1小时打造KB2533623漏洞检测原型
2026/1/21 10:31:16
Open-AutoGLM与Appium对比：自动化框架选型部署评测教程
1. 引言：当AI成为你的手机操作员
你有没有想过，有一天只需要说一句“帮我订明天上午的高铁票”，手机就能自动打开12306、登录账号、选择车次并完成下单？这不再是科幻场景。随着多模态大模型的发展，AI Agent 正在从“对话助手”进化为“行动执行者”。
Open-AutoGLM 就是这样一个走在前沿的开源项目——由智谱推出，基于视觉语言模型（VLM）构建的手机端 AI Agent 框架。它不仅能“看懂”屏幕上的每一个按钮和文字，还能通过自然语言指令驱动真实设备完成复杂操作。
而我们熟悉的传统自动化工具如 Appium，则依赖脚本编写、控件定位和固定流程。两者在理念和技术路径上截然不同。
本文将带你深入体验Open-AutoGLM 的完整部署流程，并通过与Appium的横向对比，分析它们各自的适用场景、优劣势以及未来潜力。无论你是想尝试最新AI技术的开发者，还是在为企业自动化方案做技术选型的工程师，都能从中获得实用参考。
2. Open-AutoGLM 是什么？让AI真正“动手”
2.1 多模态理解 + 自动化执行的新范式
Open-AutoGLM 背后的核心项目叫AutoGLM-Phone，是一个基于视觉语言模型的 AI 手机智能助理框架。它的运行机制可以概括为三步：
- 感知：通过截图获取当前手机屏幕画面，输入到 VLM 模型中，理解界面上的文字、图标、布局。
- 决策：结合用户下达的自然语言指令（如“发朋友圈说今天天气真好”），推理出下一步该点击哪里、输入什么内容。
- 执行：通过 ADB（Android Debug Bridge）发送模拟点击、滑动、输入等命令，操控真实设备。
整个过程无需预先编写脚本，也不依赖应用的 UI 层级结构（如 resource-id 或 xpath），完全靠“视觉+语义”驱动。
2.2 Phone Agent：更完整的本地化实现
在此基础上，Phone Agent是一个基于 AutoGLM 构建的增强版手机端智能助理系统。它不仅具备上述能力，还增加了以下关键特性：
- 敏感操作拦截：遇到支付、删除、授权等高风险动作时，会暂停并提示人工确认。
- 人工接管机制：在验证码、登录弹窗等 AI 难以处理的场景下，支持手动干预后继续流程。
- 远程调试支持：可通过 WiFi 连接设备，实现跨网络的远程控制与开发调试。
- 持续任务规划：能根据目标自动拆解成多个子步骤，并动态调整执行路径。
这意味着，你不再需要写一行代码，只要描述清楚目标，AI 就能像真人一样一步步操作你的手机。
3. 环境准备与设备连接
要让 Open-AutoGLM 真正跑起来，我们需要完成三个环节的搭建：
- 服务端：部署支持 AutoGLM 推理的云端模型（通常使用 vLLM + 显卡服务器）
- 控制端：在本地电脑运行 Open-AutoGLM 控制程序
- 设备端：安卓手机开启调试权限，供 ADB 控制
本文重点讲解第2和第3部分——如何在本地电脑配置控制端，并连接真实设备。
注：服务端部署涉及 GPU 服务器和模型加载，建议使用云主机（如阿里云、腾讯云带显卡机型），具体可参考官方文档或后续专题文章。
4. 控制端环境搭建
4.1 硬件与软件要求
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows / macOS（推荐 macOS） |
| Python 版本 | 3.10 或以上 |
| 安卓设备 | Android 7.0+ 的真机或模拟器 |
| ADB 工具 | 必须安装并配置环境变量 |
4.2 安装 ADB 工具
ADB 是 Android SDK 的一部分，用于与设备通信。
Windows 用户：
- 下载 Android SDK Platform Tools
- 解压后记下路径，例如
C:\platform-tools - 按
Win + R输入sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量 - 在“系统变量”中的
Path添加该路径 - 打开命令行输入
adb version，若显示版本号则成功
macOS 用户：
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你可以将这行加入.zshrc或.bash_profile实现永久生效。
验证方式同样是运行：
adb version5. 手机端设置指南
为了让电脑能控制手机，必须开启开发者权限。
5.1 开启开发者模式
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”。
5.2 启用 USB 调试
返回设置主界面 → 开发者选项 → 打开“USB 调试”开关。
注意：部分品牌（如小米、华为）可能还需额外开启“USB 安装”或“USB 调试（安全设置）”。
5.3 安装 ADB Keyboard（重要）
由于 AI 无法直接调用系统输入法，我们需要一个可以通过 ADB 发送文本的虚拟键盘。
- 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 下达“输入‘小红书’”指令时，就能通过 ADB 命令自动填入文字。
6. 部署 Open-AutoGLM 控制端
现在开始部署本地控制程序。
6.1 克隆仓库并安装依赖
# 1. 克隆项目 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 .建议使用虚拟环境（venv 或 conda）避免依赖冲突。
6.2 检查设备连接状态
确保手机通过 USB 连接到电脑，然后运行：
adb devices正常输出应类似：
List of devices attached 1234567890ABCDEF device如果显示unauthorized，请在手机上确认是否允许该电脑调试。
