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无需编程！用自然语言控制手机的AI神器来了

1. 什么是 Open-AutoGLM？

1.1 项目简介

Open-AutoGLM是智谱 AI 开源的一款面向安卓设备的 AI Agent 框架，名为 AutoGLM-Phone。它通过视觉语言模型（VLM）理解手机屏幕内容，并结合 ADB 实现自动化操作。用户只需输入自然语言指令，如“打开小红书搜索美食”，系统即可自动解析意图、识别界面元素并执行点击、滑动、输入等操作。

该框架的核心价值在于：无需编写代码、无需 Root 手机、无需复杂配置，即可让 AI 完全接管手机完成日常任务。无论是点外卖、发消息、刷视频还是查订单，一句话就能搞定。

其典型应用场景包括：

“帮我给李老师发微信说今天请假”
“打开抖音关注 ID 为 dycwo11nt61d 的博主”
“在美团搜附近评分最高的川菜馆”
“启动网易云音乐播放周杰伦的《晴天》”

这一切的背后，是多模态感知、语义理解与动作规划的深度融合。

1.2 本地部署 vs 云端调用对比

对比项	云端 API 模式	本地部署模式（Open-AutoGLM）
隐私安全	截图上传至远程服务器	数据全程保留在本地，不外泄
运行成本	按 Token 或请求计费	一次性部署后仅消耗电费
网络依赖	必须联网	支持离线运行
响应延迟	受网络波动影响	本地推理更稳定
可定制性	接口固定，扩展受限	可修改源码、集成自定义逻辑

对于注重隐私和长期使用的用户，本地部署具有显著优势。

1.3 适用人群

普通用户：希望解放双手，提升手机操作效率
开发者：研究 AI Agent 架构与多模态应用落地
极客玩家：探索大模型 + 移动端的创新玩法
自动化测试工程师：构建智能 UI 自动化测试工具

2. 核心原理解析

2.1 AI Agent 工作循环

Open-AutoGLM 遵循经典的感知-思考-行动（Perception-Thinking-Action）循环机制：

┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ Agent 执行流程 │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ 感 知 │ → │ 思 考 │ → │ 行 动 │ │ │ │ (Screenshot/ | (LLM Reasoning) | (ADB Command) | │ │ UI Tree) │ │ │ │ │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ ↑ │ │ │ └─────────────────────────────────┘ │ │ 循环执行 │ └─────────────────────────────────────────────────────┘

每一轮迭代中：

感知阶段：获取当前屏幕截图与 UI 结构树；
思考阶段：将任务描述、历史状态与当前画面输入 VLM，生成下一步操作决策；
执行阶段：将结构化指令转换为 ADB 命令发送到设备。

整个过程持续进行，直到任务完成或达到最大步数限制。

2.2 三层架构详解

感知层（Perception Layer）

感知方式	技术实现	输出格式
视觉感知	`adb shell screencap -p > screen.png`	PNG 图像
结构化UI感知	`adb shell uiautomator dump`	XML 元素树
应用状态感知	`adb shell dumpsys activity activities`	当前 Activity 名

其中，XML 元素树提供了按钮文本、坐标、可点击性等关键信息，辅助模型精准定位目标控件。

推理层（Reasoning Layer）

AutoGLM-Phone 使用一个基于 GLM 架构的多模态大模型（9B 参数），支持图像与文本联合输入。其输出遵循特定格式：

<think>我需要先找到微信图标并点击</think> <answer>{"action": "Tap", "element": [500, 800]}</answer>

<think>标签内为推理过程，用于调试与可解释性分析；
<answer>标签内为结构化 JSON 指令，由执行引擎解析。

这种设计使得模型具备“思维链”能力，能处理复杂多跳任务。

执行层（Execution Layer）

操作类型	ADB 命令示例	说明
Tap	`adb shell input tap 500 800`	点击指定坐标
Swipe	`adb shell input swipe 500 1000 500 200`	从上往下滑动
Type	`adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "hello"`	输入文字（需 ADB Keyboard）
Launch App	`adb shell am start -n com.ss.android.ugc.aweme/.main.MainActivity`	启动抖音主页面
Back	`adb shell input keyevent KEYCODE_BACK`	返回键

所有操作均通过 ADB 协议下发，兼容绝大多数安卓设备。

2.3 敏感操作防护机制

为防止误操作造成损失，系统内置双重保护策略：

敏感词检测：当指令涉及“支付”、“转账”、“删除”等关键词时，自动暂停并提示确认；
人工接管接口：遇到验证码、生物识别等无法自动处理的场景，触发Take_over指令，等待用户手动完成后再继续。

