Youtu-2B低算力部署：端侧设备运行大模型实战指南
2026/1/18 8:15:25
Open-AutoGLM实战教程：云服务器+本地客户端协同工作架构解析
1. 引言
1.1 技术背景与学习目标
随着多模态大模型的快速发展，AI Agent 正在从理论走向实际应用。Open-AutoGLM 是由智谱开源的一款面向手机端的 AI 智能助理框架，基于视觉语言模型（VLM）实现对移动设备的自动化操作。用户只需通过自然语言下达指令，如“打开小红书搜索美食”，系统即可自动理解屏幕内容、规划操作路径，并借助 ADB 完成点击、滑动、输入等动作。
本教程将带你完整掌握Open-AutoGLM 的云-端协同架构，重点讲解如何在本地电脑部署控制端，连接真实安卓设备，并调用部署于云服务器上的 AI 模型服务，实现远程智能操控。学完本文后，你将能够：
- 理解 Open-AutoGLM 的整体架构设计
- 在本地环境配置 ADB 与 Python 控制端
- 实现 USB 与 WiFi 两种方式连接手机
- 调用云端 vLLM 模型服务执行自然语言指令
- 掌握常见问题排查方法
1.2 前置知识要求
为顺利跟随本教程实践，请确保具备以下基础：
- 熟悉基本命令行操作（Windows CMD / macOS Terminal）
- 了解 Python 基础语法及虚拟环境使用
- 对 ADB 工具有初步认知
- 拥有一台可公网访问的 Linux 云服务器（用于部署模型）
2. Open-AutoGLM 架构概览
2.1 系统组成与数据流
Open-AutoGLM 采用典型的客户端-服务端分离架构，核心组件包括：
- 本地客户端（Control Client）：运行在开发者本地电脑，负责设备连接、截图获取、指令转发。
- ADB 层：作为桥梁，实现对安卓设备的屏幕抓取和操作注入。
- 云服务端（Model Server）：部署在远程服务器上，运行基于 vLLM 的 AutoGLM 大模型，接收多模态输入并返回操作指令序列。
- 反馈闭环机制：每步操作后重新截图上传，形成“感知→决策→执行→再感知”的闭环。
[用户输入] ↓ (自然语言) [本地客户端] → [ADB 截图 + 当前状态] ↓ (HTTP 请求) [云服务器] → [VLM 模型推理] → [输出操作指令] ↑_________________________|这种架构的优势在于：
- 将计算密集型任务卸载到高性能 GPU 服务器
- 本地仅需轻量级控制逻辑，兼容低配 PC
- 支持多设备共用同一模型服务
2.2 核心技术栈说明
| 组件 | 技术选型 | 作用 |
|---|---|---|
| 视觉理解 | CLIP + LLaMA-based VLM | 解析屏幕图像与文本语义 |
| 操作控制 | ADB 协议 | 注入点击、滑动、输入事件 |
| 模型服务 | vLLM + FastAPI | 高效推理调度与 API 暴露 |
| 输入法支持 | ADB Keyboard | 实现无键盘依赖的文字输入 |
| 远程调试 | ADB over TCP/IP | 支持 WiFi 连接与远程开发 |
3. 本地控制端部署全流程
3.1 硬件与环境准备
操作系统支持
- Windows 10/11或macOS 12+
- 推荐使用 Python 3.10+，避免版本兼容性问题
安装 ADB 工具
ADB（Android Debug Bridge）是 Android SDK 的一部分，用于与设备通信。
Windows 用户安装步骤：
- 下载 Android Platform Tools
- 解压至任意目录（如
C:\platform-tools） - 添加路径到系统环境变量：
Win + R→ 输入sysdm.cpl- “高级” → “环境变量”
- 在“系统变量”中找到
Path，点击“编辑” - 新增条目：
C:\platform-tools
- 验证安装：
输出类似adb versionAndroid Debug Bridge version 1.0.41表示成功。
macOS 用户配置方法：
在终端执行以下命令（假设解压目录为~/Downloads/platform-tools）：
export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools建议将该行添加至~/.zshrc或~/.bash_profile文件中以持久化。
3.2 手机端设置指南
开启开发者模式与 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 → “开发者选项”
- 启用“USB 调试”开关
⚠️ 注意：部分厂商（如小米、华为）可能还需额外开启“OEM 解锁”或“USB 调试（安全设置）”。
安装 ADB Keyboard 输入法
由于无法直接调起软键盘，需使用专用工具实现文本输入。
- 下载 ADB Keyboard APK 并安装
- 进入“设置” → “语言与输入法” → “当前输入法”
- 切换为 “ADB Keyboard”
此后可通过 ADB 命令发送文字：
adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "hello world"3.3 克隆并安装 Open-AutoGLM 控制端
在本地电脑执行以下命令：
# 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 .✅ 提示：
-e .表示以可编辑模式安装，便于后续修改源码调试。
4. 设备连接方式详解
4.1 USB 连接方式（推荐初学者）
最稳定的方式，适合调试阶段。
