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Open-AutoGLM实战案例：批量关注抖音账号自动化流程

1. 引言

1.1 技术背景与业务需求

在当前社交媒体运营中，精准粉丝增长是内容创作者和品牌推广团队的核心目标之一。以抖音为代表的短视频平台，用户增长高度依赖于互动行为，如关注、点赞、评论等。然而，手动完成大量账号的关注操作不仅效率低下，且容易因频繁操作触发平台风控机制。

传统自动化工具多依赖固定脚本或录制回放技术，难以应对界面动态变化、弹窗干扰、验证码识别等问题。随着AI Agent技术的发展，基于视觉语言模型的智能操作框架为解决这一难题提供了新思路。

1.2 Open-AutoGLM 框架简介

Open-AutoGLM 是由智谱开源的一款面向手机端的 AI Agent 框架，其核心组件 AutoGLM-Phone 能够通过多模态方式理解手机屏幕内容，并结合 ADB（Android Debug Bridge）实现设备自动控制。该系统允许用户使用自然语言下达指令，例如“打开小红书搜索美食”，即可自动解析意图、识别界面元素并规划执行路径。

Phone Agent 作为构建于 AutoGLM 之上的智能助理框架，具备以下关键能力：

• 多模态屏幕感知：利用视觉语言模型理解当前界面布局与语义信息
• 动作规划与执行：基于环境状态生成点击、滑动、输入等操作序列
• 敏感操作防护：内置确认机制，在涉及登录、支付等场景时支持人工接管
• 远程调试支持：可通过 WiFi 实现远程 ADB 连接，便于开发与部署

本文将围绕 Open-AutoGLM 展开，详细介绍如何利用该框架实现“批量关注指定抖音账号”的自动化流程，涵盖环境搭建、设备连接、指令执行及异常处理等完整实践环节。

2. 环境准备与设备配置

2.1 硬件与软件要求

要成功运行 Open-AutoGLM 控制端，需满足以下基础条件：

建议优先使用物理设备而非模拟器，因部分模拟器存在输入法兼容性问题，影响文本输入功能。

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：

1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
2. 使用Win + R输入sysdm.cpl打开系统属性。
3. 进入“高级” → “环境变量”。
4. 在“系统变量”中找到Path，点击“编辑”并添加 ADB 解压目录路径（如C:\platform-tools）。
5. 打开命令提示符，输入adb version验证是否安装成功。

macOS 配置方法：

在终端中执行以下命令（假设文件解压至 Downloads 目录）：

export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

可将该行写入.zshrc或.bash_profile文件以永久生效。

验证命令：

adb version

输出应包含类似Android Debug Bridge version 1.x.x的信息。

3. 手机端设置与输入法配置

3.1 开启开发者选项与 USB 调试

1. 进入手机“设置” → “关于手机”。
2. 连续点击“版本号”7次，直到提示“您已进入开发者模式”。
3. 返回设置主菜单，进入“开发者选项”。
4. 启用“USB 调试”选项。

注意：部分厂商（如小米、华为）可能还需额外开启“USB 调试（安全设置）”或关闭“MIUI 优化”。

3.2 安装并启用 ADB Keyboard

由于自动化过程中需要输入文本（如搜索关键词），而大多数虚拟键盘无法被 ADB 直接控制，因此必须使用专用输入法 —— ADB Keyboard。

安装步骤：

1. 访问 ADB Keyboard GitHub 页面 下载 APK 文件。
2. 将 APK 传输至手机并安装。
3. 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘”。
4. 选择“ADB Keyboard”作为当前输入法。

启用后，可通过 ADB 命令发送文本：

adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "hello world"