此外，可通过自定义回调函数实现更精细的权限控制。

3. 环境准备（超详细）

3.1 系统要求

组件	最低要求	推荐配置
操作系统	Windows / macOS / Linux	macOS Sonoma (Apple Silicon)
Python	3.10+	3.11
内存	16GB	32GB+
存储	20GB 可用空间	50GB SSD
设备	Android 7.0+ 手机或模拟器	支持 USB 调试的真机

Apple Silicon Mac 用户可利用 MLX 框架实现高效本地推理。

3.2 安装 ADB 工具

ADB 是连接电脑与安卓设备的核心工具。

Windows 安装步骤：

下载 Android Platform Tools
解压后将文件夹路径添加至系统环境变量Path
验证安装：

adb version # 正常输出版本号即表示成功

macOS 安装方法：

brew install android-platform-tools adb version

3.3 配置安卓手机

步骤一：开启开发者选项

进入设置 → 关于手机
连续点击“版本号”7次
提示“您已进入开发者模式”

不同品牌路径略有差异，如小米在“我的设备”，华为在“系统信息”。

步骤二：启用 USB 调试

返回设置 → 系统 → 开发者选项
开启USB 调试
若有“USB 安装”选项也建议开启

步骤三：连接授权

使用数据线连接手机与电脑
手机弹出“允许 USB 调试？”对话框，勾选“始终允许”并确认
在终端检查设备是否识别：

adb devices # 输出应类似： # List of devices attached # ABCD1234567890 device

3.4 安装 ADB Keyboard

ADB Keyboard 是实现远程文字输入的关键组件。

下载 APK 文件：ADBKeyboard.apk
安装：

adb install ADBKeyboard.apk

设置为默认输入法：
- 手机进入设置 → 语言与输入法 → 虚拟键盘
- 启用ADB Keyboard
验证安装：

adb shell ime list -a | grep ADB # 应输出：com.android.adbkeyboard/.AdbIME

4. 部署控制端代码

4.1 克隆项目仓库

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM.git cd Open-AutoGLM

4.2 创建虚拟环境并安装依赖

推荐使用pyenv + venv或conda管理环境。

# 创建虚拟环境 python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows # 升级 pip pip install --upgrade pip # 安装核心依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

若使用 Apple Silicon Mac 并希望本地运行模型，还需安装 MLX 相关包：

pip install mlx "git+https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm.git@main"

4.3 验证安装完整性

python -c "import phone_agent; print('依赖安装成功！')"

无报错即表示环境配置完成。

5. 实战操作指南

5.1 启动 AI 代理（命令行模式）

本地模型运行（推荐隐私优先场景）

python main.py \ --local \ --model ./models/AutoGLM-Phone-9B \ --device-id <你的设备ID> \ "打开抖音搜索ID为dycwo11nt61d的博主并关注"

参数说明：

--local：启用本地推理（使用 MLX）
--model：模型路径（需提前下载）
--device-id：通过adb devices获取
最后字符串：自然语言指令

远程模型调用（适合高性能服务器部署）

python main.py \ --device-id 192.168.1.100:5555 \ --base-url http://<server_ip>:8800/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "帮我点一份黄焖鸡米饭"

此时推理在远程服务器完成，本地仅负责 ADB 控制。

5.2 WiFi 无线连接设备

摆脱数据线束缚，实现远程操控。

先用 USB 连接设备并开启 TCP/IP 模式：

adb tcpip 5555

断开 USB，通过 IP 连接：

adb connect 192.168.x.x:5555

验证连接状态：

adb devices

此后所有 ADB 命令都将通过网络传输。

5.3 支持的操作指令集

操作类型	描述
`Tap`	点击指定坐标或元素
`Swipe`	屏幕滑动（上下/左右）
`Type`	输入文本
`Launch`	启动指定应用
`Back`	返回上一页
`Home`	回到桌面
`Long Press`	长按操作
`Double Tap`	双击
`Wait`	等待页面加载完成
`Take_over`	请求人工介入（如验证码）

这些动作由模型根据上下文自主选择组合。

5.4 实际任务示例

社交沟通类

python main.py --local --model ./models/AutoGLM-Phone-9B "打开微信给妈妈发消息说我今晚不回家吃饭"

