5个开源大模型部署推荐：GPT-OSS-20B镜像免配置上手
2026/1/21 5:52:57
Open-AutoGLM代码实例：Python调用API控制安卓设备实战
1. Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架
你有没有想过，让AI像真人一样操作你的手机？不是简单的自动化脚本，而是能“看懂”屏幕、理解语义、自主决策的智能助手。现在，这已经不再是科幻。
Open-AutoGLM 是由智谱AI开源的一款面向移动端的AI代理（Agent）框架，它基于强大的视觉语言模型（VLM），结合 ADB（Android Debug Bridge）技术，实现了真正意义上的“自然语言操控手机”。用户只需输入一句话，比如“打开小红书搜索美食探店推荐”，系统就能自动解析意图、识别当前界面元素、规划点击路径，并一步步完成整个操作流程。
这个项目的核心是AutoGLM-Phone，一个构建在多模态大模型之上的手机智能助理系统。它不仅能“读图”，还能“行动”。通过将视觉感知与动作规划相结合，它把复杂的交互任务变成了可执行的指令流。更关键的是，它是完全开源的，开发者可以本地部署、远程调试，甚至二次开发出属于自己的“数字分身”。
2. 核心原理：AI如何“看”和“动”
2.1 多模态理解：让AI读懂屏幕
传统自动化工具依赖控件ID或坐标点，一旦界面变化就失效。而 Open-AutoGLM 使用的是基于图像的视觉理解方式。
每当你下达一条指令，系统会：
- 通过 ADB 实时截取手机当前屏幕画面；
- 将截图 + 自然语言指令一起送入云端的视觉语言模型（如
autoglm-phone-9b）； - 模型分析图像内容，识别按钮、输入框、列表项等 UI 元素；
- 结合上下文理解用户意图，输出下一步应执行的动作（如“点击位于屏幕下方的‘发现’图标”）。
这种方式不依赖应用内部结构，即使没有源码也能工作，适应性极强。
2.2 动作执行：从决策到点击
模型输出的动作会被解析为具体的 ADB 命令。例如：
- “点击搜索框” →
adb shell input tap x y - “输入文字” →
adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "美食" - “滑动页面” →
adb shell input swipe x1 y1 x2 y2
这些命令通过 ADB 发送到设备，实现精准操控。整个过程形成一个闭环：观察 → 理解 → 决策 → 执行 → 再观察，直到任务完成。
2.3 安全机制与人工介入
考虑到隐私和误操作风险，系统内置了多重保护：
- 敏感操作确认：涉及支付、删除、授权等高危动作时，会暂停并提示用户确认；
- 验证码/登录接管：遇到图形验证码或账号登录场景，自动交还控制权给用户；
- 远程调试支持：可通过 WiFi 连接设备，无需物理接触即可开发测试。
这种“人在环路”的设计，既保证了自动化效率，又不失安全性。
3. 本地环境搭建：连接你的真机
要让 Open-AutoGLM 跑起来，你需要准备一台电脑作为控制端，一部安卓手机作为被控设备，并确保两者能通过 ADB 通信。
3.1 硬件与软件要求
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 控制端操作系统 | Windows 或 macOS |
| Python 版本 | 推荐 3.10+ |
| 安卓设备 | Android 7.0 及以上版本 |
| ADB 工具 | 必须安装并配置环境变量 |
3.2 配置 ADB 环境
Windows 用户
- 下载 Android SDK Platform Tools 并解压。
- 按
Win + R输入sysdm.cpl，打开“系统属性”。 - 进入“高级”→“环境变量”。
- 在“系统变量”中找到
Path，点击“编辑”→“新建”，添加 ADB 解压目录路径（如C:\platform-tools）。 - 打开命令行，输入：
若显示版本号，则说明配置成功。adb version
macOS 用户
在终端中执行以下命令（假设 platform-tools 解压在 Downloads 目录）：
export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools你可以将这行命令写入.zshrc或.bash_profile文件，避免每次重启终端都要重新设置。
3.3 手机端设置
开启开发者模式
进入“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”。启用 USB 调试
返回“设置”主菜单 → “开发者选项” → 开启“USB 调试”。安装 ADB Keyboard（用于文本输入）
- 下载 ADB Keyboard APK 并安装。
- 进入“语言与输入法”设置 → 将默认输入法切换为ADB Keyboard。
- 这样 AI 才能通过 ADB 向输入框发送文字。
4. 部署 Open-AutoGLM 控制端
一切准备就绪后，开始部署本地控制代码。
4.1 克隆项目仓库
git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM4.2 安装依赖