若屏幕上出现对应文字，则说明配置成功。

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 Open-AutoGLM 源码并安装所需依赖：

# 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 .

安装完成后，可通过python -c "import phone_agent"测试模块是否可导入。

4.2 验证设备连接状态

确保手机通过 USB 连接到电脑，并在手机端弹出的授权对话框中点击“允许”。

查看已连接设备：

adb devices

正常输出如下：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

其中ABCDEF1234567890即为设备 ID，后续将用于启动代理。

5. 启动 AI 代理执行自动化任务

5.1 使用命令行运行关注任务

现在可以启动 Open-AutoGLM 主程序，向 AI 下达自然语言指令。

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://<云服务器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：

• --device-id：从adb devices获取的设备标识
• --base-url：云端 vLLM 服务地址，格式为http://<公网IP>:<端口>/v1
• --model：指定使用的模型名称
• 最后字符串：用户的自然语言指令

AI 代理将按以下逻辑执行：

1. 启动抖音 App（若未运行）
2. 定位首页“搜索”图标并点击
3. 输入目标抖音号dycwo11nt61d
4. 进入用户主页
5. 查找“关注”按钮并点击
6. 判断是否关注成功，返回结果

5.2 批量关注多个账号的扩展方案

若需批量关注多个账号，可编写 Python 脚本循环调用 API。

import subprocess import time accounts = [ "dycwo11nt61d", "user_example_02", "test_account_03" ] for account in accounts: cmd = [ "python", "main.py", "--device-id", "ABCDEF1234567890", "--base-url", "http://<云服务器IP>:8800/v1", "--model", "autoglm-phone-9b", f"打开抖音搜索抖音号为：{account} 的博主并关注他！" ] result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True) if result.returncode == 0: print(f"✅ 成功提交任务：关注 {account}") else: print(f"❌ 任务失败：{account}\n错误信息：{result.stderr}") # 添加间隔防止请求过频 time.sleep(15)

建议：每次操作间加入 10–20 秒延迟，避免触发抖音反爬机制。

6. 使用 Python API 实现远程设备管理

除了命令行方式，Open-AutoGLM 提供了完整的 Python API 接口，可用于更精细地控制设备连接与状态监控。

6.1 设备连接与 IP 获取

from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 初始化连接管理器 conn = ADBConnection() # 使用 USB 连接设备 success, message = conn.connect("ABCDEF1234567890") print(f"连接状态: {message}") # 启用 TCP/IP 模式（端口 5555） success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: print("TCP/IP 模式已启用") # 获取设备局域网 IP ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP 地址: {ip}") # 断开 USB，改用 WiFi 连接 conn.disconnect("ABCDEF1234567890") success, message = conn.connect(f"{ip}:5555") print(f"WIFI 连接状态: {message}")

此方式适用于长期运行的自动化服务器，无需物理连接线缆。

6.2 设备列表查询

devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}")

可用于多设备并行调度场景。

7. 常见问题与排查建议

7.1 连接类问题

7.2 模型与执行问题

7.3 安全与合规提醒

尽管 Open-AutoGLM 提供强大自动化能力，但在实际应用中应注意：

• 避免高频操作引发平台限流或封号
• 不应用于虚假流量、刷粉等违反平台规则的行为
• 敏感操作（如支付、删除）建议保留人工确认环节

8. 总结

8.1 核心价值回顾

本文详细介绍了如何使用 Open-AutoGLM 框架实现抖音账号的自动化关注流程。相比传统脚本，该方案具有显著优势：

• 自然语言驱动：无需编写代码，普通用户也能快速上手
• 多模态理解：基于视觉语言模型识别复杂界面，适应性强
• 灵活部署：支持 USB 与 WiFi 双模式连接，适合本地与远程场景
• 可扩展性强：通过 Python API 可集成至更大规模的自动化系统

8.2 最佳实践建议

1. 优先使用真实设备：模拟器可能存在兼容性问题，尤其在输入法层面。
2. 合理设置操作间隔：每条任务之间留出 10–20 秒缓冲时间，降低风控风险。
3. 定期更新模型与框架：关注官方仓库更新，及时获取性能优化与 Bug 修复。
4. 结合日志分析优化流程：保存每次执行的日志与截图，便于调试与迭代。

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