福州市网站建设_网站建设公司_GitHub_seo优化

Open-AutoGLM如何集成？与其他系统对接API方案

1. Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架

你有没有想过，让AI帮你操作手机？不是简单的语音助手，而是真正“看懂”屏幕、理解界面、自动点击滑动，像真人一样完成复杂任务。这就是Open-AutoGLM的核心能力。

它是智谱AI开源的一个基于视觉语言模型（VLM）的手机智能体框架，名字里的“AutoGLM”代表它背后驱动的是GLM系列大模型，“Phone”则明确了它的战场——安卓手机。通过结合多模态感知、意图理解与自动化执行，Open-AutoGLM 能把一句自然语言指令，比如“打开小红书搜美食”，转化成一系列精准的屏幕操作，全程无需人工干预。

更关键的是，它不仅仅是一个玩具项目，而是一个具备工程落地潜力的AI Agent框架。这意味着你可以把它集成进自己的系统里，用API调用的方式，实现远程控制、批量操作、自动化测试甚至客服辅助等场景。本文就带你搞清楚：怎么部署？怎么连接真机？怎么用API对接你的业务系统？

2. 核心架构解析：它是怎么“看”和“动”的？

在动手之前，先搞明白Open-AutoGLM是怎么工作的。理解了原理，集成时才能少踩坑。

2.1 多模态感知：让AI“看见”屏幕

传统自动化工具（如Appium）依赖控件ID或坐标，一旦界面改版就失效。而Open-AutoGLM不同，它用的是视觉语言模型。

每次执行操作前，系统会通过ADB抓取当前手机屏幕截图，然后把这张图+用户指令一起喂给云端的大模型。模型不仅能识别图中的文字、按钮、图标，还能理解它们之间的语义关系。比如，它知道“搜索框”长什么样，“关注”按钮通常出现在哪里，即使没有ID也能准确定位。

这就像是给AI配了一双眼睛，让它能像人一样“看图办事”。

2.2 ADB驱动：让AI“动手”操作

光看得懂还不行，还得会动。Open-AutoGLM通过ADB（Android Debug Bridge）来控制设备。

• 点击/滑动：通过adb shell input tap/swipe发送触摸指令。
• 输入文字：使用一个叫ADB Keyboard的虚拟输入法，通过ADB命令发送文本，避免手动打字。
• 获取状态：通过adb shell dumpsys window windows获取当前Activity和窗口信息，辅助判断页面状态。

所有这些操作都由AI根据对屏幕的理解，自主规划路径并执行。

2.3 安全机制：敏感操作不越界

完全自动化有风险。为此，系统内置了敏感操作确认机制。当检测到可能涉及隐私或资金的操作（如支付、删除账号），AI会暂停并等待人工确认。同时，在登录验证码等无法自动处理的场景，也支持“人工接管”，确保流程可控。

3. 本地控制端部署全流程

现在我们开始实战。假设你已经有一台云服务器跑好了vLLM服务（用于推理AutoGLM模型），接下来是在本地电脑部署控制端，连接真机，并调用云端AI。

3.1 硬件与环境准备

你需要准备以下几样东西：

• 本地电脑：Windows 或 macOS 均可
• Python环境：建议 3.10+
• 安卓设备：Android 7.0以上的真实手机或模拟器
• ADB工具：Android SDK Platform Tools

ADB安装与配置

Windows用户：

1. 下载 Platform Tools
2. 解压后，将文件夹路径添加到系统环境变量Path中
3. 打开命令行，输入adb version，看到版本号即成功

macOS用户： 在终端执行：

export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools

（请根据实际解压路径调整）

提示：可以把这行加到.zshrc或.bash_profile中，避免每次重启终端都要重新设置。

3.2 手机端设置：开启调试权限

要让电脑控制手机，必须开启开发者权限。

1. 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”。

2. 开启USB调试
   返回设置主界面 → “开发者选项” → 开启“USB调试”。

3. 安装ADB Keyboard

   • 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”

