了解小智的粉丝相信对Zhipu-AI都不陌生，在往期LangChain教程里，小智已经通过GLM4的超强能力搭建了众多的Agent智能体应用。最近AI又悄摸上线了GLM-4-Alltools API能力，今天我就带大家来盘一盘！
GLM-4更新了什么？
老规矩，先放大纲，带大家看看GLM-4-Alltools API更新了哪些功能。如图所示，以下就是Alltools所有新增的能力。
我将其分为了四块，一站式检索，一站式智能编程，企业私域增强，多模态四个部分。
想要用上这些新的功能也十分简单，只需要在调用GLM-4 API时，选取glm-4-alltools模型，并在tools参数里加上你想要启用的工具（如web_browser），在API调用时，平台会基于你的问题以及选择的工具自动拆解问题，工具调用，一次性解决复杂的用户需求。接口详细说明大家可以到MAAS平台自行获取。
https://bigmodel.cn/
可能只看这些单项的功能，大家没有太多感触，似乎各类agent都已实现。接下来小智就带大家用两个实际案例来体会一下，当API内置了如此全能的工具箱，会碰撞出什么样的火花！
一站式检索模型直接帮你搞定
GLM-4-Alltools API 为开发者内置了实时联网搜索功能，使得开发者无需复杂的意图识别和检索参数提取。
当模型识别到问题解决需要使用搜索引擎时，会主动调用内置的检索能力，提供实时且全面的搜索结果。完成搜索后，内置的网页浏览工具能够打开并浏览网页内容，基于网页内容进行更深入的分析。同时结合强大的自我规划能力，以及内置的代码沙箱，绘图等工具，API能通过一次交互就完成复杂的任务处理。
示例：给我查询上海本周日的天气情况，根据天气情况和上海的著名地标，画一张高质量的城市风景海报。
按以上需求，如果使用基础的大模型API，在接收到用户提问后，至少要进行COT分解，搜索引擎检索，检索页面读取，绘图API调用，并整体通过代码完成整体流程开发。
但是Alltools API在接口内部已经内置了检索、网页浏览以及绘图的工具，并且接口本身具体针对复杂需求的分解能力，所以使用时，我们只需要提出问题，并在工具参数中加入web_browser以及drawing_tool，就能轻松完成以上示例。
上图示例代码已上传github，有兴趣的小伙伴可以到如下地址自取。
https://github.com/q2wxec/langgraph-demo/tree/master/glm4
一站式智能编程与安全沙盒体验
GLM-4-Alltools API 内置的智能编程助手（Code Interpreter）能够准确理解自然语言描述的编程需求，自动生成代码片段来解决实际问题。这对于开发者来说，无疑是一个极大的便利。
同时为了保证代码的安全性，Alltools API提供了安全代码沙盒（Sandbox），可以在其中模拟真实环境中的代码执行结果，一次性的需求可以直接通过沙箱获取最终结果，复杂需求则可确保代码在正式环境中运行时的安全性和稳定性。
示例：计算[5,10,20,700,99,310,978,100]的P95，P99数值，以及平均值和方差。
按以上需求，如果使用基础的大模型API，在接收到用户提问后，执行代码输出提示词引导，代码输出及配套环境准备，代码执行并依据异常情况迭代输出，最终整体通过代码完成整体流程开发。
但是Alltools API在接口内部已经内置了智能编程助手与安全代码沙盒，并且接口本身具体针对复杂需求的分解能力，所以使用时，我们只需要提出问题，并在工具参数中加入code_interpreter，将sandbox设置为auto，代码生成后将自动推送到线上的沙箱环境执行，并通过LLM输出最终结果。
结语
GLM-4-Alltools API 为开发者提供了一个功能强大、易于使用、安全可靠的AI工具箱，可以帮助开发者快速构建各种AI应用。相信在不久的将来，GLM-4-Alltools API 将会成为开发者不可或缺的助手，助力开发者释放潜能，创造更多可能性。