- 使用 USB 数据线连接手机与电脑
- 手机弹出“允许 USB 调试？”对话框时，点击“允许”
- 执行命令查看设备状态：
adb devices预期输出：
List of devices attached ABCDEF1234567890 device若显示unauthorized，请检查是否已授权；若为空，则重插 USB 或重启 ADB 服务：
adb kill-server adb start-server4.2 WiFi 远程连接方式（适用于远程控制）
当设备不在身边时，可通过局域网或公网进行无线控制。
第一步：通过 USB 启用 TCP/IP 模式
adb tcpip 5555此命令让设备监听 5555 端口的 ADB 连接请求。
第二步：断开 USB，使用 IP 连接
获取手机 IP 地址（可在“设置”→“WLAN”中查看），然后执行：
adb connect 192.168.x.x:5555例如：
adb connect 192.168.1.100:5555连接成功后，再次运行adb devices应能看到设备列表。
🔐 安全提示：ADB 默认无密码认证，建议仅在可信网络中使用，或结合 SSH 隧道增强安全性。
5. 启动 AI 代理并执行任务
5.1 命令行方式启动任务
确保云服务器上的模型服务已启动（如使用 vLLM 暴露/v1/chat/completions接口），然后在本地执行：
python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://<你的云服务器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：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--device-id | 来自adb devices输出的设备 ID |
--base-url | 云服务器上模型服务的地址，需包含协议和端口 |
--model | 指定使用的模型名称（需与服务端注册一致） |
| 最后字符串 | 用户自然语言指令 |
执行过程中，程序会：
- 自动截取当前屏幕
- 编码图像与指令为多模态输入
- 发送至云端模型推理
- 解析返回的操作动作（如“点击坐标(x,y)”、“输入文本”）
- 通过 ADB 执行操作
- 循环直至任务完成或超时
5.2 使用 Python API 实现远程连接管理
对于集成开发或批量控制场景，推荐使用内置 API。
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}") # （可选）为 USB 设备启用 TCP/IP success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开指定设备 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")该 API 支持：
- 多设备并发管理
- 动态 IP 获取
- 连接状态监控
- 异常自动重连
6. 常见问题与解决方案
6.1 连接类问题
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
adb devices无输出 | 驱动未安装 / USB 模式错误 | 更换数据线，尝试“文件传输”模式 |
显示unauthorized | 未授权调试 | 重新插拔，确认手机端授权弹窗 |
connect failed: Connection refused | 端口未开放 / 防火墙拦截 | 检查云服务器安全组规则，放行 5555 和模型端口（如 8800） |
6.2 模型服务相关异常
| 问题现象 | 原因分析 | 优化建议 |
|---|---|---|
| 模型响应慢或超时 | 显存不足 / max_model_len 设置过小 | 调整 vLLM 启动参数，增加--gpu-memory-utilization 0.9 |
| 输出乱码或无效操作 | tokenizer 不匹配 | 确保服务端加载的是专用于 AutoGLM 的分词器 |
| OOM 错误 | 批处理过大 | 减少并发请求数，启用--max-num-seqs 4限制 |
6.3 敏感操作与人工接管机制
为防止误操作造成损失，系统内置了安全策略：
- 敏感动作确认：涉及支付、删除、权限变更等操作时，暂停执行并提示用户确认
- 验证码识别绕过：遇到图形验证码时，自动暂停并将截图推送至本地，等待人工输入
- 操作回滚功能：记录操作历史，支持一键撤销最近几步
这些机制可通过配置文件config/safety.yaml进行定制。
7. 总结
7.1 核心要点回顾
本文详细介绍了 Open-AutoGLM 的云-端协同架构及其本地部署流程，主要内容包括：
- 架构设计：采用“本地采集+云端推理”的模式，兼顾性能与灵活性
- 环境搭建：完成了 ADB 配置、手机调试开启、控制端安装等前置准备
- 连接方式：掌握了 USB 与 WiFi 两种设备接入方法
- 任务执行：通过命令行或 API 调用实现了自然语言驱动的自动化操作
- 问题排查：总结了常见连接失败、模型异常等问题的应对策略
7.2 最佳实践建议
- 开发阶段优先使用 USB 连接，稳定性更高
- 云服务器建议选用至少 24GB 显存的 GPU（如 A10/A100），以支持 9B 级模型高效推理
- 定期更新 Open-AutoGLM 仓库代码，获取最新功能与修复
- 在生产环境中启用日志审计与操作记录，便于追溯与复盘
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