GLM-PC
GLM-PC是基于CogAgent视觉语言大模型打造的电脑智能体服务平台，核心定位为用户提供电脑操作智能化辅助能力
GLM-PC是基于CogAgent视觉语言大模型打造的电脑智能体服务平台，核心定位为用户提供电脑操作智能化辅助能力。平台支持电脑屏幕视觉理解、自然语言指令转操作执行、多步骤复杂任务自动化处理三类核心功能，面向办公人员、学生、内容创作者、中老年电脑使用者等群体，可应用于批量文件处理、软件功能调用、信息检索整理、重复性操作替代等场景，帮助用户减少手动操作耗时，优化电脑使用流程。
- 适用对象
- 办公人员(批量处理文件、整理数据场景)
- 主要功能
- 屏幕视觉理解、自然指令转操作
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14（141 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#1970
分类内排名
#15 / 603
累计站内点击
1
近 7 日点击
1
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
GLM-PC是什么，怎么使用？
约 4 分钟GLM-PC是基于CogAgent视觉语言大模型打造的电脑智能体服务平台，核心定位为用户提供电脑操作智能化辅助能力。平台支持电脑屏幕视觉理解、自然语言指令转操作执行、多步骤复杂任务自动化处理三类核心功能，面向办公人员、学生、内容创作者、中老年电脑使用者等群体，可应用于批量文件处理、软件功能调用、信息检索整理、重复性操作替代等场景，帮助用户减少手动操作耗时，优化电脑使用流程。
主要功能
- 屏幕视觉理解：用户授权平台获取屏幕内容后，系统可通过视觉识别能力解析屏幕上的界面元素、文字内容、图标位置、操作按钮等信息，无需对接软件底层接口，即可识别各类桌面软件、浏览器页面、文件夹窗口的内容，为后续操作执行提供数据支撑，适配不同分辨率和系统主题的桌面环境。
- 自然指令转操作：用户以自然语言输入操作需求，无需编写脚本或记住复杂快捷键，系统会将需求拆解为具体的电脑操作步骤。例如输入“把桌面上所有上个月的PDF文件整理到新建的‘2024年6月存档’文件夹”，系统可自动识别目标文件、创建文件夹、完成文件移动，无需用户手动逐份操作。
- 多步骤任务执行：对于包含多个流程的复杂任务，系统可自动按顺序执行全流程操作，无需用户分步下发指令。比如用户提出“打开浏览器搜索近三年人工智能行业报告，将前10份可下载的PDF保存到D盘报告文件夹，并重命名为发布机构+年份格式”，系统可依次完成打开浏览器、输入关键词、筛选结果、下载文件、移动重命名等全流程操作。
- 操作过程可追溯：系统执行每一步操作时都会同步展示操作日志，用户可实时查看当前执行的步骤、操作对象和执行结果。如果过程中出现识别误差或操作不符合预期，用户可随时暂停任务，调整指令后继续执行，也可回退到上一步操作，避免错误操作造成文件丢失或数据混乱。
- 跨软件操作适配：平台支持适配大多数常用桌面软件和网页应用，覆盖办公软件、设计工具、浏览器、通讯软件、文件管理工具等多个品类，无需针对单个软件做定制化对接，即可完成跨软件的操作联动。比如可以实现从聊天软件中接收文件，打开表格软件整理数据，再通过邮件软件发送给指定联系人的连贯操作。
- 使用习惯学习：用户授权开启习惯学习功能后，系统可记录用户常用的操作路径、文件命名规则、参数设置偏好等信息，后续执行同类任务时可自动匹配用户习惯，减少指令补充需求。比如用户习惯将下载的图片按拍摄日期分类存放，系统后续处理图片下载任务时会自动按该规则分类，无需每次重复说明规则。
怎么使用
- 第一步，打开GLM-PC官网，点击首页的立即使用按钮，按照页面提示完成账号注册与登录流程，首次登录需阅读并同意平台服务协议与隐私政策。第二步，根据页面指引下载对应操作系统的客户端安装包，完成安装后启动客户端，按照提示完成系统权限授权，包括屏幕捕获权限、操作权限等。第三步，回到官网首页或客户端操作界面，在指令输入框中以自然语言输入你需要完成的电脑操作需求，可尽量详细说明操作要求与预期效果。第四步，点击确认发送后，系统会自动拆解任务步骤并开始执行，你可在操作面板中实时查看执行进度与每一步的操作日志，确认操作是否符合预期。第五步，任务执行完成后可查看完成报告，若结果不符合需求可调整指令重新提交，也可对执行效果进行反馈，帮助系统优化后续操作准确性。
适合什么人群
- 办公人员(批量处理文件、整理数据场景)
- 学生(搜集学习资料、整理课程作业场景)
- 内容创作者(批量下载素材、整理创作资源场景)
- 中老年电脑使用者(辅助操作不熟悉的软件功能场景)
- 数据处理人员(批量抓取公开信息、整理数据表格场景)
- 电商运营人员(批量整理商品信息、导出运营数据场景)
总结
