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中小企业自动化新选择：Open-AutoGLM低成本部署实战案例

随着AI智能体技术的快速发展，自动化操作正从大型企业向中小企业及个人开发者渗透。传统RPA（机器人流程自动化）方案往往依赖高昂的授权费用和复杂的系统集成，而开源社区的兴起正在打破这一壁垒。本文聚焦于智谱AI推出的Open-AutoGLM——一个基于视觉语言模型的手机端AI Agent框架，它为中小企业提供了一种低成本、高灵活性的移动设备自动化解决方案。

该框架以AutoGLM-Phone为核心，结合多模态理解与ADB控制能力，实现了“自然语言驱动”的全链路手机操作自动化。用户只需输入如“打开小红书搜索美食”这类指令，系统即可自动解析意图、识别界面元素、规划操作路径并执行点击、滑动、输入等动作。更重要的是，其支持远程调试、敏感操作确认机制以及人工接管功能，兼顾了自动化效率与使用安全性。本文将通过完整部署流程、核心原理剖析与实际应用案例，深入展示如何在真实业务场景中落地Open-AutoGLM。

1. Open-AutoGLM 技术架构与核心优势

1.1 多模态感知驱动的智能代理机制

Open-AutoGLM 的核心技术在于其融合了视觉语言模型（VLM）与自动化执行引擎的架构设计。传统的UI自动化工具（如Appium或uiautomator2）依赖控件ID或坐标定位，对动态界面适应性差，维护成本高。而Open-AutoGLM采用“屏幕截图+自然语言指令”作为输入，由视觉语言模型进行语义理解，从而实现更接近人类认知的操作方式。

具体而言，系统每轮执行时会：

1. 通过 ADB 截取当前手机屏幕；
2. 将图像与用户指令拼接成多模态提示词（prompt）；
3. 输入至云端运行的 AutoGLM 视觉语言模型；
4. 模型输出结构化操作命令（如“点击位于右下角的‘搜索’图标”）；
5. 控制端解析命令并通过 ADB 执行对应操作。

这种“感知-决策-执行”闭环使得系统具备较强的泛化能力，即使面对不同品牌手机、不同分辨率或界面微调的应用，也能稳定完成任务。

1.2 轻量化客户端 + 高性能服务端分离设计

为了降低本地资源消耗并提升推理性能，Open-AutoGLM采用了典型的前后端分离架构：

• 客户端（本地PC/笔记本）：负责设备连接管理、屏幕采集、指令转发与操作执行，仅需轻量级Python环境即可运行。
• 服务端（云服务器/GPU主机）：承载大模型推理服务（通常基于vLLM或HuggingFace Transformers），处理来自客户端的多模态请求。

这种设计允许中小企业利用现有闲置GPU服务器或租用按需计费的云实例（如阿里云PAI、AWS EC2 G系列）来部署模型，避免一次性投入昂贵硬件。同时，多个客户端可共享同一服务端资源，进一步摊薄单位成本。

1.3 安全与可控性设计

考虑到自动化操作可能涉及账号登录、支付确认等敏感场景，Open-AutoGLM内置了多重安全机制：

• 敏感操作拦截：当检测到“输入密码”、“确认支付”等关键词时，系统暂停执行并等待人工确认；
• 人工接管接口：提供API和CLI命令用于临时中断AI代理，手动完成关键步骤后再交还控制权；
• 操作日志审计：所有AI生成的动作均被记录，便于回溯与合规审查。

这些特性使其不仅适用于日常任务自动化，也可在客服辅助、数据采集、测试脚本生成等企业级场景中安全应用。

2. 环境准备与设备连接配置

2.1 硬件与软件依赖清单

要成功部署 Open-AutoGLM，需准备以下软硬件环境：

注意：若仅测试基础功能，可使用CPU模式运行小型模型，但响应速度较慢；生产环境建议使用GPU加速。

2.2 ADB 工具安装与环境配置

ADB（Android Debug Bridge）是连接PC与安卓设备的核心桥梁。以下是跨平台配置指南：

Windows 配置步骤

1. 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
2. 按Win + R输入sysdm.cpl，进入“系统属性” → “高级” → “环境变量”。
3. 在“系统变量”中找到Path，点击编辑，添加ADB解压目录路径（如C:\platform-tools）。
4. 打开命令提示符，执行adb version，若显示版本信息则配置成功。

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

为永久生效，可将上述命令写入 shell 配置文件（如.zshrc或.bash_profile）。

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” → 连续点击“版本号”7次，启用“开发者模式”。
2. 返回设置主菜单，进入“开发者选项”。
3. 启用“USB调试”开关，并在弹出的授权对话框中点击“允许”。

