计算机：AI Agent—人机交互新范式

基于CogAgent以及AutoGLM-Web架构，可让AI接受指令并自主操控手机的AI Agent，目标为实现模仿人类的Plan-Do-Check-Act循环，形成自我反馈和自我提升，为迈向AGI愿景夯实基础。

AI Agent底层原理：使用VLM与GUI交互，效果与效率双升

据《Lightweight Neural App Control》(Huawei Noah’s Ark Lab等，2024.10)及《CogAgent:A Visual Language Model for GUI Agents》(WenyiHong等，2023.12)，当前来看，智谱，华为等行业领先厂商多应用VLM(视觉语言模型)执行人机交互程序。大语言模型虽擅长处理文字生成等任务，但在理解与交互GUIs(图形交互界面)方面存在短板，同时大语言模型运算时间及调用成本都相对较高，基于GPT-4o的AIAgent单任务运行时间需约1-2分钟，单任务平均运行成本高达1美元。相比之下，VLM模型直接感知视觉信号，阅读及编程能力得到显著强化。参数量方面，CogAgent的VLM为18B，而华为诺亚方舟研究院LiMAC模型所调用VLM仅约500M，小模型亦有效减少了算力需求，加快了运行效率，LiMAC模型将单任务执行速度提升至约3秒。

国内外AI Agent密集发布，端侧AI趋势明确

据澎湃新闻及IT之家，10月21日，微软公司宣布推出一系列人工智能自动代理(Autonomous Agents)，旨在帮助企业员工在销售、客户支持、财务等领域更好完成任务;10月23日，Anthropic推出了升级版的Claude3.5Sonnet，其全新功能computer use，支持像人类一样操作计算机，可以遵循用户的命令在计算机屏幕上移动光标，点击相关位置，并通过虚拟键盘输入信息;10月23日，荣耀MagicOS9.0升级“YOYO智能体”AI功能，可实现“一句话点外卖”等操作。

从发展阶段看，AI已经顺利完成赋能云厂商等科技平台公司的初级阶段，正逐步实现向终端用户渗透的关键跃迁。考虑到端侧AI相对更贴近场景需求，我们认为更多类似功能的智能体应用有望涌现，以打通客户指令与终端执行之间“最后一公里”，有望带动端侧AI渗透率提升。

AI Agent或将掌握移动互联新入口，流量分发格局有望重塑AI Agent智能体因具备较强交互性以及便利性，或可打通原先同个终端不同App之间的天然壁垒，我们认为智能体的默认调用顺序(类似于搜索引擎的竞价排名)或将具备较高商业化价值。

投资建议

AI Agent趋势明确，考虑到端侧模型趋于轻量化，AI云侧算力需求预计仍可观，建议关注AI算力相关公司，标的方面建议关注云赛智联、润泽科技等。