Flutter 与开源鸿蒙（OpenHarmony）离线能力与数据同步架构设计：打造高可用跨端应用 - 指南
2026/1/18 8:47:44
Open-AutoGLM汽车服务：保养提醒与4S店预约机器人
1. 引言
随着智能移动设备的普及和人工智能技术的不断演进，AI Agent 正在从云端走向终端，逐步渗透到用户的日常操作中。Open-AutoGLM 是由智谱开源的一款面向手机端的 AI Agent 框架，基于视觉语言模型（VLM）实现对移动设备的自动化控制。该框架不仅能够理解屏幕上的图文信息，还能通过自然语言指令驱动设备完成复杂任务，如应用打开、内容搜索、账号登录等。
在这一技术基础上，我们可以构建高度实用的垂直场景智能助手。本文将聚焦于一个典型应用场景——汽车用户服务中的“保养提醒与4S店预约”机器人。通过整合 Open-AutoGLM 的多模态感知与自动化执行能力，系统可自动监测车辆使用状态、识别日历或短信中的维保时间，并主动发起4S店在线预约流程，极大提升用户体验与服务效率。
2. 技术架构解析
2.1 AutoGLM-Phone 核心机制
AutoGLM-Phone 是 Open-AutoGLM 的核心运行时框架，其工作原理建立在三个关键技术模块之上：
- 视觉语言模型（VLM）：负责解析当前手机屏幕截图中的文本、按钮、图标等元素，理解界面语义。
- 动作规划引擎：根据用户指令和当前界面状态，生成下一步操作序列（如点击、滑动、输入）。
- ADB 控制层：通过 Android Debug Bridge 实现对设备的实际操控，包括触摸模拟、键盘输入、截屏获取等。
整个系统以“观察—思考—行动”的闭环方式进行运作：
- 截取当前屏幕图像；
- 将图像与自然语言指令一同送入 VLM 进行意图理解和状态判断；
- 规划出具体的操作步骤（坐标点击或控件调用）；
- 通过 ADB 执行动作；
- 循环直至任务完成。
这种设计使得 AI 能像人类一样“看懂”界面并“动手”操作，无需依赖 App 内部 API 或逆向工程。
2.2 Phone Agent 的扩展能力
Phone Agent 在 AutoGLM-Phone 基础上进一步增强了安全性与可用性：
- 敏感操作拦截：当检测到支付、删除、授权等高风险行为时，自动暂停并提示用户确认。
- 人工接管机制：在验证码输入、图形验证等人机交互瓶颈环节，支持临时切换为手动操作。
- 远程调试支持：可通过 WiFi 启用 ADB 连接，实现跨网络的远程设备控制与开发调试。
这些特性为构建长期运行、可信可靠的个人助理提供了基础保障。
3. 应用实践：汽车保养提醒与4S店预约机器人
3.1 场景需求分析
对于私家车车主而言，定期进行车辆保养是维持性能与延长寿命的关键。然而，许多用户因工作繁忙或缺乏记录习惯而错过最佳保养周期。传统方式依赖纸质手册或经销商电话提醒，响应慢且体验差。
理想解决方案应具备以下功能：
- 自动识别上次保养时间；
- 结合行驶里程估算下次保养节点；
- 到期前提醒用户；
- 主动协助完成4S店预约。
这正是 Open-AutoGLM 可以发挥价值的典型场景。
3.2 系统实现方案
我们设计了一个端到端的自动化流程，利用 Open-AutoGLM 在本地手机上部署 AI Agent 来完成全流程操作。
功能模块划分
| 模块 | 功能描述 |
|---|---|
| 数据采集 | 读取微信聊天记录/短信中的保养记录、提取车载系统中的里程数据 |
| 时间预测 | 基于规则或简单模型推算下一次保养时间（如每10000公里或6个月） |
| 提醒触发 | 在接近保养日期前3天发送通知 |
| 预约执行 | 自动打开品牌官方App或小程序，填写表单并提交预约请求 |
技术选型对比
| 方案 | 是否需要API | 开发难度 | 兼容性 | 安全性 |
|---|---|---|---|---|
| 官方SDK集成 | 是 | 中 | 低（仅限单一品牌） | 高 |
| 小程序爬虫+模拟登录 | 否 | 高 | 中 | 中（易被封） |
| ADB+VLM自动化（本方案） | 否 | 低 | 高（通用所有App） | 高（本地运行，无账号泄露） |
选择 Open-AutoGLM 方案的优势在于无需逆向、不依赖后台接口、适配性强，特别适合小规模个性化部署。
3.3 核心代码实现
以下是实现“自动预约”功能的核心代码片段：