为什么需要这个？因为AI不能帮你打字。ADB Keyboard允许我们通过命令直接输入文本，是实现全自动化的关键一环。

3.3 部署Open-AutoGLM控制端

接下来，在本地电脑上拉取并安装控制代码。

# 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 2. 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

安装完成后，你就拥有了本地的“指挥中心”，它可以：

• 连接手机
• 抓取屏幕
• 调用云端AI模型
• 执行AI返回的操作指令

3.4 连接设备：USB vs WiFi

Open-AutoGLM支持两种连接方式，各有适用场景。

USB连接（推荐初学者）

最稳定的方式，适合调试阶段。

adb devices

如果输出类似：

List of devices attached ABCDEF123 device

说明设备已识别，可以继续。

WiFi远程连接（适合生产环境）

想摆脱数据线？可以用WiFi远程控制。

首次需用USB连接一次：

# 启用TCP/IP模式，端口5555 adb tcpip 5555

断开USB后，用手机IP连接：

adb connect 192.168.x.x:5555

之后只要在同一局域网，就能无线控制。这对远程调试、无人值守自动化非常有用。

4. 启动AI代理：从命令行到API调用

一切就绪，现在让AI接管手机。

4.1 命令行快速体验

在项目根目录运行：

python main.py \ --device-id ABCDEF123 \ --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ID
• --base-url：你的云服务器地址和端口，必须能外网访问
• --model：指定使用的模型名称（需与vLLM服务中加载的一致）
• 最后的字符串：你的自然语言指令

执行后，你会看到AI一步步分析屏幕、生成操作、执行点击，最终完成任务。整个过程就像在看一个机器人自己玩手机。

4.2 Python API集成：嵌入你的系统

如果你希望把这项能力集成进自己的平台（比如客服系统、自动化测试平台），就不能只靠命令行。Open-AutoGLM提供了清晰的Python API。

设备管理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}") # 在USB设备上启用TCP/IP（方便后续无线连接） 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")

这段代码展示了如何用程序化方式管理设备连接，非常适合做批量设备控制。

AI代理调用示例

虽然官方未提供完整的Agent调用封装，但你可以参考main.py的逻辑，构建自己的调用流程：

1. 截图 →adb exec-out screencap -p > screen.png
2. 编码图片 → base64
3. 构造请求体 → 包含图片、指令、历史对话
4. 调用vLLM API →POST /v1/chat/completions
5. 解析响应 → 提取操作类型（tap, swipe, input等）和参数
6. 执行操作 → 通过ADB发送指令
7. 循环直到任务完成

建议：将这套流程封装成一个PhoneAgentClient类，暴露一个简洁接口，如：

client.run_task(device_id, "给微信好友张三发消息：今晚聚餐吗？")

这样你的其他系统只需调用这一行代码，就能完成复杂操作。

5. 常见问题与排查建议

实际部署中总会遇到各种问题，这里列出几个高频坑点及解决方案。

5.1 连接失败：adb devices 显示 unauthorized

原因：手机未授权电脑调试。

解决：检查手机是否弹出“允许USB调试？”的对话框，勾选“始终允许”并点击确定。

5.2 ADB频繁掉线（尤其WiFi模式）

原因：网络不稳定或手机休眠。

建议：

• 使用USB连接进行关键任务
• 在手机设置中关闭“休眠”或设置“永不休眠”
• 保持设备在同一局域网，避免信号干扰

5.3 模型无响应或返回乱码

可能原因：

• vLLM服务未正确加载模型
• 显存不足导致推理失败
• max-model-len设置过小，截断了输出

检查项：

• 确认vLLM启动命令包含-model zhipuai/autoglm-phone-9b
• 检查GPU显存是否足够（9B模型建议至少16GB）
• 增加--max-model-len 8192参数

5.4 文字输入失败

现象：该打字的地方没反应。

排查步骤：

1. 确认已安装 ADB Keyboard
2. 确认已在系统设置中将其设为默认输入法
3. 测试命令：adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "hello"是否能输入

6. 总结：不只是一个Demo，而是可集成的AI能力

Open-AutoGLM 不只是一个炫酷的开源项目，它展示了一种全新的交互范式：用自然语言指挥设备。更重要的是，它的设计是模块化的，完全可以作为组件集成进企业级系统。

通过本文的部署和API调用实践，你应该已经掌握了：

• 如何在本地搭建控制环境
• 如何连接真实手机设备
• 如何调用云端AI模型驱动自动化
• 如何用Python API实现系统级集成

未来你可以基于它构建：

• 自动化测试平台：用自然语言写测试用例，自动执行UI测试
• 客服辅助系统：坐席说一句“帮用户查订单”，AI自动操作APP查找
• 批量运营工具：自动完成应用商店评论、内容发布等重复操作
• 无障碍辅助：帮助视障用户通过语音操控手机

这才是AI Agent的真正价值——不止于对话，而是能动手做事。

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。