pip install -r requirements.txt pip install -e .注意：部分依赖可能需要编译，请确保你的系统已安装
wheel、setuptools和 C++ 构建工具（Windows 用户建议安装 Microsoft C++ Build Tools）。
5. 设备连接方式详解
Open-AutoGLM 支持两种连接方式：USB 和 WiFi。推荐先用 USB 调通，再尝试无线连接。
5.1 USB 连接（稳定首选）
使用数据线将手机连接电脑。
手机会弹出“允许USB调试？”提示，勾选“始终允许”并点击确定。
在终端运行：
adb devices输出应类似：
List of devices attached 1234567890ABCDEF device出现
device状态即表示连接成功。
5.2 WiFi 远程连接（灵活开发）
适用于远程调试或无数据线场景。
- 先用 USB 连接设备，启动 ADB TCP/IP 模式：
adb tcpip 5555 - 断开 USB 数据线。
- 获取手机 IP 地址（可在“设置”→“WLAN”中查看）。
- 使用 IP 连接设备：
成功后会返回：adb connect 192.168.x.x:5555connected to 192.168.x.x:5555
此后即可通过网络进行所有 ADB 操作。
6. 启动 AI 代理：让AI接管手机
6.1 命令行快速体验
在项目根目录下运行：
python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ --base-url http://192.168.1.100:8800/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 | 通过adb devices获取的设备ID，若为WiFi连接则填写IP:5555 |
--base-url | 云端 vLLM 服务的地址，格式为http://<IP>:<端口>/v1 |
--model | 指定使用的模型名称，需与服务端加载的一致 |
| 最后的字符串 | 用户输入的自然语言指令 |
执行后，你会看到 AI 开始自动操作手机：解锁、打开应用、搜索、点击关注……全程无需手动干预。
6.2 Python API 编程调用
除了命令行，你还可以将其集成进自己的 Python 脚本中，实现更复杂的逻辑控制。
from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建 ADB 连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备（WiFi） 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模式 success, message = conn.enable_tcpip(5555) if success: ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")这段代码展示了如何用 Python 动态管理设备连接，非常适合嵌入到自动化测试平台或远程运维系统中。
7. 常见问题与排查建议
7.1 ADB 连接失败
现象：
adb devices显示unauthorized
解决：检查手机是否弹出授权对话框，确认电脑指纹并点击“允许”。现象：
adb connect失败或超时
解决：确保手机与电脑在同一局域网；关闭防火墙或杀毒软件；尝试重启 ADB 服务：adb kill-server adb start-server
7.2 模型无响应或乱码
- 检查点：
- 确认 vLLM 服务正常运行且监听正确端口；
- 检查
--base-url是否拼写错误（注意/v1后缀）； - 查看服务端日志是否有 OOM（显存不足）报错；
- 确保
max-model-len设置足够大（建议 ≥ 4096）以容纳长上下文。
7.3 文字输入失败
- 原因：未正确设置 ADB Keyboard 为默认输入法。
- 验证方法：在终端执行：
观察当前焦点输入框是否出现“Hello”字样。adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "Hello"
7.4 屏幕识别不准
- 优化建议：
- 提高截图分辨率（修改源码中的截图尺寸）；
- 避免反光或遮挡屏幕；
- 对于复杂界面，可尝试拆分指令，分步执行。
8. 总结
Open-AutoGLM 不只是一个技术玩具，它代表了一种全新的交互范式——用自然语言直接操控设备。无论是批量处理重复操作、辅助老年人使用手机，还是构建全自动的移动测试机器人，它的潜力都远超传统自动化方案。
本文带你完成了从环境配置、设备连接到实际调用的完整流程。你现在完全可以：
- 用一行命令让 AI 帮你刷短视频；
- 写个脚本自动收集竞品 App 的首页信息；
- 搭建一个远程“AI客服”，帮家人解决手机使用问题。
更重要的是，这一切都建立在开源、可控、可定制的基础上。你可以自由扩展功能，接入更多模型，甚至训练专属的垂直领域代理。
未来已来，只是分布不均。而现在，你已经拿到了通往未来的钥匙。
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