# main.py import time from phone_agent.agent import AutoGLMAgent from phone_agent.adb import ADBConnection def schedule_maintenance(): # 初始化连接 conn = ADBConnection() success, msg = conn.connect("192.168.1.100:5555") if not success: raise Exception(f"设备连接失败: {msg}") agent = AutoGLMAgent( device_id="192.168.1.100:5555", base_url="http://<cloud-server-ip>:8800/v1", model="autoglm-phone-9b" ) # 下达自然语言指令 instruction = ( "打开‘奔驰中国’小程序，进入‘服务预约’页面，" "选择最近的4S店，时间为明天上午10点，" "服务类型为A保，备注‘更换机油滤清器’，然后提交预约。" ) try: result = agent.run(instruction, max_steps=20) print("预约结果:", result) if "成功" in result or "已预约" in result: send_notification("✅ 保养已成功预约！") else: send_notification("⚠️ 预约未完成，请检查。") except Exception as e: send_notification(f"❌ 预约失败：{str(e)}") finally: conn.disconnect() def send_notification(msg: str): # 可通过钉钉、企业微信或本地通知推送 print("[NOTIFY]", msg) if __name__ == "__main__": schedule_maintenance()代码说明
AutoGLMAgent是 Open-AutoGLM 提供的高级接口，封装了截图、推理、动作执行等流程。instruction使用自然语言描述任务目标，无需指定具体坐标或ID。max_steps=20设定最大尝试步数，防止无限循环。- 错误捕获机制确保异常情况下仍能通知用户。
3.4 实际运行流程示例
假设用户已安装“奔驰中国”小程序，AI Agent 的执行路径如下：
启动阶段
- 截图主屏 → 识别是否存在微信图标 → 点击进入
查找历史记录（可选）
- 搜索“4S店”聊天记录 → OCR提取最近一次保养时间 → 计算是否临近周期
打开小程序
- 下拉呼出搜索框 → 输入“奔驰中国”→ 进入小程序首页
导航至预约页
- 识别“服务预约”按钮 → 点击跳转
填写表单
- 依次识别门店选择、时间选择、服务类型等字段 → 自动生成合理选项并点击
提交预约
- 检测“确认预约”按钮 → 执行点击 → 等待返回成功页面
结果反馈
- 截图判断是否出现“预约成功”字样 → 发送通知给用户
整个过程完全自动化，耗时约90秒，且可在夜间静默运行。
3.5 落地难点与优化策略
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 屏幕分辨率差异导致定位偏差 | 使用相对坐标 + 多尺度模板匹配 |
| 小程序加载延迟造成误判 | 加入显式等待机制，结合“加载中”文字检测 |
| 输入法冲突导致字符无法输入 | 固定使用 ADB Keyboard，避免系统输入法弹窗 |
| 网络波动影响远程模型调用 | 设置超时重试机制，最多3次 |
| 敏感操作误触（如取消订单） | 内置关键词过滤，遇到“删除”“解绑”立即暂停 |
此外，建议开启远程 ADB 调试模式，在开发阶段通过浏览器查看实时屏幕流与操作轨迹，便于调试与优化。
4. 总结
4. 总结
本文介绍了如何基于 Open-AutoGLM 构建一个面向汽车用户的智能化服务机器人——保养提醒与4S店预约助手。该系统充分利用了 AutoGLM-Phone 的多模态理解与自动化执行能力，实现了无需API接入、跨App通用的智能代理功能。
核心价值体现在三个方面：
- 零侵入式集成：无需车企开放接口，即可完成服务预约；
- 高可用性：支持本地运行，保护隐私，适应弱网环境；
- 可扩展性强：同一框架可迁移至保险续费、违章查询、充电桩预约等多个汽车后市场场景。
未来，随着轻量化视觉语言模型的发展，此类 AI Agent 有望在更多边缘设备上实现实时、低功耗运行，真正成为每个人的“数字副驾驶”。
获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。