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Open-AutoGLM核心功能揭秘：多模态理解+自动执行

1. 引言：从自然语言到手机自动化操作

在移动互联网高度普及的今天，用户每天需要在手机上完成大量重复性操作——打开应用、搜索内容、填写表单、点击确认等。这些看似简单的任务，实则消耗着宝贵的时间与注意力。Open-AutoGLM的出现，正是为了解决这一痛点。作为智谱开源的手机端 AI Agent 框架，它实现了从“用户说一句话”到“AI 自动完成全流程操作”的闭环。

该框架基于视觉语言模型（VLM）构建，结合 ADB（Android Debug Bridge）实现对安卓设备的精准控制。用户只需输入如“打开小红书搜索美食”这样的自然语言指令，系统即可：

• 多模态感知当前屏幕内容
• 理解用户意图并规划操作路径
• 自动生成可执行的动作序列
• 通过 ADB 实现点击、滑动、输入等自动化操作

更关键的是，Open-AutoGLM 支持远程调试和人工接管机制，在涉及敏感操作或验证码场景时保障安全性。本文将深入解析其核心技术架构与工程实现逻辑，帮助开发者全面掌握这一前沿 AI Agent 框架的核心能力。

2. 核心技术架构解析

2.1 系统整体架构与数据流设计

Open-AutoGLM 的系统架构由三大核心模块组成：视觉感知层、决策规划层、执行控制层，形成一个完整的“感知—思考—行动”闭环。

[用户指令] ↓ (自然语言) [意图解析器] → [动作规划器] ↑ ↓ [屏幕截图] ← [视觉语言模型] → [操作策略输出] ↓ [ADB 控制接口] → [安卓设备]

1. 视觉感知层：通过 ADB 截图获取当前手机屏幕图像，并送入视觉语言模型进行多模态理解。
2. 决策规划层：结合用户指令与屏幕语义信息，生成下一步应执行的操作（如点击某个按钮、输入文本等）。
3. 执行控制层：调用 ADB 接口发送具体命令，完成点击、滑动、输入等物理操作。

整个流程以循环方式运行，每轮迭代都重新评估当前状态，确保任务推进的鲁棒性。

2.2 多模态理解：视觉语言模型如何“看懂”手机界面

传统自动化脚本依赖固定控件 ID 或坐标点，极易因界面更新而失效。Open-AutoGLM 则采用基于 VLM 的动态识别方案，从根本上提升了泛化能力。

其核心在于使用AutoGLM-Phone-9B这类专为移动端优化的视觉语言模型，能够同时处理图像与文本输入。例如，当用户提供指令“打开抖音并关注指定博主”，模型会接收以下双模态输入：

• 图像：当前手机主屏截图
• 文本：“请找到抖音图标并点击进入”

模型输出为结构化动作建议，如：

{ "action": "tap", "target": "抖音 App 图标", "bbox": [320, 480, 400, 560] }

其中bbox表示目标区域的边界框坐标，供后续 ADB 调用精确点击。

这种机制的优势在于：

• 不依赖 XML 层级结构或资源 ID
• 可识别图标、文字、按钮等任意可视元素
• 对主题切换、字体变化具有较强鲁棒性

2.3 动作规划引擎：从意图到可执行路径的转化

仅仅识别出目标还不够，系统还需具备任务分解与路径规划能力。这正是 Open-AutoGLM 决策层的核心价值所在。

以“搜索某抖音号并关注”为例，完整操作链可能包含多个步骤：

1. 启动抖音 App
2. 定位首页搜索框
3. 输入目标账号名
4. 点击搜索结果中的用户卡片
5. 在个人主页点击“关注”按钮

系统通过大语言模型（LLM）驱动的任务编排器，将高层指令拆解为原子操作序列。每个步骤都会经过如下判断流程：

def plan_next_step(instruction: str, current_screenshot: Image) -> Action: prompt = f""" 用户指令：{instruction} 当前界面描述：{vlm.describe_image(current_screenshot)} 请分析下一步最合理的操作，返回 JSON 格式： {{ "action": "tap|swipe|type|launch", "target": "明确的目标描述", "confidence": 0.0~1.0 }} """ response = llm.generate(prompt) return parse_action(response)

该过程支持上下文记忆，能追踪已完成的子任务，避免重复操作或死循环。

3. 工程实践：本地部署与真机连接全流程

3.1 环境准备与依赖安装

要运行 Open-AutoGLM，需在本地电脑配置 Python 环境及 ADB 工具链。

硬件与软件要求

• 操作系统：Windows / macOS
• Python 版本：建议 3.10+
• 安卓设备：Android 7.0+ 手机或模拟器
• ADB 工具包（来自 Android SDK Platform Tools）

