前两天智谱发布了「AutoGLM沉思」这个通用Agent，我在实测后发现，它搜索的信息源居然有很大一部分来自*乎和🍠。
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娱乐向的提问还好，但如果是偏严谨的学术/行业调研，这种信息源的选择，就很难让人相信调研得出的结论的准确性有几分了。
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在实测观察「AutoGLM沉思」几个案例的运行逻辑后，它基本可以拆解为：大模型+浏览器自动化+分步思考。
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那我似乎可以尝试用Cursor（搭载Claude 3.7 Sonnet）+ 微软Playwright MCP + Sequential Thinking MCP，去复现「AutoGLM沉思」的运行。注：这里的Cursor可以替换成任意支持MCP的Client。
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没想到复现出来的效果还不错，而且调用的信息源，基本都是比较quan威的，包括官方文档、Wikipedia、arxiv论文库等等，非常适合对信息源有高要求的调研场景。
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