2026年AI编程助手趋势分析：opencode开源框架入门必看
2026/1/15 1:51:31
Open-AutoGLM实战案例：自动完成每日学习强国打卡任务
1. 引言
1.1 技术背景与业务痛点
在日常工作中，许多用户需要重复执行固定流程的手机操作，例如每日登录“学习强国”应用完成阅读、视听、答题等任务。这类操作虽然简单，但耗时且容易遗忘，严重影响效率。传统自动化方案如按键精灵依赖脚本编写和界面坐标定位，维护成本高，面对UI变动极易失效。
随着多模态大模型的发展，AI Agent 正在成为新一代智能自动化工具的核心。Open-AutoGLM是由智谱开源的手机端 AI Agent 框架，基于视觉语言模型（VLM）实现对手机屏幕内容的理解，并通过 ADB（Android Debug Bridge）进行设备控制，真正实现了“用自然语言驱动手机操作”。
1.2 方案价值与核心能力
AutoGLM-Phone 是一个基于视觉语言模型的 AI 手机智能助理框架。它能以多模态方式理解屏幕内容，并通过 ADB 自动操控设备。用户只需用自然语言下指令，如“打开小红书搜美食”，模型即可解析意图、理解界面并自动规划、执行操作流程，无需手动点击。
Phone Agent 进一步构建于 AutoGLM 之上，具备完整的任务理解、动作推理与执行闭环。其核心优势包括：
- 多模态感知：结合图像与文本输入，精准识别当前界面元素。
- 自然语言交互：支持中文指令直接下达任务，降低使用门槛。
- 动态路径规划：根据实时界面反馈调整操作策略，适应不同状态。
- 安全机制完善：敏感操作需人工确认，支持验证码场景接管。
- 远程调试能力：可通过 WiFi 实现远程连接与开发调试。
本文将围绕如何使用 Open-AutoGLM 实现“自动完成学习强国每日打卡”这一典型场景，详细介绍从环境搭建到任务落地的完整实践过程。
2. 环境准备与设备连接
2.1 硬件与软件要求
为确保系统稳定运行，建议按照以下配置准备环境：
| 类别 | 推荐配置 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows 10+ / macOS Monterey+ |
| Python 版本 | 3.10 或以上 |
| 安卓设备 | Android 7.0+ 真机或模拟器 |
| ADB 工具 | platform-tools 最新版本 |
| 网络环境 | 设备与电脑处于同一局域网 |
注意：由于学习强国 App 对模拟器检测较严格，推荐使用真机进行测试。
2.2 ADB 环境配置
ADB 是 Android 调试桥接工具，用于与安卓设备通信。以下是不同系统的配置方法。
Windows 配置步骤：
- 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
- 使用
Win + R输入sysdm.cpl打开系统属性。 - 进入“高级” → “环境变量”，在“系统变量”中找到
Path。 - 添加 ADB 解压目录路径（如
C:\platform-tools）。 - 打开命令行，执行
adb version验证是否安装成功。
macOS 配置方法：
# 假设 platform-tools 解压至 Downloads 目录 export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools # 可将该行加入 ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile 永久生效验证命令：
adb version # 输出类似：Android Debug Bridge version 1.0.413. 手机端设置与权限开启
3.1 开启开发者选项与 USB 调试
- 进入手机“设置” → “关于手机”。
- 连续点击“版本号”7次，直到提示“您已进入开发者模式”。
- 返回设置主界面，进入“开发者选项”。
- 启用“USB 调试”功能。
提示：部分品牌手机还需额外开启“USB 调试（安全设置）”或关闭“MIUI 优化”等限制项。
3.2 安装 ADB Keyboard 输入法
为了实现文本输入自动化，需安装专用输入法：
- 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
- 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘”。
- 切换为ADB Keyboard。
- 在输入框中长按可选择切换回原生输入法。
此输入法允许通过 ADB 命令发送文本，避免 OCR 识别错误导致输入失败。
4. 部署 Open-AutoGLM 控制端
4.1 克隆项目与安装依赖
在本地电脑上执行以下命令获取控制代码：
# 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 创建虚拟环境（推荐） python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows # 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .说明：
pip install -e .将项目以可编辑模式安装，便于后续调试修改。
4.2 检查设备连接状态
确保手机通过 USB 连接到电脑，并授权调试请求（首次连接会弹出提示）。
查看设备列表：
adb devices预期输出：
List of devices attached 1234567890ABCDEF device若显示unauthorized，请在手机上确认授权；若无设备，请检查 USB 线缆或重启 adb 服务：
adb kill-server adb start-server5. 远程连接与无线调试
5.1 使用 WiFi 进行远程控制
为实现非接触式自动化，推荐启用 ADB over TCP/IP。
启用 TCP/IP 模式：
# 先通过 USB 连接，启动 tcpip 模式 adb tcpip 5555断开 USB，使用 IP 连接：
adb connect 192.168.x.x:5555 # 替换 x.x 为手机实际 IP 地址获取手机 IP 方法： - 进入“设置” → “WLAN” → 查看已连接网络详情 - 或使用命令：adb shell ip addr show wlan0
连接成功后，即使拔掉 USB 线，仍可通过网络控制设备。
5.2 Python API 管理设备连接
