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Mac用户必看：Open-AutoGLM本地部署踩坑记录分享

随着AI Agent技术的快速发展，手机端自动化操作正从概念走向落地。近期，智谱开源的Open-AutoGLM项目引发了广泛关注。该项目基于其自研的视觉语言模型 AutoGLM-Phone，能够通过自然语言指令驱动安卓设备完成复杂任务，如“打开小红书搜索美食”或“关注某抖音账号”，真正实现“一句话执行全流程”。

对于Mac用户而言，虽然无法像Linux服务器那样直接本地化运行大模型，但依然可以通过远程调用API或连接局域网内的推理服务，将普通安卓手机升级为具备AI代理能力的“智能终端”。本文将结合实际部署经验，重点梳理在 macOS 环境下使用 Open-AutoGLM 框架时遇到的关键问题、解决方案及优化建议，帮助开发者高效避坑。

1. 技术背景与核心价值

1.1 Open-AutoGLM 是什么？

Open-AutoGLM 是由智谱推出的开源 AI 手机代理框架，其核心组件AutoGLM-Phone是一个专为移动端设计的多模态 AI Agent。它融合了以下关键技术：

• 视觉语言理解（VLM）：通过截图感知当前手机界面内容。
• 意图解析与动作规划：将自然语言指令拆解为可执行的操作序列。
• ADB 自动化控制：利用 Android Debug Bridge 实现点击、滑动、输入等操作。
• 人机协同机制：在涉及登录、验证码等敏感场景时自动暂停并请求人工接管。

该系统无需 root 权限，兼容 Android 7.0+ 设备，支持 USB 和 Wi-Fi 双模式连接，具备较强的工程实用性。

1.2 与商业化产品的对比优势

尽管豆包手机已率先实现类似功能，但 Open-AutoGLM 提供了更高的灵活性和透明度：

• 开源可控：代码完全公开，便于二次开发与安全审计。
• 隐私保护更强：可部署私有化推理服务，避免数据上传至第三方云端。
• 跨平台适配：支持任意搭载 ADB 的电脑作为控制中心，不依赖特定硬件。

核心差异点：豆包手机通过读取内存级虚拟屏幕获取图像信息，而 Open-AutoGLM 使用系统截图接口。这意味着前者延迟更低、抗干扰能力更强，但后者更通用且无需深度系统权限。

2. macOS 环境准备与常见问题

2.1 基础环境配置

在 Mac 上部署 Open-AutoGLM 控制端前，需确保以下环境就绪：

安装 ADB 工具链

推荐从 Android 开发者官网 下载platform-tools包，并添加路径到 shell 配置文件中：

# 编辑 ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile export ANDROID_HOME=~/Downloads/platform-tools export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME # 重新加载配置 source ~/.zshrc

验证安装成功：

adb version # 输出示例：Android Debug Bridge version 1.0.41

注意：若提示command not found，请确认路径拼写正确，并检查是否使用的是 zsh（macOS 默认）而非 bash。

2.2 手机端设置要点

开启开发者选项与 USB 调试

1. 进入「设置」→「关于手机」→ 连续点击「版本号」7次以启用开发者模式。
2. 返回主设置页，进入「开发者选项」→ 启用「USB 调试」。
3. 首次连接时，手机会弹出授权对话框，请点击“允许”。

安装 ADB Keyboard 输入法

由于 ADB 不支持原生中文输入，必须安装专用输入法：

1. 下载 ADBKeyboard.apk
2. 使用命令行安装：bash adb install ADBKeyboard.apk
3. 在「设置」→「语言与输入法」中切换默认输入法为ADB Keyboard

关键提示：部分国产 ROM（如小米 MIUI、OPPO ColorOS）会对后台 ADB 服务进行限制。建议关闭省电策略、锁定应用后台运行权限。

3. 控制端部署与连接实践

3.1 克隆项目并安装依赖

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 创建虚拟环境（推荐） python3 -m venv venv source venv/bin/activate # 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

常见报错：

• ERROR: Could not build wheels for pybind11：升级 pip 并重试bash pip install --upgrade pip setuptools wheel
• ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'：手动安装 Pillowbash pip install Pillow

3.2 设备连接方式详解

USB 连接（推荐初学者）

# 查看设备状态 adb devices # 正常输出应类似： # List of devices attached # 1234567890ABCDEF device

若设备显示为unauthorized，请检查手机是否已授权；若为空，则尝试更换数据线或重启 ADB 服务：

adb kill-server adb start-server

Wi-Fi 无线连接（适合远程调试）

首次需通过 USB 启用 TCP/IP 模式：

# 设置监听端口 adb tcpip 5555 # 断开 USB，连接 IP 地址 adb connect 192.168.1.100:5555

注意事项：

• 手机与 Mac 必须处于同一局域网。
• 若连接失败，检查路由器防火墙设置，或尝试关闭 Mac 的防火墙：bash sudo /usr/libexec/ApplicationFirewall/socketfilterfw --setglobalstate off

4. 启动 AI 代理与指令执行

4.1 使用命令行运行任务

python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ --base-url http://<your-server-ip>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"

参数说明：

重要提醒：Mac 本身难以运行 9B 参数量的大模型，因此--base-url应指向外部 Linux 服务器上部署的 vLLM 或 SGLang 服务。

4.2 Python API 调用示例

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices conn = ADBConnection() # 连接设备 success, msg = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {msg}") # 列出所有设备 devices = list_devices() for d in devices: print(f"{d.device_id} - {d.connection_type.value}") # 获取设备 IP（用于无线连接） ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}")

此方式适用于集成到自动化脚本或 Web 服务中。

5. 常见问题与解决方案汇总

5.1 连接类问题

5.2 模型与推理问题

特别说明：目前 vLLM 和 SGLang 均不支持 Apple Silicon（M1/M2）GPU 加速，仅能使用 CPU 推理，性能极低。因此强烈建议将模型部署在 Linux + NVIDIA GPU 服务器上，Mac 仅作为控制端。

6. 总结

Open-AutoGLM 作为一个开源的手机 AI Agent 框架，为开发者提供了探索多模态 Agent 的低成本入口。尽管在 Mac 平台上存在本地推理受限的问题，但通过合理的架构设计——即Mac 作为 ADB 控制中枢 + 外部服务器提供模型推理能力——仍可实现完整的自动化流程。

本文总结了在 macOS 环境下部署 Open-AutoGLM 的全过程，涵盖环境配置、设备连接、代码运行及典型问题排查。希望这些实践经验能帮助你快速搭建属于自己的“类豆包手机”体验环境。

未来，随着 MLX（Apple 自研推理框架）对更大模型的支持逐步完善，或许我们能在 M 系列芯片上实现真正的端侧运行。在此之前，合理利用现有工具链，依然是最现实的选择。

7. 总结

• Open-AutoGLM 实现了基于 VLM 的安卓手机自动化操作，具备良好的泛化性和易用性。
• Mac 用户可作为控制端参与部署，但受限于生态，无法本地运行大模型。
• 推荐采用“Mac + Linux 服务器”组合架构，兼顾便捷性与性能。
• 注意国产 ROM 对 ADB 的限制，提前关闭省电策略。
• 敏感操作的人工接管机制提升了系统的安全性与可用性。

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