智谱 AI、GLM 最適化コードツール ZCode を大幅更新し自主タスク機能を追加

智谱 2026-08-11 13:52 北京

ZCode は GLM 深度最適化された国内製のコーディング・ハーネスで、GLM を使ってコードを書く百万人の開発者が最も愛用する入口となっています。本日、ZCode が大幅にアップグレードされ、「Goal（目標）」「Subagents（サブエージェント）」「Remote Control（リモートコントロール）」「闲时任务（閑時タスク）」の 4 つの新機能が正式にリリースされました。

百万ユーザーという節目を記念した特別還元として、GLM Coding Plan の全ユーザー向け利用枠は本日 13:00 に一括リセットされ、全員が最大限の利用枠を回復しました。

ZCode：GLM の最高の相棒

モデル自体の性能が能力の上限を決めますが、Harness（ハーネス）はコンテキスト管理、ツール呼び出し、タスクスケジューリング、キャッシュ、結果検証などを担い、モデルの実力をどれだけ引き出せるかを決定します。同じモデルでも、異なるコーディング・エージェントに組み込まれると実際のパフォーマンスには大きな差が出ることがあります。

ZCode で GLM を利用すれば、より高いタスク達成率を得ることができます。

智譜が内部で独自開発した「Z.ai Code Bench」は、実際のユーザーニーズを反映したシナリオに基づき、「フルスタック」「バグ修正」「機能実装」などの細分化されたカテゴリでタスクを構築します。複雑なローカルプログラミング環境をシミュレートし、回帰テスト、新機能テスト、フロントエンドの模擬インタラクション、コード品質評価といった多角的な観点から、モデルの複雑で長期的なプログラミング能力を包括的に評価します。これにより、公開されたベンチマークリストにありがちなデータ汚染を防ぎ、ユーザーが実際に感じる体感値を可能な限り再現することを目指しています。

Z.ai Code Bench でのテストでは、GLM-5.2 を ZCode と Claude Code のそれぞれで実行し比較しました。その結果、GLM+ZCode は GLM+Claude Code に比べてタスク全体の成功率が 2.39% 高いことが判明しました。一方、チェック項目の通過率は ZCode が 1.22% 低かったものの、ZCode の真価はファイルや工程を跨ぐ協業が必要で、最終的な納品まで完遂させるような複雑なタスクにおいて発揮されます。これにより、モデルがタスクを確実に完了させられるよう強力にサポートします。

GLM の利用量がほぼ倍増

ZCode はコンテキストのキャッシュと再利用を特化して最適化しています。複数のコーディング・エージェントでのテスト結果によると、GLM の ZCode におけるキャッシュヒット率は 98% を超えています。これにより、重複するコンテキストがより多くキャッシュに保存され、より低いポイント係数で処理されるため、GLM Coding Plan の実効トークン量が約 30% 向上しました。

2026 年 8 月 31 日まで、ZCode で GLM Coding Plan を利用すると、期間限定で 1.5 倍の追加枠が適用されます。この特典と他の効果を重ね合わせると、実際の使用量は通常の枠のおよそ 1.8 倍に達します。

また ZCode に「闲时任务（閑時タスク）」機能が追加されました。GLM Coding Plan のユーザーが閑時タスクを提出すると、ZCode は低負荷時間帯に自動的に実行します。この機能を利用すれば、GLM Coding Plan のポイントが減ることはありません。すぐに終わらなくてもよいが、時間がかかるようなタスクに適しています。

ZCode で複雑なタスクの自律的な完了を実現

今回のアップデートで最も重要な変化は、Agent が複雑なタスクを自ら完遂できるようになった点です。

従来の Coding Agent を使う場合、開発者は常に傍にいて指示を出す必要がありました。要件を伝えて Agent の回答を待つ、修正を依頼する、テスト失敗時に追跡する、見落としが見つかったら文脈を追加してやり直すなど、手動で進捗を促す作業が必須でした。

「Goal モード」はこのプロセスを変えます。ZCode に明確で検証可能な目標を設定するだけでよいのです。例えば、「初回の画面読み込み時間を 2 秒以内に抑え、既存のテストもすべて通過させる」といった指示です。

すると ZCode は自動的にタスクを分解し、コードを修正し、コマンドを実行してテストを行います。ファイルやコマンド出力、テスト結果に基づいて目標達成度を判断します。条件を満たさなければ次のラウンドへ移行し、タスク完了までこれを繰り返します。各ラウンドの進捗、所要時間、実行結果は「Goal パネル」で一目で確認できます。

この Goal モードを Subagent（サブエージェント）と組み合わせることで、単一の Agent を並行して協力する開発チームのように機能させることも可能です。ZCode には2種類の組み込みサブエージェントが用意されています。

• General-purpose: コードの修正、問題の解決、コマンドの実行を担当します。
• Explore: 読み取り専用の探索に特化しており、コードの特定や呼び出しチェーンの分析、変更前の証拠収集に適しています。

ユーザーは独自のサブエージェントを作成することもできます。モデル、権限範囲、プロンプトを構成し、チャット画面で「/」を入力して直接呼び出すことが可能です。

フルスタック機能の開発、ファイル横断的なリファクタリング、複雑なバグの特定などにおいて、この手法は単一の Agent に最初から最後まで任せるよりも効率的です。また、長時間かかるタスクがメインの会話コンテキストを圧迫するリスクも軽減されます。

ZCode をスマートフォンに持ち込む

「Remote Control」機能により、現在の ZCode デスクトップウィンドウを一時的にモバイル端末からアクセス可能になります。PC で長期間実行されるタスク中も、開発者はスマホで進捗を確認したり、追加の指示を入力したり、新しいタスクを作成したり、切断されたワークスペースを再接続したりできます。

QR コードやブラウザリンクに加え、ZCode は WeChat（微信）や Feishu（飛書）、Lark にも対応しています。これらのアプリ内のチャットセッションから直接自分のワークスペースを開き、Agent の実行進捗を追跡可能です。スマホはあくまで操作インターフェースとして機能し、コードとコマンドは引き続き PC の既存環境で実行されます。プロジェクトがスマホに同期されることも、追加のクラウド環境が作成されることもありません。ローカル、SSH、WSL、Docker によるワークスペースすべてに対応しています。

ダウンロードして体験する

ZCode の最新バージョンは、https://zcode.z.ai/cn からダウンロードできます。

インストールとログインが完了すれば、追加の設定なしですぐに利用を開始できます。

今回のアップデートにより、上記の機能が有効になりました。ぜひご体験ください。ご利用中に不明点やご意見・ご要望があれば、ZCode ユーザーコミュニティにご参加いただき、お気軽にご相談ください。迅速に対応いたします。

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