提示：部分厂商（如小米、华为）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AI代理无法直接调用标准软键盘输入文字，必须借助专用虚拟输入法实现文本注入。

1. 下载 ADB Keyboard APK 并安装到手机。
2. 进入“设置” → “语言与输入法” → “默认键盘” → 选择“ADB Keyboard”。
3. 测试输入：在任意输入框长按，选择“输入法” → 切换为“ADB Keyboard”。

配置完成后，可通过以下命令测试文本输入：

adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "Hello_AutoGLM"

若目标输入框出现“Hello_AutoGLM”，说明输入通道已打通。

4. 控制端部署与远程连接实践

4.1 克隆项目与依赖安装

在本地电脑上执行以下命令获取 Open-AutoGLM 控制代码：

git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM pip install -r requirements.txt pip install -e .

安装过程中可能出现依赖冲突问题，建议使用虚拟环境隔离：

python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS # 或 venv\Scripts\activate # Windows

4.2 设备连接方式详解

USB 连接模式（推荐初学者）

1. 使用数据线连接手机与电脑。
2. 执行命令查看设备状态：

adb devices

正常输出应类似：

List of devices attached ABCDEF1234567890 device

其中ABCDEF1234567890即为设备ID。

WiFi 远程连接（适合长期运行）

对于需要持续运行的自动化任务，WiFi连接更为便捷：

# 第一步：通过USB连接后开启TCP/IP监听 adb tcpip 5555 # 第二步：断开USB，使用IP连接 adb connect 192.168.1.100:5555

注意：确保手机与电脑处于同一局域网。可通过adb shell ip addr show wlan0获取设备IP地址。

4.3 Python API 实现自动化连接管理

除了命令行操作，Open-AutoGLM 提供了完整的 Python API 接口，便于集成到企业内部系统中。以下是一个典型的远程连接管理示例：

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}") # 在USB设备上启用TCP/IP（方便后续无线调试） success, message = conn.enable_tcpip(5555) ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

该脚本可用于构建集中式设备监控平台，批量管理数十台测试机或运营设备。

5. 启动AI代理与任务执行验证

5.1 命令行方式启动代理

当服务端模型已部署完毕（例如通过vLLM启动autoglm-phone-9b模型并映射端口8800），可在本地执行以下命令触发自动化流程：

python main.py \ --device-id ABCDEF1234567890 \ --base-url http://123.45.67.89:8800/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：通过adb devices获取的设备标识；
• --base-url：云服务器公网IP及开放端口；
• --model：指定使用的模型名称；
• 最后字符串：自然语言指令，支持中文复杂句式。

5.2 执行过程分析与日志解读

运行期间，控制台将输出如下信息：

[INFO] 当前屏幕已捕获 [INFO] 发送多模态请求至 http://123.45.67.89:8800/v1 [MODEL] 解析结果: {"action": "tap", "target": "首页底部导航栏第二个图标", "reason": "根据指令需进入视频流"} [EXECUTE] 执行点击操作 (x=270, y=2300) ... [SUCCESS] 已完成“关注”操作

每一阶段均有详细日志，便于排查失败原因。常见异常包括：

• 屏幕内容变化过快导致误判；
• 网络延迟引起模型响应超时；
• 权限未授权导致ADB命令失败。

5.3 实际应用场景拓展

除示例中的社交平台操作外，Open-AutoGLM 还可应用于：

• 电商比价采集：定时打开多个购物App，搜索指定商品并提取价格；
• 内容发布自动化：跨平台同步发布图文/短视频内容；
• APP兼容性测试：模拟用户操作路径，验证不同机型下的UI表现；
• 客服辅助应答：根据客户问题自动查找App内帮助文档并截图回复。

6. 常见问题与优化建议

6.1 连接类问题排查

6.2 模型服务稳定性优化

若出现模型返回乱码或长时间无响应，请检查以下配置：

• vLLM 启动参数是否包含--max-model-len 4096：确保支持长上下文；
• 显存是否充足：9B级别模型至少需要16GB VRAM；
• HTTP服务是否启用 CORS：避免跨域请求被拒。

推荐启动命令示例：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model zhipu-autobots/autoglm-phone-9b \ --max-model-len 4096 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --host 0.0.0.0 --port 8800

6.3 性能与成本平衡策略

对于预算有限的中小企业，可采取以下措施降低成本：

• 共享模型服务：单台GPU服务器支撑多个客户端并发请求；
• 错峰运行任务：将非实时任务安排在夜间低谷时段执行；
• 使用量化模型：尝试GGUF格式的INT4量化版本，在CPU上运行轻量任务。

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