ADB 配置方法

Windows 用户：

1. 下载并解压platform-tools.zip
2. 将解压路径添加至系统环境变量PATH
3. 命令行执行adb version验证是否成功

macOS 用户：

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

提示：可将上述export命令写入.zshrc或.bash_profile文件实现永久生效。

3.2 手机端设置与权限开启

为确保 ADB 正常通信，需在安卓设备上启用开发者选项：

1. 开启开发者模式
   设置 → 关于手机 → 连续点击“版本号”7次

2. 启用 USB 调试
   设置 → 开发者选项 → 开启“USB 调试”

3. 安装 ADB Keyboard（可选但推荐）

   • 下载并安装 ADB Keyboard APK
   • 在“语言与输入法”中将其设为默认输入法
   • 后续可通过 ADB 发送文本，无需手动打字

3.3 控制端代码部署与依赖安装

从 GitHub 克隆 Open-AutoGLM 项目并安装依赖：

# 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

主要依赖包括：

• adbutils：轻量级 ADB Python 封装
• transformers：Hugging Face 模型加载库
• Pillow：图像处理
• requests：调用远程模型 API

3.4 设备连接方式详解

USB 连接（推荐用于调试）

adb devices # 输出示例： # List of devices attached # 1234567890ABCDEF device

若未显示设备，请检查 USB 线缆、授权弹窗是否已允许调试。

WiFi 远程连接（适用于无线控制）

首次需通过 USB 连接启动 TCP/IP 模式：

adb tcpip 5555 adb disconnect adb connect 192.168.x.x:5555

此后即可断开 USB，通过局域网远程控制设备。

4. 启动 AI 代理与实际运行

4.1 命令行方式启动任务

在完成所有准备工作后，可通过main.py启动代理：

python main.py \ --device-id 192.168.1.100:5555 \ --base-url http://<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：

• --device-id：ADB 设备标识，可通过adb devices获取
• --base-url：运行 vLLM 或其他推理服务的公网地址
• --model：指定使用的模型名称
• 最后字符串：用户的自然语言指令

系统将自动开始截图、推理、执行动作，直至任务完成或失败终止。

4.2 使用 Python API 实现远程控制

对于集成开发场景，Open-AutoGLM 提供了完整的 Python SDK：

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 地址（用于远程连接） ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

此 API 支持批量设备管理、网络状态检测、异常重连等功能，适合构建企业级自动化平台。

4.3 敏感操作保护与人工接管机制

出于安全考虑，系统内置了敏感操作确认机制。当检测到以下行为时，会暂停自动执行并等待人工干预：

• 涉及支付、转账的操作
• 删除应用或清除数据
• 输入验证码或短信内容

此时可通过 Web UI 或 CLI 手动选择是否继续执行，或直接接管控制权完成操作。

此外，系统支持在登录页面自动暂停，提示用户输入账号密码后再恢复流程，兼顾效率与隐私安全。

5. 常见问题排查与性能优化建议

5.1 连接类问题诊断

5.2 模型响应异常处理

• 模型乱码或无响应：检查 vLLM 启动参数是否匹配，特别是--max-model-len和显存配置。
• 动作误判频繁：尝试调整 LLM 的 temperature 参数降低随机性，或增加上下文窗口长度。
• 执行卡顿：优化截图频率，避免过高帧率导致 CPU 占用过高。

5.3 性能优化最佳实践

1. 启用缓存机制：对相同界面状态下的多次查询进行结果缓存，减少重复推理。
2. 限制最大步数：设置任务最大尝试次数（如 20 步），防止无限循环。
3. 异步截图与推理：采用生产者-消费者模式，提升整体吞吐效率。
4. 模型量化加速：在边缘设备部署时使用 INT8 量化版本，降低延迟。

6. 总结

Open-AutoGLM 代表了新一代 AI Agent 在移动端的应用方向——以自然语言为入口，以多模态理解为基础，以自动化执行为终点。它不仅简化了复杂操作的执行流程，更为智能助理、自动化测试、无障碍辅助等领域提供了强大的技术底座。

本文系统剖析了其三大核心技术环节：

• 多模态理解：利用视觉语言模型动态识别界面元素
• 智能规划：通过 LLM 拆解任务并生成可执行路径
• 可靠执行：基于 ADB 实现跨设备、跨网络的精准控制

同时提供了完整的本地部署指南、API 使用示例与常见问题解决方案，助力开发者快速上手并构建自己的手机自动化应用。

未来，随着模型轻量化、端侧推理能力的提升，类似 Open-AutoGLM 的框架有望在更多边缘设备上实现低延迟、高可用的自主操作能力，真正迈向“AI 替人操作”的智能时代。

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