7. 连接方式详解：USB vs WiFi
Open-AutoGLM 支持两种设备连接方式，各有适用场景。
7.1 USB 直连（推荐初学者）
优点：稳定、延迟低、无需网络配置
缺点：需物理连线
只需确保adb devices能识别设备即可。
7.2 WiFi 远程连接（适合远程调试）
适用于设备不在身边、或多设备集中管理的场景。
操作步骤如下：
# 1. 先用 USB 连接，启动 ADB TCP 模式 adb tcpip 5555 # 2. 断开 USB，获取手机 IP 地址（可在设置→WLAN 中查看） # 假设 IP 为 192.168.1.100 # 3. 通过 WiFi 连接 adb connect 192.168.1.100:5555之后即使拔掉数据线，也能继续控制设备。
提示：某些手机重启后需重新执行
adb tcpip 5555。
8. 启动 AI 代理：一句话操控手机
一切就绪，现在让我们真正“唤醒”AI。
8.1 命令行方式快速启动
在项目根目录运行：
python main.py \ --device-id 1234567890ABCDEF \ --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：
--device-id：来自adb devices的设备 ID--base-url：指向你部署的 vLLM 服务地址（公网 IP + 端口）--model：指定使用的模型名称- 最后的字符串：你要下达的自然语言指令
执行后，你会看到 AI 自动截图、分析界面、生成操作序列，并逐步完成任务。
8.2 使用 Python API 编程调用
如果你希望将其集成进自己的系统，也可以使用 Python 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}") # 启用 TCP/IP 模式（用于无线连接） 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")这个接口非常适合做批量设备管理、自动化测试平台或远程运维系统。
9. Open-AutoGLM vs Appium：一场新旧范式的对决
| 维度 | Open-AutoGLM | Appium |
|---|---|---|
| 控制方式 | 视觉识别 + 自然语言指令 | 脚本编码 + 控件定位 |
| 学习成本 | 极低，会说话就行 | 较高，需掌握编程和 XPath |
| 维护成本 | 几乎为零，UI 变化不影响 | 高，每次改版都要重写脚本 |
| 适用范围 | 所有可视界面（包括 WebView、游戏） | 仅限可获取 DOM 结构的应用 |
| 执行逻辑 | 动态规划，自主决策 | 固定流程，线性执行 |
| 异常处理 | 可识别错误页面并尝试恢复 | 需预设容错逻辑 |
| 部署复杂度 | 高（依赖大模型服务） | 低（本地即可运行） |
| 响应速度 | 中等（受模型推理延迟影响） | 快（毫秒级响应） |
| 安全性 | 内置人工确认机制 | 完全自动化，风险自控 |
9.1 什么时候该用 Open-AutoGLM？
- 想快速验证某个操作流程是否可行
- 面对频繁更新的 App，不想反复维护脚本
- 需要处理无法获取控件信息的场景（如小游戏、H5 页面）
- 希望非技术人员也能参与自动化设计（比如产品经理提需求）
9.2 什么时候仍需 Appium？
- 对执行速度和稳定性要求极高（如压力测试）
- 已有成熟 CI/CD 流程，且团队熟悉 Selenium 生态
- 不具备部署大模型的服务资源
- 需要精确控制每一步的时间点和条件判断
简单来说：
Appium 是“程序员的自动化”
Open-AutoGLM 是“每个人的自动化”
10. 常见问题与排查建议
10.1 设备连接失败
- 现象：
adb devices显示unauthorized - 解决：检查手机是否弹出“允许USB调试？”对话框，并点击“允许”
10.2 ADB 连接频繁断开
- 原因：WiFi 信号不稳定或休眠策略导致
- 建议：
- 在开发者选项中关闭“USB 调试自动断开”
- 设置手机永不休眠
- 优先使用 USB 连接进行关键任务
10.3 模型无响应或乱码
- 检查项：
- 确认 vLLM 服务已正确启动
--base-url是否拼写正确（注意协议http://）- 显存是否足够（9B 模型建议至少 24GB VRAM）
max-model-len是否设置过小导致截断
10.4 输入中文失败
- 原因：未正确启用 ADB Keyboard
- 验证方法：
- 在手机输入框长按 → 选择“输入法”
- 确保当前为ADB Keyboard
- 可尝试手动发送测试文本：
adb shell am broadcast -a ADB_INPUT_TEXT --es msg "你好世界"
11. 总结：自动化正在被重新定义
Open-AutoGLM 代表了一种全新的自动化范式：从“写脚本”到“说需求”。
它不再要求你了解 XPath、resource-id 或 Activity 生命周期，而是让你像指挥助手一样，用最自然的方式表达意图。背后是视觉语言模型、强化学习和自动化技术的深度融合。
尽管目前还存在推理延迟、部署门槛高等挑战，但其展现出的通用性和适应性，已经远超传统自动化工具。
对于企业而言，这意味着：
- 更低成本地实现跨应用流程自动化
- 让业务人员直接参与自动化设计
- 应对 UI 频繁变更的“抗脆弱”能力
而对于个人开发者，它是探索 AI Agent 落地的最佳实验场。
未来，我们或许会看到更多类似框架出现——不仅能操作手机，还能操控电脑、智能家居甚至工业设备。真正的“AI 数字员工”时代，正在加速到来。
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。