职场职责更适合使用专用的自定义智能体（在界面中称为智能体）。自定义智能体将固定的系统指令、精选的参考文档和特定的工具权限封装到可跨团队复用或共享的持久化助手中。
| 维度 | 默认 GLM 助手 | 自定义智能体（GLMs） |
|---|---|---|
| 主要用途 | 临时研究、常规问答、自发写作 | 标准化工作流、周期性任务、基于角色的协助 |
| 配置开销 | 零配置；打开即可即时对话 | 2–5 分钟定义指令、工具和文档 |
| 上下文保留 | 局限于会话；新对话线程即重置 | 持久化系统人设、约束与指令 |
| 知识库 | 通用参数知识加上当前会话上传内容 | 附加于智能体的永久私有文件库（RAG） |
| 工具配置 | 跨所有平台工具自动动态路由 | 显式开关工具（例如：仅搜索、仅沙箱） |
| 最佳适用场景 | 一次性翻译、快速解释、探索性头脑风暴 | 周报编写、强制风格文案、数据审计 |
如何在智谱清言中构建自定义智能体
创建自定义智能体不需要软件开发经验或 API 知识。该平台提供了可视化配置工作室，可通过桌面浏览器访问 Zhipu Qingyan。
第 1 步：访问智能体中心
登录 Zhipu Qingyan 并在导航面板中选择智能体中心。点击**+创建智能体**进入双栏工作区，左侧为配置控件，右侧为实时交互式预览沙箱。
第 2 步：定义名称、人设和系统指令
用户可以通过引导式对话提示或手动表单配置来设定智能体行为：
- 智能体档案： 提供清晰的名称（例如“高管简报编辑”或“电商文案审查员”）以及概括其工作重心的简明描述。
- 系统提示词（指令）： 定义智能体的核心角色、行为边界、输出格式和约束条件。结构良好的指令集应概述：
- 主要角色与目标受众。
- 分步处理方法。
- 具体风格规范（例如：专业语气、Markdown 表格、要点式总结）。
- 负向约束（例如：“不得超出所提供知识库文档进行推断；当信息缺失时明确说明”）。
第 3 步：挂载私有知识库
为了让智能体立足于特定领域的材料而无需微调模型，可将文档上传到知识库部分：
- 支持格式： 上传 PDF 文档、Microsoft Word 文件、纯文本记录和电子表格。
- 自动索引： 系统对上传的文件进行解析、分块和向量化，以用于检索增强生成（RAG）。当用户与智能体交互时，相关摘录会被检索并注入到提示词上下文中，以确保事实准确性。
- 最佳实践： 上传前清理文档，删除多余的封面、损坏的格式或过时版本，以提高向量检索的精确度。
第 4 步：配置工具与外部能力
根据智能体完成任务所需切换特定功能开关：
- 如果智能体必须核对实时信息源或验证外部说法，启用联网搜索。
- 如果智能体处理数值计算、电子表格转换或图表生成，启用代码沙箱。
- 如果智能体生成营销视觉图或概念插图，启用AI 图像生成。
- 对于技术团队，配置自定义操作（APIs），以允许智能体通过标准化 OpenAPI 模式从内部 CRM 接口或企业库存数据库获取数据。
第 5 步：在沙箱中测试并发布
使用右侧预览面板测试边缘情况、检验负向约束并检查文档检索质量。验证无误后，选择发布范围：
- 私密： 仅创建者账号可访问。
- 链接分享： 同事或协作者可通过直接 URL 使用。
- 公开： 列在公开的智能体广场中供社区发现。
日常任务的实用工作流
有效部署智谱清言需要将正确的界面模式与具体的业务瓶颈相匹配。
1. 研究综合与长文档审计
在分析年度报告、学术预印本或竞争对手白皮书时：
- 将目标文档直接上传到 GLM 助手或专用研究智能体中。
- 指导模型生成聚焦于指标、方法论和战略风险的分层高管摘要。
- 使用如下提示查询：“对比第 3 节中提到的资本支出数据与第 6 节中的收入预测，并以表格呈现差异。”
- 要求提供明确的页码引用或章节标题，以便高效审计源材料。
2. 定量数据清洗与可视化
对于周度指标报告或业务电子表格：
- 将 CSV 或 Excel 电子表格上传到启用了代码沙箱工具的对话会话中。
- 提示助手检查数据集架构（Schema）、检测缺失值并计算汇总统计数据。
- 请求特定的可视化转换：“筛选转化率低于 2.5% 的行，按营销渠道分组，并生成显示平均获客成本的水平柱状图。”
- 下载生成的图表图像以及由 Python 沙箱生成的修改后电子表格文件。
3. 在营销文案中贯彻品牌规范
营销团队通常花费大量时间修改文案以契合品牌调性。自定义智能体通过标准化约束解决了这一问题：
- 为智能体配置指定品牌语气、禁用行话、字符数上限和受众画像的指令。
- 将公司风格指南和产品目录上传到智能体的知识库中。
- 团队成员提供原始产品要点，即可获得严格遵守品牌标准且无需人工反复修改的精致社交媒体帖子、简报摘要或广告变体。
4. 会议纪要结构化与行动项跟踪
将非结构化的会议录音文字稿或凌乱的头脑风暴笔记转化为可执行的交付物：
- 将会议音频文字稿或凌乱的要点粘贴到助手中。
- 使用结构化模板提示模型：“提取三个部分：已做出的关键决定、未决问题，以及包含任务、负责人和截止日期的行动项表格。”
- 模型会消除口语化废话，根据上下文澄清模糊表述，并生成可直接分发的最终备忘录。
获得更好效果的策略技巧
为了在默认助手和自定义智能体中均获得一致的输出质量，请应用以下操作实践：
- 分离上下文与任务： 将背景上下文、源文摘录和指令放在清晰划分的区块中，而不是混合在单句长句中。
- 建立负向边界： 明确告知助手不要做什么，例如避免推测性估计、省略通用的开场客套话，或将输出限制在特定格式。
- 迭代知识切片： 如果自定义智能体未能提取出特定的知识库细节，请将材料重新上传为较小、专注的模块化文件，而不是单一的庞大文档。
- 利用对话式微调： 将初始输出视为草稿。通过针对性的后续调整（例如要求更深的技术深度、重新排版为 Markdown 表格或转换语气）来打磨最终结果。