这款基于视觉语言大模型打造的电脑智能体产品，和常规的自动化脚本工具差异明显，它不需要用户掌握编程知识，也不需要针对不同软件提前配置规则，仅通过自然语言和屏幕视觉识别就能完成各类电脑操作，降低了操作自动化的门槛。对于日常有大量重复性电脑操作的用户来说，它可以替代大部分手动的机械操作，尤其是跨软件的连贯任务处理能力，能够减少不同软件之间切换操作的耗时。同时它的操作追溯功能也降低了自动化操作的风险，用户可以随时监控操作过程，出现问题及时调整。不过目前产品还处于迭代阶段，部分小众软件的识别准确率还有提升空间，复杂任务的拆解逻辑也需要进一步优化，整体来看是一个比较有潜力的电脑辅助工具，适合有大量重复操作需求的用户尝试使用。
价格与免费额度
当前GLM-PC处于公开测试阶段，所有用户均可免费使用全部基础功能，免费版支持每日最多执行20个任务，单任务最多包含50个操作步骤，可满足普通用户日常轻度使用需求。付费版方案暂未正式公布，后续将根据任务执行次数、单任务步骤上限、自定义功能权限等维度设置不同档位的付费套餐，预计面向有高频使用需求的企业用户和专业用户推出，具体价格和权益将在官方渠道后续公布，建议重度使用用户关注官方通知。
优点与不足
优点
- 无需编程基础，通过自然语言即可下达操作指令，降低自动化操作使用门槛
- 基于视觉识别适配各类软件，无需单独对接软件接口，支持跨软件操作联动
- 操作过程全程可追溯，支持随时暂停、回退，降低错误操作带来的风险
- 支持习惯学习功能，可匹配用户操作偏好，减少重复指令输入成本
不足
- 部分小众软件和自定义界面的识别准确率有待提升，可能出现操作偏差
- 复杂多分支任务的拆解逻辑不够完善，需要用户补充多次指令才能完成
- 需要获取屏幕捕获和系统操作权限，对数据安全敏感的用户需谨慎评估
- 目前仅支持Windows和macOS系统，暂未适配Linux等其他操作系统
能帮你做的 8 件事
- 01屏幕视觉理解
- 02自然指令转操作
- 03多步骤任务执行
- 04操作过程可追溯
- 05电脑智能体场景的常用方案
- 06操作自动化场景的常用方案
- 07办公人员(批量处理文件、整理数据场景)的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- GLM-PC 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
使用GLM-PC会不会泄露我的电脑隐私数据？
平台会严格遵守隐私保护相关规定，用户的屏幕内容和操作数据仅在任务执行过程中临时处理，不会主动上传至服务器存储，用户也可以在设置中选择关闭数据上传权限。如果处理包含敏感信息的任务，建议用户提前做好数据备份，也可以在隐私设置中开启本地处理模式，所有识别和操作计算均在本地设备完成，不会向外传输相关数据，最大程度保障用户数据安全。
GLM-PC支持哪些操作系统？
目前GLM-PC的客户端支持Windows 10及以上版本的操作系统，以及macOS 12及以上版本的操作系统，暂未适配Linux、Unix等其他操作系统，也没有移动端的适配版本。用户下载安装包时需要选择对应自己系统的版本，否则可能出现安装失败或功能无法正常使用的情况，后续官方会根据用户需求逐步扩展支持的系统版本，相关更新信息会在官网首页同步公示。
可以用GLM-PC操作游戏类软件吗？
目前GLM-PC的定位是办公和日常电脑操作辅助，没有针对游戏场景做专门优化，大部分网络游戏的反作弊机制会拦截第三方操作工具的指令，使用GLM-PC操作游戏可能会被判定为违规操作，导致游戏账号受到处罚。同时游戏界面的动态元素较多，视觉识别的准确率较低，可能无法准确执行操作指令，因此不建议用户使用该工具操作游戏类软件。
执行任务过程中出现操作错误怎么办？
如果任务执行过程中发现操作不符合预期，用户可以随时点击操作面板中的暂停按钮，终止当前任务，然后手动修正错误操作，再调整指令描述重新提交任务。出现操作错误通常是因为界面识别偏差或者指令描述不够清晰，用户可以在后续提交指令时尽量详细说明操作要求，比如指定软件名称、文件存放路径、具体操作规则等，能够有效降低错误概率，也可以通过反馈功能提交错误场景，帮助官方优化识别模型。
没有网络可以使用GLM-PC吗？
默认模式下GLM-PC需要连接网络，因为大模型的指令拆解和视觉识别计算需要在云端服务器完成，没有网络的情况下无法正常使用。如果用户有离线使用需求，可以在设置中开启本地离线模式，该模式下所有计算都在本地设备完成，但需要用户的设备拥有较高的硬件配置，至少需要16G以上运行内存和独立显卡，且离线模式下的识别准确率和任务处理速度会受到设备性能影响，可能低于在线模式的使用效果。
如何提升GLM-PC的操作准确率？
提升操作准确率可以从三个方面入手，首先是提交指令时尽量描述清晰，明确说明操作的软件、目标文件位置、具体操作规则和预期效果，避免模糊的指令描述。其次是在执行任务前关闭不必要的弹窗和后台软件，保持桌面界面整洁，减少无关元素对视觉识别的干扰。另外也可以开启习惯学习功能，多次使用后系统会熟悉你的操作偏好，识别和执行的准确率会逐步提升，也可以对每次执行结果进行反馈，帮助模型优化适配你的使用场景。
开始使用 GLM-PC
从官方入口了解最新功能与使用方式。
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