电商购物类

python main.py --local --model ./models/AutoGLM-Phone-9B "打开淘宝搜索蓝牙耳机按销量排序"

娱乐休闲类

python main.py --local --model ./models/AutoGLM-Phone-9B "打开B站搜索Python入门教程并播放第一个视频"

外卖点餐类

python main.py --local --model ./models/AutoGLM-Phone-9B "打开饿了么搜索附近的沙县小吃"

6. 性能优化策略

6.1 图像预处理优化

高分辨率屏幕截图会显著增加推理耗时。系统默认对图像进行智能降采样：

若长边超过 1024 像素，则等比缩放至 1024
保留宽高比，避免畸变
同时提取 XML UI 树作为结构化补充

此举可减少约 70%-80% 的图像像素量，大幅提升处理速度。

6.2 KV Cache 量化加速

在 MLX 推理过程中启用 KV Cache 8-bit 量化：

generate_args = { "kv_bits": 8 }

效果：

显存占用降低约 30%
推理延迟小幅下降
几乎无精度损失

适用于内存紧张的设备。

6.3 显存管理优化

每轮推理结束后强制清理缓存：

import mlx.core as mx import gc mx.clear_cache() gc.collect()

防止长时间运行导致内存泄漏或性能衰减。

6.4 推荐优化实践

优先使用 USB 连接：传输更稳定，截图更快
关闭后台无关应用：释放更多系统资源
采用 4-bit 量化模型：适合 16GB 内存设备
定期重启服务：避免累积性能下降

7. API 与进阶用法

7.1 Python API 调用示例

from phone_agent import PhoneAgent from phone_agent.model import ModelConfig from phone_agent.agent import AgentConfig # 模型配置 model_config = ModelConfig( model_name="./models/AutoGLM-Phone-9B", is_local=True, max_tokens=3000, temperature=0.1 ) # Agent 配置 agent_config = AgentConfig( max_steps=50, verbose=True, lang="cn" ) # 创建代理实例 agent = PhoneAgent(model_config=model_config, agent_config=agent_config) # 执行任务 result = agent.run("打开网易云音乐搜索周杰伦的晴天并播放") print(f"任务结果: {result}")

7.2 自定义回调函数

实现敏感操作拦截与人工接管：

def on_confirmation(message: str) -> bool: print(f"[警告] 即将执行敏感操作: {message}") return input("确认继续？(y/n): ").lower() == 'y' def on_takeover(message: str) -> None: print(f"[提示] 需要人工操作: {message}") input("完成后请按回车继续...") agent = PhoneAgent( confirmation_callback=on_confirmation, takeover_callback=on_takeover )

7.3 批量任务执行

tasks = [ "打开微信给张三发消息会议改期", "打开支付宝查看账单", "打开微博刷新首页" ] for task in tasks: result = agent.run(task) print(f"✅ 完成: {task}") agent.reset() # 重置状态

8. 常见问题排查

Q1: adb devices 无设备显示

可能原因：

数据线为纯充电线（不支持数据传输）
未开启 USB 调试
未在手机端授权调试权限

解决方法：

adb kill-server adb start-server adb devices

Q2: 模型加载失败或中断

解决方案：

使用--resume-download参数断点续传
切换国内镜像源加速下载：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download --resume-download zai-org/AutoGLM-Phone-9B --local-dir ./models/AutoGLM-Phone-9B

Q3: 内存不足（Killed 或 MemoryError）

建议措施：

使用 4-bit 量化模型（体积缩小 65%）
关闭其他大型应用程序
重启系统释放内存

Q4: 文字输入无效

检查项：

是否已安装 ADB Keyboard
是否已在系统设置中启用
是否设为当前输入法

验证命令：

adb shell ime list -a | grep ADB

Q5: 截图黑屏或失败

部分应用（如银行、支付类）出于安全考虑禁止截屏。此时模型会自动发出Take_over请求，需用户手动操作。

Q6: 运行卡顿或变慢

建议终止进程后重新启动：

# Ctrl+C 中断 python main.py --local --model ./models/AutoGLM-Phone-9B "你的新任务"

Q7: WiFi 连接失败

排查要点：

手机与电脑在同一局域网
手机已开启“无线调试”
防火墙未阻止 5555 端口
IP 地址正确且可达

Q8: 编码错误（乱码）

在启动前设置编码环境变量：

# Windows set PYTHONIOENCODING=utf-8 # Linux/macOS export PYTHONIOENCODING=utf-8

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