Open-AutoGLM 提供了丰富的 Python 接口，可用于程序化管理连接。
from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出所有已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 获取设备 IP（适用于动态 IP 场景） ip = conn.get_device_ip() print(f"当前设备 IP: {ip}") # 断开指定设备 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")该接口可用于构建定时任务调度系统，实现多设备批量管理。
6. 执行学习强国自动打卡任务
6.1 构建自然语言指令
学习强国打卡通常包含以下步骤： 1. 打开 App 2. 进入“我的”页面 3. 完成“每日签到” 4. 浏览文章 ≥6分钟 5. 观看视频 ≥6分钟 6. 完成“每日答题”
我们可以通过一条自然语言指令驱动 AI Agent 完成全流程：
“打开学习强国App，先签到，然后随机点一篇文章阅读至少6分钟，再进入电视台观看一个视频满6分钟，最后完成今天的每日答题。”
6.2 启动 AI 代理执行任务
运行主程序并传入指令：
python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ --base-url http://<云服务器IP>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开学习强国App，先签到，然后随机点一篇文章阅读至少6分钟，再进入电视台观看一个视频满6分钟，最后完成今天的每日答题。"参数说明： ---device-id：通过adb devices获取的设备唯一标识 ---base-url：部署在云服务器上的 vLLM 服务地址（需提前启动） ---model：指定使用的 VLM 模型名称 - 最后字符串：自然语言任务描述
6.3 关键执行逻辑解析
AI Agent 在执行过程中会经历以下阶段：
- 意图理解：将自然语言分解为子任务序列（签到、阅读、看视频、答题）。
- 屏幕感知：每步截屏并通过 VLM 分析 UI 结构，识别按钮位置。
- 动作规划：生成操作序列（tap/click/swipe/type），调用 ADB 执行。
- 状态反馈：监测执行结果，判断是否继续或重试。
- 时间控制：使用
time.sleep(360)确保阅读/观看时长达标。 - 异常处理：遇到弹窗、更新提示等干扰时自动关闭或跳过。
示例动作日志：
[ACTION] tap(x=540, y=1800) -> 打开学习强国 [ACTION] wait(3s) [ACTION] find_text_and_tap("我的") [ACTION] find_text_and_tap("签到") [ACTION] swipe_up() ×3 [ACTION] find_article_and_tap() [ACTION] wait(360s) ...
7. 安全机制与人工接管
7.1 敏感操作防护
为防止误操作造成风险，系统内置多重保护机制：
- 关键操作确认：涉及支付、删除、退出账号等操作前暂停并提示用户。
- 黑名单过滤：自动屏蔽“卸载应用”、“清除数据”等危险指令。
- 权限最小化：仅申请必要 ADB 权限，不获取 root 或无障碍服务。
7.2 验证码与登录场景应对
当遇到登录过期或短信验证时，系统支持“人工接管”模式：
- AI 检测到验证码输入框或人脸验证界面。
- 暂停自动化流程，发出通知（如微信消息、邮件）。
- 用户完成验证后，恢复任务继续执行。
可通过配置文件启用该功能：
# config.yaml enable_human_intervention: true notification_method: wechat # 支持 email / webhook8. 常见问题与优化建议
8.1 连接类问题排查
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
adb devices无响应 | ADB 未启动 | 执行adb kill-server && adb start-server |
| 显示 unauthorized | 未授权调试 | 在手机端点击“允许USB调试” |
| 连接频繁断开 | WiFi 不稳定 | 改用 USB 连接或优化路由器信号 |
adb connect失败 | 端口未开放 | 检查防火墙是否放行 5555 端口 |
8.2 模型与执行问题
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 模型无响应 | vLLM 服务未启动 | 检查云服务器进程与端口映射 |
| 操作错乱 | 屏幕分辨率适配差 | 在 config 中设置screen_resolution: 1080x2340 |
| 文字识别错误 | 输入法未切换 | 确认 ADB Keyboard 已设为默认 |
| 无法找到按钮 | UI 变动 | 提供更明确的描述，如“点击右下角‘去答题’绿色按钮” |
8.3 性能优化建议
- 缓存历史动作：记录高频操作路径，提升响应速度。
- 预加载模型：保持 vLLM 服务常驻，减少冷启动延迟。
- 多设备轮询：利用远程连接能力，实现一台主机控制多台手机。
- 定时任务集成：结合
cron或Airflow实现每日自动触发。
9. 总结
9.1 核心价值回顾
本文详细介绍了如何使用Open-AutoGLM框架实现“学习强国自动打卡”这一高频重复任务的智能化替代。通过结合视觉语言模型与 ADB 自动化技术，Phone Agent 展现出强大的多模态理解与操作能力，能够：
- 理解复杂自然语言指令
- 动态感知手机界面变化
- 自主规划并执行操作路径
- 支持远程控制与批量管理
- 内置安全机制保障稳定性
相比传统脚本自动化，该方案具有更高的鲁棒性与可维护性，尤其适合应对 UI 频繁变更的应用场景。
9.2 实践建议与扩展方向
- 优先用于非敏感任务：如签到、浏览、信息采集等低风险操作。
- 结合低代码平台：将 AI Agent 封装为可视化工作流节点。
- 探索企业级应用：用于自动化测试、客服辅助、数据录入等场景。
- 持续关注社区更新：Open-AutoGLM 正在快速迭代，未来将支持 iOS、更多模型与增强记忆能力。
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